金属间化合物Ni3Al中的硼晶界偏聚特性的AES研究

本文应用俄歇能谱仪研究了不同化学计量比ＮｉＡｌ金属间化合物硼在晶界偏聚的特性。研究结果表明：硼在Ｎｉ３Ａｌ的各个晶界偏聚存在着不均匀性，硼在晶界的偏聚范围只有几个原子层，晶界结构及晶界化学环境是影响在晶界偏聚的决定因素。     

Radar Imaging Based on Iterative Algorithms

It has long been realized that the problem of radar imaging is a special case of image reconstruction in which the data are incomplete and noisy. In other fields, iterative reconstruction algorithms have been used successfully to improve the image quality. This paper studies the application of iterative algorithms in radar imaging. A discrete model is first derived, and the iterative algorithms are then adapted to radar imaging. Although such algorithms are usually time consuming, this paper shows that, if the algorithms are appropriately simplified, it is possible to realize them even in real time. The efficiency of iterative algorithms is shown through computer simulations.     

富马酸烷·3-PG酯抗氧化和防霉性能

在对没食子酸丙酯 (PG)的抗氧化活性、富马酸酯的防霉活性进行分析和预测的基础上 ,对其分子结构进行改造 ,设计出一类新型化合物———富马酸烷·3-PG酯 .对五种目标产物进行抗氧化和防霉性能测试的结果表明 ,它们均同时具有与没食子酸丙酯相当的抗氧化性能和与富马酸二甲酯相当的防霉性能 ,打破了以往抗氧化剂和防霉剂需分别添加的传统     

反应条件及添加惰性物质对三聚甲醛合成反应的影响

研究了三聚甲醛合成过程进料浓度、催化剂用量等对副产物（特别是甲酸）生成行为的影响。结果表明，该体系副产物的生成强烈地依赖于反应时间和催化剂硫酸的用量，而与原料浓度的波动无关。在反应－精馏过程的反应器中添加惰性高沸有机物，可有效地缩短反应物的停留时间，提高三聚甲酸的选择性，大大降低快速反应－精馏过程对反应器的设计要求。     

高粘度十二烯基琥珀酸淀粉钠理化性质的研究(Ⅱ)——颗粒形貌和乳化性质

原玉米淀粉经十二烯基琥珀酸酐（DDSA）酯化后，颗粒形貌发生变化。经研究认为：化学反应首先发生在淀粉颗凿表面的无定形区；酯化后淀粉的乳化能力明显增强，不同取代度产品的亲水亲油平衡（HLB）值均大于10，表明它为亲水型乳化稳定剂。     

氟化钠对洋葱根尖细胞有丝分裂的影响

用不同浓度的氟化钠溶液 ,分别处理洋葱根尖 ,发现在有丝分裂的细胞中 ,出现了滞后染色体、染色体桥和多极化现象。有些细胞中还出现了微核。同时 ,在实验中还观察到 ,随着溶液浓度的增加和染毒时间的延长 ,细胞增殖率下降 ,有丝分裂指数递减     

大型喷浆机器人的灵巧度分析

灵巧度是衡量机器人运动失真程度的重要参数。对机器人灵巧度评价指标进行了对比研究 ,结合大型喷浆机器人自由度较多的特点 ,用雅可比矩阵的条件数对喷浆机器人的灵巧度进行了分析。结果表明 ,大型喷浆机器人在不同形位下的条件数都很小 ,具有较好的运动灵巧度。     

Face Recognition Based on Support Vector Machine and Nearest Neighbor Classifier

Support vector machine (SVM), as a novel approach in pattern recognition, has demonstrated a success in face detection and face recognition. In this paper, a face recognition approach based on the SVM classifier with the nearest neighbor classifier (NNC) is proposed. The principal component analysis (PCA) is used to reduce the dimension and extract features. Then one-against-all stratedy is used to train the SVM classifiers. At the testing stage, we propose an al-