熔体静电纺丝制备聚乳酸纤维的吸油性能研究

利用熔体静电纺丝制备聚乳酸（PLA）超细纤维,并添加蔗糖脂肪酸酯（SE）细化电纺纤维减少降解率。对纤维进行扫描电子显微镜、接触角、吸油倍率和油水选择性等表征测试,结果表明,PLA/SE纤维平均直径最细达到173μm,对水接触角在135°~140°;纯PLA纤维对机油、原油、柴油、花生油的吸附倍率分别为99、72、56和66g/g,而PLA/SE纤维对这些油品的吸油倍率分别为129、98、63和87g/g,明显高于纯PLA纤维;PLA/SE纤维的油水吸附选择性高达1000倍,同时具有良好的浮力和一定的可重复使用性;另外,温度对纤维的吸油倍率也有一定影响。     

干涉条纹快速分析算法

讨论了一种快速、准确的算法分析离散的准正弦函数的相位和周期.算法对条纹数据先进行自适应滤波,然后采用最小二乘法求得周期和相位.其相位分析精确程度可达1×10     

常温生活污水EGSB反应器颗粒污泥的特性

为研究生活污水EGSB反应器内的颗粒污泥特性,考察了运行条件的影响.结果表明,15℃以上时缩短水利停留时间(HRT)可提高COD去除率.HRT从1.6 h缩短至0.6 h,平均COD去除率从77%增加至82%.水力和基质的过负荷都会加速颗粒污泥解体.上升流速为2.8～3.1 m/h、容积负荷率(VLR)低于(12.9±7.6)kg/(m3·d)时,污泥粒径分布相对稳定;上升流速为3.8 m/h、冲击负荷为38 kg/(m3·d)时,则造成明显的污泥解体.高负荷运行有利于增加颗粒内部生物密度,但过度剪切造成的污泥破碎和粒径过小也会加剧洗出,尤其在低温条件下.缩短HRT可提高颗粒污泥活性.20℃以上,HRT从1.6 h缩短至0.75 h后,污泥比产甲烷活性(SMA)由0.85 g/(g·d)(VSS)增加至1.11g/(g·d)(VSS).长期低温驯化后,甲烷菌得以富集,10℃、HRT为2 h时,SMA增加至1.21 g/(g·d)(VSS).扫描电镜观察发现,颗粒污泥不同部位呈现明显的菌群分区现象.     

光学CT技术的研究进展

介绍了光学CT技术发展的历史和现状，重点讨论了当前普通采用的重建算法的原理及公式，指出了影响图像重建精度的关键因素，在此基础上，预测了光学CT技术的未来发展趋势。     

无人机发动机高度补偿器研究

为解决无人机发动机高度特性,首次提出并研制出了应用在TILLOTSON膜片式化油器省油器上的高度补偿器,其结构轻巧并能自动调节,装机后使耗油量减少,从而使得巡航高度增加且留空时间增长;推导出了满足工程要求的补偿器截流量校核方法.大量飞行实验结果表明,改进后的化油器其结构合理,效果明显,较大程度缓和了巡航高度与续航时间的矛盾.     

氧分压对TiO2薄膜微观结构与光吸收性能的影响

采用直流磁控溅射法在不同氧分压下制备TiO2薄膜;研究氧分压对TiO2薄膜的表面形貌、晶体结构、化学组分及光吸收性能的影响.研究结果表明Ti在所有样品中均以 4价态存在;随着氧分压的增大,TiO2薄膜颗粒逐渐变大,薄膜的结晶质量随着氧分压的增大逐渐提高;在吸收光谱中,300 nm 附近的紫外吸收峰随着氧分压的增大而减弱,在330～465 nm 范围内出现1 个吸收谷,且该吸收谷随着氧分压的增大而减小,当氧分压达到0.8 Pa时,吸收谷基本消失.     

基于分形和数学形态学的TIG焊熔池图像分析

焊接图像中不可避免地存在烟尘和弧光等干扰造成的噪声,而传统的图像处理方法对噪声非常敏感,因此很难准确地对焊接图像进行处理.文中提出了一种基于分形和数学形态学理论的综合图像处理方法.该方法利用分形理论中的离散分数布朗随机场理论得到按分形维分布的熔池灰度图像,然后利用二值形态学中的连通域检测去除噪声并得到目标图像,进而利用形态学中的开运算和闭运算得到图像的强连通边界.试验结果表明,该方法能够快速、准确地检测熔池的边缘、高度、宽度以及面积等信息.     

基于串口控制的激光场地桩考系统

介绍了一种摩托车场地桩考系统.系统以MCU AT89C52为电控部分核心,选用2个可见红光波长的激光束、5个霍尔接近开关作探测器,探测摩托车是否越线或碰撞桩杆.单片机与PC机通过串行接口进行双向通讯,自动检测评判桩考结果.系统采取激光束调制及其它措施保证了检测系统的可靠性,也可适用于不同车型的场地桩考.     

基于4类神经网络的国债利率期限结构预测

以2011年1月至2016年7月的国债月度数据为样本,研究了在利率期限结构预测中,反向传播神经网络（BPNN）、小波神经网络（WNN）、径向基神经网络（RBFNN）和广义回归神经网络（GRNN）4种网络中相关参数的设定对精度的影响,并对预测效果进行实证比较。研究结果表明：广义回归神经网络预测效果较好,反向传播神经网络预测结果波动性较小,小波神经网络和径向基神经网络预测结果波动性较大。     

S_2~(1,1)(△_2~*,R)的B样条基及插值

本文给出了有限短形上不均匀交叉剖分下的一类B样条基,然后考虑它的插值问题,我们得到了插值问题的解并指出了逼近阶。