SnAgCu合金粉末的真空蒸镀涂层机理

对SnAgCu合金粉末的真空蒸镀涂层硬脂酸的成膜机理进行了研究.采用扫描电镜(SEM)和透射电镜(TEM)对涂覆后合金粉末的形貌及结构进行观测,采用傅里叶红外光谱仪(FTIR)和X射线光电子能谱仪(XPS)对涂覆后粉末的透射吸收谱和光电子能量进行测试.结果表明:硬脂酸在合金粉末表面形成一层均匀致密、厚度为5～10 nm的薄膜,硬脂酸涂层SnAgCu合金粉末的行为属于物理吸附行为,其生长方式遵循岛状生长机理模式,其过程实质是一个气--固转换、晶体生长的过程.     

利用鱼骨发酵益生菌

鱼骨是鱼类加工废弃物之一.本研究以菌落总数为检测指标,从3种乳酸菌中筛选了能利用鱼骨发酵的菌种,并通过单因素实验和正交实验对其营养配方和发酵条件进行了优化,以探索一种益生菌发酵利用鱼骨的方法.研究结果显示,Lactobacillus plantrum菌株更能利用罗非鱼内脏发酵.优化后的最佳营养配方为鱼骨泥50 g/L,...     

溶胶—凝胶法制备不锈钢基Ag-SiO2抗菌膜及其结构性能表征

采用溶胶--凝胶法和浸渍提拉法在不锈钢板上制备了含银的二氧化硅薄膜.利用X射线衍射仪（XRD）分析了膜层的组成,通过测试接触角研究了薄膜的亲水性,测试了薄膜对质量分数10%的FeCl₃溶液的耐腐蚀性能,并对覆膜不锈钢的抗菌性和附着性进行了测定.结果表明:采用溶胶—凝胶法可在不锈钢基板上制得含银的SiO₂抗菌膜,经过10min氧化处理和5次提拉,并经热处理后,抗菌膜与不锈钢结合牢固,亲水性和耐蚀性提高,对金黄色葡萄球菌抑菌率达到100%.     

轴向柱塞泵滑靴油膜动态仿真

对轴向柱塞泵滑靴润滑油膜的动态规律进行了数学建模,给出了缸体旋转一周,滑靴润滑油膜随缸体转角的变化.分析了滑靴润滑油膜与缸体转速及柱塞腔压力之间的变化规律.仿真结果表明:由转速所带来的动压效应对滑靴润滑油膜厚度影响较大.而离心力则显著影响滑靴的倾斜姿态,在离心力的倾覆力矩作用下,滑靴将沿径向向外倾斜,并且随着转速的提高倾斜程度加剧.     

红外/毫米波复合制导信息处理方法及MPSoC实现

针对共口径红外/毫米波复合制导应用需求,提出一种基于自回归(AR)谱估计和扩展卡尔曼滤波的信息融合处理新方法,基于此方法构建了实现红外/毫米波复合制导信息处理的多处理器片上系统(multiprocessor SoC,MPSoC),该系统采用主/从流水线结构,解决了基于此系统框架的多核通信、系统同步等问题.所提多处理器片上系统在单片FPGA上实现,FPGA实测结果表明,目标融合预测轨迹和真实轨迹基本重合,误差不超过10-2 rad,航向角融合精度远高于毫米波雷达和红外的精度,取得了比较好的融合效果;在100MHz的时钟下,整个红外/毫米波复合制导的信号处理的处理时间不超过2ms,满足复合制导对系统的实时性要求.     

基于PID神经网络自动换挡过程油门调速

提出了一种在AMT换挡过程中运用PID神经网络进行油门调速的方法.通过台架实验,建立了东风康明斯EQB235-20柴油发动机的油门实验模型,同时在Matlab平台上对PID神经网络进行训练,使其输出逼近理想油门实验模型.将训练后的PID神经网络移植入ECU,进行发动机调速实验.实验表明,PID神经网络有响应速度快、鲁棒性好、收敛特性好的特点,提高了车辆的自适应能力.     

基于径向基函数网络的宣城市空气质量预测

提出了一种应用人工神经网络进行空气质量预测的方法,即采用径向基函数神经网络进行短期的空气质量预测;并采用了主成分分析方法降低神经网络学习矩阵维数,浓缩预测信息,降维去噪.选取宣城市气象局2003年到2005年地面气象观测资料作为预测因子,宣城市环境保护监测中心提供的PM10、SO2浓度值作为预测对象,进行训练学习和预测验证.研究结果表明:将该方法应用于空气质量预测,效果良好,具有较强的实用性和推广能力.     

有机垃圾两相厌氧消化氨氮累积模型的建立及验证

为解决消化液回用带来的氨氮累积问题,寻求关键控制参数,在序批式水解UASB两相厌氧消化体系中对有机垃圾中各种氮素转化特性进行了试验研究;基于上述研究分析结果建立了消化液回用时有机垃圾两相厌氧消化氨氮累积模型,找出了消化液回用中氨氮累积的关键控制参数———回流比;并通过试验验证了当回流比为0.85时,系统内UASB出水氨氮浓度最终趋于一定值,约为1 900mg/L;此氨氮浓度并未对产甲烷反应器产生负面影响,反而提高了系统对酸碱的缓冲能力,保证了系统的稳定运行;从而为有效预防厌氧消化中氨抑制问题提供技术参考。     

一种估计混合动力用Ni-MH电池单体SOC的方法

搭建了混合动力汽车动力电池的性能实验平台,针对车辆实际行驶工况,在不同环境温度下对动力电池进行了相关充放电实验。利用实验系统采集到的动力电池电压与电流,采用自校正模糊神经网络控制算法对常温25℃下的动力电池荷电状态(State of Charge,SOC)进行计算,并与Arbin动力电池测试设备计算出的动力电池荷电状态进行了比较。理论分析和实验结果表明,采用自校正模糊神经网络控制算法计算出的电池SOC满足混合动力汽车电池SOC所需的精度要求。     

利用脊线检测实现视网膜图像血管中心线的精确提取

提出一种精确有效的基于脊线检测的视网膜图像血管中心线提取算法,该算法首先对原始图像进行脊线检测得到候选视网膜图像血管中心线,然后对原始图像进行照度均衡和多尺度形态学增强处理,最后对各个尺度增强图像在视场ROI区域内进行Otsu双阈值分割或单阈值分割,并将各个尺度的分割结果求和再与脊线检测结果算术相与得到最终的血管中心线。通过对25张荧光造影视网膜图像以及部分彩色视网膜图像进行测试和分析,该算法不但能够检测出低对比度血管和微小血管的中心线,而且提取的血管中心线整体连续性好。将文中算法的结果与血管手动分割血管的细化结果进行比对分析,中心线吻合率平均达到83.5%,且算法性能优于Hoover算法以及保守专家手动检测结果。