单分散聚苯乙烯胶体微球的制备及表征

采用分散聚合法制备了粒度为3～8μm的单分散聚苯乙烯(PS)胶体微球,并重点考察了分散稳定剂用量,引发剂用量,单体用量,不同分散介质和温度等工艺条件对PS微球的粒度及单分散性的影响.研究发现,PS微球的平均粒径随分散稳定剂用量聚乙烯吡咯烷酮(PVP)的增加而减小,随引发剂用量的增加而增加,随单体用量升高而增大,随分散介质中水用量的增加而减小,随温度的升高而增大.其中PVP用量和初始单体浓度是影响粒径关键因素.PS微球粒径的相对标准偏差随PVP用量的增加而降低,随引发剂用量的增加而增加.反应介质中加入微量水后,发现粒径偏差显著降低.     

虚拟手术流血模拟的GPU加速实现

目的 流血效果是虚拟手术模拟器视觉效果的重要组成部分,血流与固体交互的庞大计算量使取得实时的流血模拟效果具有很大的挑战性。提出一种基于图形处理单元(GPU)加速的虚拟手术流血效果模拟方法。方法 该方法以Müller等人提出的光滑粒子动力学(SPH)作为基础,采用温度项使粒子具有不同速度模拟血流形成的血槽,同时基于构建均匀空间网格的思想,利用通用并行计算架构(CUDA)多线程并行加速技术完成粒子控制方程的求解和血流与固体交互的计算,从而取得实时的效果。结果 实验结果表明,本文方法能够满足虚拟手术中切割表面流血和血液在器官中流动的模拟需求,在粒子个数为9000时仅需20 ms,对比于纯CPU的实现取得20.15倍的加速比,实现了大量粒子下的实时流血模拟。 结论 本文方法具有较好的灵活性和实时性的特点,可以应用于虚拟手术仿真系统之中。     

甲基丙烯酸锌增强弹性体的相态研究 II.硫化胶料(英文)

利用扫描电子显微镜(SEM)和透视电子显微镜(TEM)研究了甲基丙烯酸锌增强多种弹性体(包括BR,SBR,EPDM,NBR,EPM,POE和HNBR)的微观相态结构。发现在各体系的硫化胶料中均存在两类基本分散结构:纳米分散结构和微米分散结构。其中纳米增强结构是在胶料过氧化物交联过程中由ZDMA原位聚合生成的;而微米结构就是残余的ZDMA颗粒。这两种结构的尺寸及相对含量因不同的复合体系而不同。对于BR和SBR体系,其微米分散结构较其他体系更多,且纳米分散结构的尺寸相对略小。而在EPDM,NBR,EPM,POE,HNBR中,微米分散结构较少,且纳米分散结构的尺寸相对较大。还研究了ZDMA颗粒的原生尺寸对硫化胶料的相态结构的影响,发现在POE体系,较大的ZDMA原生尺寸将造成其硫化胶料中微米分散结构的大量增多;而EPDM,EPM,NBR,HNBR胶料的相态则对ZDMA原生尺寸的变化不敏感。硫化胶料的微观相态的差异必将对其物理机械性能产生直接的影响。     

Ni2P/Fe-HAP催化剂的表征及其苯酚加氢表面作用机理

以低品级羟基磷灰石(HAP)为原料,通过离子交换法合成载体Fe-HAP,然后用浸渍法制备出负载型Ni_2P/HAP和Ni_2P/Fe-HAP催化剂。通过BET、SEM、XRD、FTIR和TG等手段对催化剂进行了表征。Fe~(3+)的引入极大地提高了载体的比表面积,Ni_2P分散在Fe-HAP表面,热稳定性较好。以苯酚加氢制备环己酮为反应体系,在反应温度为150℃、压力为0.5 MPa、时间为3.5 h的条件下,对比了Ni_2P/HAP和Ni_2P/Fe-HAP催化剂的催化性能。结果发现,Ni_2P/Fe-HAP催化剂对苯酚的转化率为65.73%,环己酮选择性为85.47%,催化性能相对良好。     

阻流挡板对液力偶合器环流特性影响规律分析

调速型液力偶合器广泛应用于重型刮板输送机的软启动中,为了提高调速过程中的转矩稳定性,通常在液力偶合器叶轮之间安装阻流挡板.为了分析阻流挡板对偶合器流场及转矩传递特性的影响,针对不同挡板尺寸下的单流道流场计算模型进行数值模拟计算.获得了多工况条件下、不同阻流挡板尺寸时流场数值仿真结果,对比分析了不同工况下挡板对流场转矩特性与流场速度流线分布特性的影响.结果 表明,较低充液率时阻流挡板改变了水液环流形式,使输出转矩下降趋势平稳;较高充液率及全充液工况时,挡板降低了环流速度进而减小了输出转矩.分析结果合理预测了阻流挡板对偶合器环流特性的影响规律,为液力偶合器的结构设计与改进提供了可靠的理论依据.     

开闭所辅助监控系统综合建设方案

开闭所辅助监控系统实现对开闭所、配电房的工况信息、运行环境信息、门禁管理信息、安防信息、消防信息和视频信息统一采集管理,是一个现代化、信息化的综合性系统.该系统采用Mi-crosoft Visual C++、Visual Studio.NET等语言开发、具有良好的实时性、稳定性、安全性、扩展性和易维护性,适用于对各种配电房综合监控和管理.     

多尺度特征融合的脊柱X线图像分割方法

为了精确地从X线图像中分割脊柱,提出了一种基于深度学习的脊柱X线图像分割方法,使用基于多尺度特征融合的U-Net网络进行分割。将U-Net模型中的卷积层替换成类Inception网络来提取不同尺度的特征,并进行多尺度融合。同时在跳跃连接前增加残差连接层,并在首次上采样前添加卷积块注意力模块。该模型对20幅脊柱X线图像进行验证,Dice系数为0.845 7,与近期X线脊柱图像分割方法相比,提高了0.135 1。     

改进FCOS的二阶段SAR舰船检测算法

近年来无锚框的目标检测算法逐渐被应用于SAR舰船检测,其中FCOS算法摆脱了对锚框参数设置的依赖,对多尺度、多形态舰船检测的鲁棒性更好,但仍存在两个问题：第一、该算法直接进行逐像素点回归,因搜索空间过大、目标回归困难导致检测不够准确;第二、其中特征金字塔对低层特征利用仍有不足导致小目标大量漏检。针对上述问题基于FCOS进行改进,通过增加特征增强网络构建了二阶段无锚框检测算法。该网络作为第一阶段对检测过程进行精细化引导,同时增强了舰船特征表达能力。通过引入更多特征并增加跳跃连接改进特征金字塔,提高了低层特征利用率。在数据集SSDD和SAR-Ship-Dataset上的实验结果表明,平均准确率（mAP）相比FCOS分别提高9.5和3.4个百分点,相比其他主流舰船检测算法分别提高3.6和1.0个百分点,充分验证了所提算法的有效性。     

机电设备的自动化改造及维护浅谈

随着社会的发展,机电设备的自动化水平越来越高,一些陈旧的设备已经无法满足当前社会发展的需求,对机电设备进行技术改造成为当前一项重要的任务。本文针对当前我国机电设备运行过程中的一些常见问题进行分析,提出了相应的改造与维护措施,希望对相关人士能够有所帮助。