自制高效无卤含磷阻燃剂阻燃环氧树脂研究

采用自制的阻燃剂双｛4-［4-（4-氨基苄基）苯氨基］ ［（6-氧二苯并［c,e］［1,2］氧磷菲?6?基）甲基］苯基｝苯基膦酸酯（DOP-DDM）,以及DOP?DDM与金属氧化物复合,分别用于制备高效阻燃环氧树脂（EPM）。通过极限氧指数（LOI）、垂直燃烧（UL 94）和锥形量热燃烧试验评价了阻燃性能,利用热失重分析和动态热机械分析研究了热性能,热失重与红外光谱仪联用、扫描电子显微和拉曼光谱分析了阻燃机理。结果表明,DOP-DDM的引入会降低阻燃EPM的起始降解温度,但不会影响其玻璃化转变温度,提高了残炭率、储能模量、损耗模量和阻燃性能;DOP?DDM添加量为4.7 %（质量分数,下同）,磷含量仅0.37 %,阻燃EPM的LOI 值为33.5 %,UL 94达V-0 级,热释放速率峰值、总热释放量和总烟释放量分别降低了23.2 %、17.8 %和12.4 %;3.7 %的DOP-DDM与1.0 %的Al₂O₃复合,阻燃EPM达UL 94 V-0级,不仅热释放速率峰值和总烟释放量进一步降低,而且CO和CO₂毒气分别降低了7.7 %和17.2 %。     

数控铣削加工几何仿真系统研究

研究了数控加工仿真中的几何仿真技术。以VDL—1000A立式加工中心为原型,以WindowsXP为开发平台,以VC＋＋6．0为开发工具,采用OpenGL开发了三轴数控铣削加工中心几何仿真系统。该系统具有良好的界面和交互性,并能驱动和控制数控机床的加工和再模拟,实现了加工过程的动态显示。     

基于轻量级卷积神经网络人脸识别算法的研究与应用

针对多数卷积神经网络(CNN)人脸识别算法在追求高精度的同时,加大网络层数,造成网络参数过多、计算量过大、训练速度缓慢且对设备要求高,增加了成本的问题,提出了一种改进型轻量级卷积神经网络MobileNet的人脸识别算法.首先,将MobileNet中的SoftMax层为L-SoftMax层,避免了过度拟合,实现更好的分类...     

基于MTCNN的多特征融合学生疲劳检测算法研究

目前疲劳检测主要是通过眼部PERCLOS值来判断,但是这种方法检测疲劳特征较为单一,影响了检测的准确率.本文提出一种基于卷积神经网络的多特征融合学生疲劳检测算法,首先用MTCNN对人脸进行关键点定位,在此基础上用人脸归一化的方式精准提取眼睛和嘴部的特征图像并进行眼部定位;其次,构建眼、嘴数据集,完成眼、嘴部状态分类模型训练;最后,用训练好的模型将眼、嘴部的疲劳特征相融合并根据改良的MAR值判断方法进行疲劳检测.实验结果表明该方法的准确率达到了96.2％,实时性也得到了极大的改善.