新型喹啉类缓蚀剂的制备及性能评价

随着二氧化碳驱油技术的大量使用,其带来的腐蚀问题也引起了人们的广泛关注。为降低二氧化碳驱油技术带来的金属腐蚀,开展了新型喹啉类缓蚀剂的合成研究,考察了原料配比、反应温度、反应时间等合成条件对其缓释效果的影响。结果表明,各因素对产物腐蚀性能的影响顺序由大到小依次为温度原料配比时间。通过多次重复实验得到(4-乙烯基)苄基氯化喹啉的最优合成条件为:合成温度为140℃,原料配比为1∶1.2,反应时间为12 h。     

认知无线电网络中的基站节能策略及纳什均衡研究

认知无线电网络在提高频谱利用率的同时,带来了通信能耗增大的问题。在满足用户体验质量的前提下,引入绿色通信的理念,面向基站提出一种新型节能策略。通过构建具有抢占式优先服务和单重工作休假机制的二维离散时间马尔可夫随机模型,运用矩阵几何解方法,从系统节能率、信道利用率、认知用户平均延迟及认知用户中断率等方面评估节能策略的系统性能,并综合理论分析结果和仿真统计结果,验证节能策略的有效性。从经济学角度出发,构造收益函数,设计非线性智能优化算法,研究认知用户数据分组的纳什均衡与社会最优行为,面向认知用户制定授权频谱的定价方案。针对不同的系统参数,进行系统实验,验证定价方案的合理性。     

不同水滑石含量聚乳酸抗菌膜的性能研究

目的 制备水滑石/聚乳酸复合抗菌膜,合成一种广谱的抗菌材料,为食品包装领域提供更广阔的应用前景.方法 以锌铝水滑石(ZnAl-LDH)和对羟基苯甲酸(p-hydroxybenzoic,PHBA)为抗菌材料,采用焙烧还原法得到对羟基苯甲酸插层水滑石(ZnAl-PHBA-LDH),通过溶剂挥发法制备不同浓度的ZnAl-PHBA-LDH/聚乳酸抗菌膜(ZPL/PLA),并研究膜的表观形貌、力学性能、抗菌性能和降解性能.结果 ZPL/PLA整体表观良好,随着ZnAl-PHBA-LDH浓度的增加,其拉伸强度和弹性模量也随之提高,断裂伸长率逐渐降低.当ZnAl-PHBA-LDH的质量分数为15％时,ZPL/PLA对金黄色葡萄球菌和白色念珠菌的抑菌圈直径分别为12.35,11.24 mm,具有较强的抗菌作用,并且ZPL/PLA在自然条件下可以正常降解.结论 ZPL/PLA有良好的抑菌性能,是一种新型绿色环保抗菌材料.     

连续梁箱梁施工过程仿真分析

大同至西安铁路客运专线全线桥隧比例约为78%。大张村特大桥中心里程为DK658＋840,其中DK660＋276～DK660＋455（180#墩～183#墩）段为横跨越河运高速公路（规划）浇连续梁,为单箱单室、变高度、变截面结构。大张村特大桥采用底部钢管柱、中间贝雷梁、顶部碗扣式脚手架的组合支架法施工方案和五梁段六阶段法施工顺序。全桥共分为五种梁段,六个施工阶段,从两个主墩墩顶1号段开始向外延伸（两个T构可同时浇注），接着浇注2号段、3-％段，接着施工中合龙4号段，再施工两个边跨直线段即5号段，最后施工两个边合龙段4号段。     

基于方向灰度积分曲线特征的织物疵点检测算法研究

针对于断纱、缺纱、穿错、粗纱等这类结构型织物疵点,由于其具有灰度跳变不明显、疵点面积小的特征在疵点检测过程中难以检测这一问题,本文结合织物图像自身的纹理特征及结构型疵点的方向性特征,创新性地提出基于方向灰度积分曲线特征的织物疵点检测方法,将二维织物图像的疵点检测转化为对一维灰度积分曲线特征的分类识别。该方法通过对输入的图像提取垂直水平方向灰度积分波形曲线,并对积分曲线提取了包括平均值、方差、能量等14个波形特征,然后利用可优化SVM分类算法对提取特征进行疵点判别。通过对漏针、断纱、并经、粗纱等疵点进行检测试验,结果表明,本文提出的疵点检测方法不仅对检测灰度跳变较小的结构型疵点具有较好的检测效果,检测准确率达到了94.34%,而且检测速度快,可以满足实时检测的速度要求。     

龙潭灌区渠首改造工程与效益分析

龙潭灌区渠系及建筑物多为20世纪70年代兴建,渠首及建筑物经多年运行,工程老化破损、渗漏严重,大部分渠系不能正常供水,严重影响了作物灌溉效益的正常发挥,需对灌区进行改造.本次对龙潭灌区渠首建筑物及配套设施改造、主干渠渠道进行改造.改造完成后,灌区灌溉保证率应达到设计以上水平,骨干设施完好率达到90％ 以上,灌溉水有效利...     

基于O2O模式的皮革服装企业营销策略研究

互联网的出现带动了电子商务的飞速发展。皮革服装企业在面临新机遇的同时也面临着重大的挑战。O2O模式作为线上与线下营销的融合途径，为皮革服装企业营销提供了新的思路。本文主要分析目前O2O模式在皮革服装企业营销中的现状及问题，针对性地提出未来O2O模式营销的优化建议，旨在推动皮革服装企业在互联网背景下更好地发展。     

改进YOLOv5的织物疵点检测算法

针对目前应用到织物疵点检测的网络模型中存在的两阶段算法检测速度慢、一阶段算法检测精度低的问题，提出了一种改进YOLOv5的织物疵点检测算法。针对织物疵点大小不一的问题，对K-mean算法的聚类距离标准进行修改，重新计算先验框大小；对网络Neck层标准卷积（standard convolution,SC）进行改进，将深度分离卷积（depth separation convolution,DSC）与标准卷积结合，减少网络层参数量，同时保持网络的特征提取能力；在特征融合阶段引入坐标注意力机制（coordinate attention,CA），使网络能够捕捉各通道之间联系的同时保留目标的精确定位信息，加强网络的特征提取和定位能力；使用加权双向特征金字塔网络（bidirectional feature pyramid network,BiFPN）中的方法，对特征金字塔模块进行修改，实现简单快速的多尺度特征融合。在数据集上进行训练，结果表明，改进的YOLOv5模型的mAP值可达到97.4%，相比于原网络精度提高了2.8个百分点，满足了织物疵点检测的要求。