微分热分析法在铝合金变质处理上的应用

用微机辅助微分热分析法，记录分析了Al-10%Sr变质剂处理ZL104合金的冷却曲线及其微分曲线，确定了变质效果与冷却曲线特征值，即未变质合金与变质合金共晶温度之差△T、一次微分曲线共晶阶段结束峰值S、共晶生长时间te之间的关系，由此可快速，准确地预测铝合金的变质效果。     

淀粉质玻璃纤维浸润剂试验研究

本文介绍了淀粉质玻璃纤维浸润剂的研制情况,包括对淀粉、辅助粘结成膜剂、柔软润滑剂、平滑增塑剂的选择,DF~#配方及配制工艺,使用性能等,试验表明这种浸润剂具有一定越性.     

泛在学习环境下云空间教学资源重组研究

提出了实现泛在学习环境下世界大学城云空间教学资源重组的具体方案,介绍了系统实现的相关技术,设计并实现了该系统。云空间教学资源聚合系统,利用PHP的Curl和Ajax等技术,实现了云空间学习资源的有效聚合,系统可有效解决世界大学城云空间优质教学资源利用率低等问题。     

用于清洁化阻垢的P(MA-AA-VAc-AMPS)共聚物的制备及性能

采用溶液聚合法,以马来酸酐(MA)、丙烯酸(AA)、醋酸乙烯酯(VAc)、2-丙烯酰胺基-2-甲基丙磺酸(AMPS)为单体,异丙醇为链转移剂,成功制备了P(MA-AA-VAc-AMPS)四元共聚物,通过红外光谱对其结构进行了表征,并将P(MA-AA-VAc-AMPS)用于阻垢。详细考察了功能单体AMPS的用量、阻垢剂的质量浓度和溶液p H对碳酸钙性能的影响;并通过SEM和XRD考察了添加阻垢剂后碳酸钙成垢晶体的变化情况。实验结果表明:当阻垢剂用量为22 mg/L时,阻碳酸钙的效率为96. 47%。XRD和SEM分析显示,P(MA-AA-VAc-AMPS)阻垢剂的加入,可有效抑制碳酸钙晶体的形成,使碳酸钙晶体形状发生了变形,部分晶体发生了团聚和不同程度的断裂破损现象,降低了钙垢的结晶度,使晶体分散悬浮于水体中,减少了钙垢的堆积,从而具有良好的阻垢分散效果。     

运用多媒体课件优化小学语文教学的对策研究

多媒体课件作为辅助教学的一种手段,在小学语文教学中运用十分广泛.运用多媒体能够展现出多彩的画面、生动的动画、好听的声音等,向学生传递教学信息,让教学氛围变得生动、活跃,提升教学的趣味性.但是在多媒体课件普遍运用中出现了很多使用的误区,本文将首先阐述存在的误区,然后对运用多媒体课件优化小学语文教学的对策进行简单探讨.     

针织学课程的改革与创新

针织学是一门应用性较强的学科,培养学生的工程综合能力、先进技术的应用能力、产品开发和创新能力是本课程的教学目标.为此,针对针织学课程教学中存在的问题,通过改革与创新教学内容、教学方法和教学手段,强化实践教学,培养教师的工程实践经验和能力等措施,提高人才培养质量.     

粗支持向量机分类建模方法

为了克服样本模式的复杂性、噪声的影响以及信息的不完整性问题,利用粗糙集和支持向量机(SVM)的优点,把粗糙集理论用于二分类球形SVM,提出一种称为粗支持向量机分类建模方法.粗糙集具有刻画不确定、不完整数据和复杂模式的能力,分类结果能够体现出数据的不确定性,但是它不仅不具备良好的学习能力,而且也不能保证分类模型具有良好的推广能力;SVM具有良好的推广性能,但是对不确定数据的建模能力较差.本文把分类结果分为正域、边界域和负域,由此来判断不确定数据样本的分类结果的不确定性程度.通过调整参数来调节边界的宽度和允许建模的在野点样本的比例,提高分类模型的灵活性.仿真结果说明了算法的有效性.     

基于湍流自旋理论的二维方腔旋转流动的数值模拟

基于湍流自旋理论对旋转方腔内不可压流体的流动进行了二维数值模拟,用有限容积法在交叉网格上对控制方程进行离散,采用SIMPLEC算法进行计算,对流项的离散方面采用了延迟修正的QUICK格式,最后采用二维的TDMA算法进行迭代求解,并对边界条件处理采用了Block块技术.同时与经典理论即Navier-Stokes（N-S）方程的模拟情况做了比较.得出下列结论：N-S方程表明方腔旋转时内部流体只会作刚体旋转;而自旋模型表明该类流动具有不平凡性和不稳定性：即流体的内聚力不足以使流体跟随固体边界作刚体运动,旋转边界必然在流体中诱导出小尺度耗散涡旋,这些小尺度涡旋在固壁附近组织出正负相间的拓扑缺陷（涡旋场强）,这一流体定向奇性会与速度场耦合,并容易形成复杂的大尺度的涡旋运动.     

多支持向量机的乳腺肿瘤识别

针对乳腺肿块具有大小不固定和个体差异等特性,提出了一种多支持向量机对乳腺肿块的识别方法.选择八个方向上的支持向量生成分类器,选取高斯核函数作为核函数,其中取σ=30时分割正确率达到97.3%.表明多支持向量机应用于乳腺肿块识别可以获得较好的识别效果,为进一步的医学诊断提供可靠的依据.     

基于在线鲁棒LSSVM的自适应PID算法

为了解决在线最小支持向量机在每个采样周期更新模型带来计算量大的问题,提出了在线鲁棒最小二乘支持向量机(LSSVM)的自适应PID控制算法.通过2步加权策略提高LSSVM的鲁棒性,把样本预测误差与过程先验知识相结合给出控制模型复杂度准则,有效地提高了模型的精度、速度以及稀疏性;结合预测控制思想,把在线鲁棒LSSVM算法用于PID非线性控制.仿真结果表明:鲁棒Huber函数与ε-不敏感函数相结合的鲁棒代价函数,能够有效地对系统局部非线性区域进行建模,随系统工作点变化而自适应地辨识,不仅有较高的控制精度,而且具有较强的鲁棒性和建模速度,能够适应时变参数对象的控制.