纤维的形变和断裂——Ⅰ.拉伸角蛋白纤维形变和断裂的动态研究

作者在扫描电子显微镜样品室中拉伸角蛋白纤维,观察纤维形变和断裂的过程并摄取其照片。采用低加速电压观察和适当的样品准备技术,避免了纤维在拉伸过程中出现荷电现象。该现象是非导电材料作动态观察的主要困难。从所观察到的纤维形变和断裂形态和高聚物断裂理论讨论了角蛋白纤维的形变和断裂机理。结论如下:角蛋白纤维伸长和断裂过程中出现银纹样形态,但其断裂为脆性方式;该类纤维的拉伸断裂起始于角质细胞的内、外角质层;角质与角质和角质与皮质细胞间的物质是角蛋白纤维的力学薄弱区。     

基于改进YOLOv5的遥感图像飞机目标检测

针对遥感图像中飞机检测尺寸大小不一、背景复杂导致的难以识别问题,提出一种基于YOLOv5网络模型的改进方法。首先,在YOLOv5网络模型中融入Swin-Transformer模块,使网络全局建模并使全维度信息交互,以提升网络的特征提取能力;其次,对损失函数进行优化,引入SIOU损失函数以考虑真实框和预测框之间的向量角度问题。对比实验表明,优化前后网络模型检测精度均为95.3%。在检测精度相同的情况下,改进后的网络模型召回率为91.2%,比改进前提升0.6个百分点;改进后平均检测精度mAP_0.5为95.7%,比改进前提升0.2个百分点。结果表明,改进后的YOLOv5网络模型能在一定程度上提升遥感图像中飞机目标检测性能。     

液相浸渗中纤维非润湿性的处理

纤维与金属液的非润湿性是液相浸渗制造纤维增强金属基复合材料的主要障碍之一。实验发现纤维的非润湿性使其在自然排布时的浸渗缺陷必须存在。通过提高液相浸渗压力可以改善复合材料的浸渗效果,但仍有细小的浸渗缺陷必然存在。通过提高液相浸渗压力可以改善复合材料的浸渗效果,但仍有细小的浸渗缺陷无法消除,采用颗粒与纤维的混杂使纤维丝相互分离,消除了充填“死角”而使纤维束内完整充填并且均匀分布,提高浸渗压力和混杂预制     

基于压缩感知的在线多示例学习目标追踪

近年来提出的多示例学习算法在一定程度上能够克服模板漂移问题。然而,在线学习需要获取足够多的有用数据才能达到稳定的追踪效果,但是这却增加了算法的复杂度。为了解决这一问题,在压缩感知理论的基础上,运用随机观测的方法对多尺度图像特征进行降维,提取的这些低维特征中包含大量的有用信息。因此,我们提出的算法是先利用压缩感知理论提取目标特征之后,再使用在线多示例学习算法分类器对这些特征进行分类从而实现目标的稳定跟踪。通过对不同的图像序列进行实验,结果表明基于压缩感知的在线多示例学习算法对实时的目标追踪有很好的适应性。     

单模光纤的偏振特性分析

本文分析了性能不完善的单模光纤产生偏振特性的机理,并解释了偏振特性引起的几种物理现象,论证了性能完善的单模光纤不存在偏振特性。     

单模光纤耦合的计算及其软件技巧

介绍了理论演算与工程数据相结合计算单模光纤耦合率的方法及其软件技巧,使用此方法取得较精确的计算结果     

同相水深-辐射关系率定

介绍了水体同相的概念,利用水体地质、地貌、沉积和水文等条件确定水体同相的方法,以及在水体同相前提下建立水深－辐射关系的实用性,并提出了利用稳定水下地形且测深资料的水域进行水深－辐射关系借地率定的新思路,探索了利用卫星遥感测量水下地形的新方法,该方法弥补了以往遥感测深需要低含沙的清澈水体的缺陷。     

超大比表面石油沥青基碳纤维微电极研究

作者研制了一种以石油沥青基碳纤维为电极材料的微电极,基于此种材料的特殊性能,经氧化处理后可获得较一般微电极为大的比表面积,因而其电流响应亦较一般微电极为大。且由于其表面在一定条件下可生成大量的碳氧基团,故其电极电位会随溶液ｐＨ值而线性变化,以至该电极亦可用作测量ｐＨ值的微电极。     

膳食纤维研究的现状与展望

介绍国内外对膳食纤维的研究状况,其中包括膳食纤维的特性、组成结构、对人体的生理功能、现有资源的开发、制取方法以及在食品加工中的应用等．提出进一步开发膳食纤维,重点应解决资源领域的再扩大,即进行制取和改性方法以及膳食纤维的应用范围拓宽的研究．     

弯曲对长周期光纤光栅透射特性的影响

讨论了长周期光纤光栅弯曲时引起的波导弯曲、光纤截面变形和纤芯折射率分布改变等对其透射特性的影响。用等效直倾斜二次方啁啾的长周期光纤光栅理论,分析研究了光栅轴向倾斜对长周期光纤光栅透射特性的影响,给出了等效光栅的周期、啁啾系数的近似公式,用传输矩阵方法进行了数值计算。