模具结构对连续纤维增强热塑性复合材料性能的影响

采用自行设计的两种不同结构的熔融浸渍模具制备了连续玻璃纤维增强聚丙烯预浸带，测试了模具结构对预浸带的孔隙率、纤维断裂率、界面形貌、纤维分散均匀度和拉伸强度的影响，建立了纤维浸渍模型和纤维断裂模型，并通过理论模型对预浸带的孔隙率和断裂率进行理论预测。结果表明，本文建立的数学模型能够有效预测预浸带的浸渍程度和纤维断裂率，可用于浸渍模具结构的优化设计；在本文范围内，与波浪形模具相比，斜齿形模具的多楔形区结构可以有效地降低预浸带孔隙率和提升纤维分散程度；波浪形模具的流道圆角半径较大，楔形区个数较少，与斜齿形模具相比，可有效降低纤维断裂率并提升拉伸性能。     

电视卫星于球站电磁辐射环境评价

文章介绍了对电视卫星地球站电磁场辐射的环境评价。     

双层模糊C均值聚类算法

1973年,Dunnm对Ball和Hall的硬C均值(HCM)聚类算法加以推广,提出了模糊C均值(FCM)聚类算法。Bezdek将Dunn的工作进一步推广到一个模糊目标函数聚类的无限簇,并证明了该算法的收敛性。此后,FCM算法在模式识别领域中得到了广泛和有效的应用,如聚类、图象分割、形状分析、医疗诊断、特征选择、自动目标识别、分类器设计等。     

比尔-盖茨看好无线联网

<正>微软公司董事长比尔-盖茨2001年11月30日在发表演讲时预言未来10年之内,无线网络将全面普及。他说:“(未来)每一家企业、每一个家庭和每一处会议中心都会通过高性能的     

立体电影在家享受

<正>看全景电影,可以让人亲身感受紧张刺激的现场气氛,如今各种计算机使用的3D眼镜,使立体电影进入千家万户已不在是梦。     

湖泊扇三角洲的重要特性

湖泊扇三角洲作为重要的油气储集体广泛分布于我国东部含油盆地中，文章在分析湖泊扇三角洲形成条件的基础上，指出扇三角洲发育前缘席状砂，阐述了湖泊三角洲的岩性，结构，沉积构造以及地球物理特性，建立了区域性沉积模式，研究表明，前缘席状砂是良好地油气勘探目标。     

一种高吞吐低延迟片上互连网络路由器

本文提出了一种用于片上互连网络的低延迟高吞吐量动态虚拟输出队列路由器,该路由器可以利用前瞻路由计算和虚拟输出队列方案将路由器延迟减低到两个周期.仿真结果表明,与虫孔路由器和虚通道路由器相比,4×4网格上的网络吞吐量分别提高了46.9%和28.6%,并且在相同输入加速比下,性能比双缓冲虚通道路由器要高1.9%.在随机合成流量下,片上网络的零负载延迟也分别降低了25.6%和41%.设计实现结果表明,路由器的工作频率可以达到2.5 GHz.     

运用主成分分析和深度神经网络预测钢包炉合金元素收得率的研究

钢包炉（ladle furnace,LF）精炼的核心任务之一是进行钢水合金化过程,以保证钢包到达连铸平台后满足钢水成分要求。钢水合金化也是较为复杂的物理化学反应过程,其不仅对钢水温度有影响,而且对钢水质量、合金料消耗量均有影响。因此,实现LF精炼过程中合金元素收得率的精准预测具有重要意义。本研究首先采用主成分分析法（principal component analysis,PCA）对模型输入变量进行处理,用于简化实际生产数据结构;然后,融合SGDM算法和L2正则化方法,构建了深度神经网络（deep neural network,DNN）;最后,采用主成分分析和深度神经网络相结合的方法,建立了合金元素收得率预测模型。结果表明,Si元素收得率命中率在±1%, ±3%和 ±5%误差范围内分别为54.0%、93.8%和98.8%;Mn元素收得率命中率在±1%, ±2%和 ±3%误差范围内分别为77.0%、96.3%和99.5%。此外,PCA–DNN模型的预测精度优于参考炉次法、多元线性回归模型、改进BP神经网络模型和DNN模型,有助于实现钢水成分的“窄窗口”控制。本研究中合金元素收得率预测模型的建立,也可为LF智能精炼合金化控制模型的开发提供支撑。     

多媒体网络中的时延控制方法

时延和时延的抖动是多媒体网络中两个重要的参数,它们与网络的服务质量相关．提出了一种新的网络时延和时延抖动的控制方法——按时服务原则．该方法以虚拟时钟算法为基础,吸收了Ｊｉｔｅｒ－ＥＤＤ算法的优点,能够同时对时延和时延抖动进行控制．同以往的时延和时延抖动控制算法相比,其优点在于：无需为会话建立通信模型,只要是受漏桶（ＲＳ,Ｄ０）限制的会话,那么,该会话在按时服务器组成的网络中就存在一个最大时延Ｔ１,ＭＳ,ｍａｘ．     

数字电子技术课程设计的改革与实践

课程设计是理论结合实践，培养学生能力的一个重要教学手段。本文介绍了数字电子技术课程设计中的选题、设计、组装、报告、考核等每一个环节，指出最大限度地激发学生的兴趣和求知欲望，是提高学生工程实践能力，保证课程设计质量的前提。