过量TiO2助烧剂对Ba0.998La0.002TiO3陶瓷晶粒生长的影响

采用电性能测定和微观结构分析等方法研究了过量TiO2助烧剂对Ba0.998La0.002TiO3陶瓷晶粒生长的影响.结果表明:对于Ba0.998La0.002TiO3陶瓷在有液相参与烧结的晶粒溶解-淀析过程中,晶粒生长的必要条件是不仅要有液相的形成,而且BaTiO3晶粒必须在液相中有一定的溶解度.由于BaTiO3晶粒在Ba6Ti17O40和Ba2TiSi2O8液相中有足够的溶解度,促进了晶粒的生长,同时旌主掺杂离子进入晶格而释放氧,形成半导性的陶瓷,而BaTiO3晶粒不能溶解于Ba2Ti2SiP2O13液相中,抑制了晶粒的生长.     

外场在材料制备和加工过程中的应用

总结了近几年来电流、磁场、振动、微重力场和超重力场等外场在金属凝固过程的应用,及其对固态相变过程的影响;从理论上分析和论述了外场影响凝固过程和固态相变的作用机理,并展望了外场技术的发展前景.     

电液伺服与比例控制工业机器人的研制

文章将电液伺服和比例控制这两种技术与普通的液压传动技术、PLC控制技术有机地相结合，研制成5自由度的工业机器人，并通过实验证明，已达到了预期的效果。     

磷改性酚醛树脂的制备与性能

通过DOPO(9,10–二氢–9–氧杂–10–磷杂菲–10–氧化物)和多聚甲醛反应制备了含磷单体ODOPM(9,10–二氢–9–氧杂–10–磷杂菲–10–羟甲基–10–氧化物),并用于制备磷改性酚醛树脂。通过差示扫描量热(DSC)仪测试体系DOPO的反应程度,通过红外光谱表征ODOPM的结构,通过热重分析测试改性酚醛树脂体系的热行为,通过极限氧指数和垂直燃烧法测试树脂体系的阻燃性能,通过扫描电子显微镜观察树脂燃烧后残炭的微观形貌,并采用万能试验机测试树脂样条的强度性能。实验结果表明:实验成果制备得到目标产品ODOPM,随着含磷单体ODOPM含量的提高,酚醛树脂的阻燃性能随着提高,酚醛树脂的残炭量也随着提高。酚醛树脂通过凝聚相阻燃机理起到阻燃作用。当磷改性酚醛树脂的ODOPM单体含量为15%时,树脂的LOI值可以达到32.4%,并通过V–0垂直燃烧测试,并且磷改性酚醛树脂保持较好的强度。     

阵列感应测井资料处理方法研究

新疆测井公司引进的阵列感应测井仪Exeel 2000相应的处理软件不完善，不能直接求取地层电阻率、冲洗带电阻率和侵入深度等。从而无法直接发挥阵列感应测井对地层真电阻率准确求解的优势。文章结合阵列感应测井曲线，从几何因子理论出发，在实验基础上分析该地区泥浆侵入特性，建立了针对准噶尔盆地的中低阻储层侵入模型。利用计算机反演技术，把模拟计算结果和现场测井响应相结合，最终确定出地层电阻率和钻井液侵入程度，取得了理想的效果。     

计及时间演变和空间相关的多风电场短期功率预测

针对多风电场站和多时间步的日前风电功率预测问题,提出了同时计及单风场功率时间演变和多风电场间空间相关的深度时空融合多风电场短期功率预测模型。它由门控循环单元、多核卷积层和时变模式注意力机制共同构成。首先通过门控循环单元和多核卷积层分别提取各风电场历史风电数据的时序和多周期特征;然后引入时变模式注意力机制对多风电场时变特征的演变模式赋予相关性权重,同时实现对多风电场功率时间演变规律的纵向追踪与横向对比。中国北方某风电基地实际算例结果表明,所提预测模型能有效利用风电功率时空特性,与现有多种预测模型相比具有更高的预测精度和更强的风功率时变模式学习能力。     

杨树叶片的微观结构及拉伸特性

观察了杨树(Ponulus hopeiensis)叶片的微观结构,测定了叶片叶脉和叶肉的拉伸性能,分析了叶片拉伸特性与微观结构之间的关系。结果表明:杨树叶片的叶脉是由表皮组织、薄壁组织、维管束及其周围的机械组织构成的多孔、蜂窝状的复合结构;叶肉主要是由栅栏组织和海绵组织组成的分层结构。杨树叶片主脉和附带叶肉的主脉具有不同的拉伸性能,附带的叶肉越宽,最大拉力越大;叶片具有一定的强度,其承载能力主要取决于叶脉中表皮组织、维管束及机械组织的发达程度。本研究可为工程仿生的抗疲劳设计提供有益参考。     

群居蜘蛛优化算法在暴雨强度公式参数估计中的运用

以1991—2016年共26 a的年最大时段降雨量作为样本值,利用皮尔逊-Ⅲ型(P-Ⅲ型)分布频率曲线对统计样本进行拟合,分别采用群居蜘蛛算法(SSO)和最小二乘法(LS)对暴雨强度公式进行推求,并进行精度检验。结果表明,SSO算法推求的暴雨强度公式精度高于LS算法。     

特征学习的单幅图像去雾算法

目的 雾霾天气使图像降质,严重影响军事、交通和安全监控等领域信息系统的正常运作,因此图像去雾具有重要研究意义。目前主流的单幅图像去雾算法主要利用各种与雾相关的颜色特征实现,但不同的颜色先验知识往往存在各自的场景局限性。为提高图像去雾的普适性,提出一种特征学习的单幅图像去雾方法。方法 首先通过稀疏自动编码机对有雾图像进行多尺度的纹理结构特征提取,同时抽取各种与雾相关的颜色特征。然后采用多层神经网络进行样本训练,得到雾天条件下纹理结构特征及颜色特征与场景深度间的映射关系,并估算出有雾图像的场景深度图。最后结合大气散射模型,根据场景深度图复原无雾图像。结果 与主流去雾算法的结果定性对比,复原后的图像细节更清晰,颜色更自然。采用均方误差和结构相似度定量评价各算法去雾结果与真实无雾图像的相似度,本文算法结果与真实无雾场景间的相似度最高,达到99.9%。结论 对实验结果的定性及定量分析表明,本文算法能有效获取有雾图像的场景深度,复原出视觉效果理想的无雾图像,且具有很好的场景普适性。     

DICOM医学图像数据转换算法研究

分析DICOM格式的结构、组成和存储方式,提出一种DICOM格式图像向BMP格式图像转换的D2B算法,该算法将灰度级数多,存储位数多,结构复杂的DICOM格式的医学数据图像转换成易于处理且使用广泛的BMP格式的图像.实验结果表明,D2B算法在转换效率、信息保持等方面达到了令人满意的效果.