木质素基表面活性剂研究现状

木质素作为一种天然高分子化合物，其来源丰富，可以用来代替石油资源制备表面活性剂，缓解当前石油资源枯竭的问题。常见的木质素基表面活性剂有阳离子表面活性剂、阴离子表面活性剂、两性离子表面活性剂以及非离子表面活性剂。木质素基表面活性剂在工业领域具有广泛的应用范围，可以作为染料分散剂、混凝土减水剂、沥青乳化剂以及原油采集过程中的驱油剂等。木质素基表面活性剂的开发利用为生物质产品的高值化利用开辟了一条新的路径。     

模拟光耦SLC800在转台系统中的应用

在大功率转台控制系统中．存在着较大的电压干扰和电磁兼容问题。在转台的控制精度和驱动功率不断提高的情况下．本文使用模拟光耦隔离器件SLC800重新设计了转台中的某部分模拟电路．将功率放大电路和控制电路隔开，来增强系统的抗干扰能力和运行的可靠性。实验结果的分析和转台的运行表明：应用模拟光耦进行隔离，有效地消除了转台控制中的干扰和电磁兼容。     

河道采砂对通航水流影响后评估研究

以长江大沙坝砂石采区后评估为例,着重研究项目实施后对该河段通航水流条件的影响。通过建立二维数学模型复演工程河段项目实施前后流场,数模计算结果显示采砂活动对该河段水位及流速影响较小,总体对通航影响较小,同时综合目前河道采砂现状,为采砂活动提出建议。     

基于逻辑门限控制的ABS关键技术研究

针对逻辑门限控制法的防抱死制动系统的关键技术,设计轮速信号处理的硬件电路和软件滤波,并对ABS系统开发匹配中增减压阀控制量步长的确定、PSD电路及试验板的开发进行了论述．采用上述方法,能有效改进电路的设计,缩短ABS车型匹配的开发周期,是提高量产的有效方法．     

平板闸门流激振动效应对启门力的影响

为探究流激振动对闸门启闭力的影响机理,通过对固定的上、下游水位和底缘形式的平板闸门进行流固耦合分析,结果表明引起闸门振动的激振力和由闸门振动位移产生的摩擦系数和摩擦力臂的变化是造成启闭力变化的主要原因。在前人统计的闸门振动较大的不利开度的基础上,利用波形合成法以及振动理论提出作用于闸门面板上的激振力的计算公式,并考虑其对闸门启门摩擦系数、摩擦力臂以及启门摩擦力的影响,总结出流激振动效应下平板闸门启门力的计算方法。通过与石泉水电站中孔平板闸门启门力实测资料对比发现,理论计算的结果与实际工程的实测值吻合良好,可为实际工程的启闭力计算提供一定的科学依据。     

铜参与的三氟甲硫化反应研究进展

由于三氟甲硫基强的吸电子作用、亲脂性和疏水性,三氟甲硫醚类化合物在生物、医药和农药等领域得到了广泛应用,其合成方法也逐渐成为有机化学领域的研究热点之一,其中铜试剂参与的三氟甲硫化反应发展迅速.按照参与三氟甲硫化反应底物的不同,主要综述了各种铜试剂参与的卤代烃、芳基硼酸、C-H键活化等方面的三氟甲硫化反应的研究进展.     

石墨烯均匀分散问题研究进展

具有优良性能的石墨烯常被作为增强体加入基体材料中以改进其性能。研究发现,石墨烯增强复合材料的性质在很大程度上取决于石墨烯在基体中的均匀分散程度。而石墨烯增强体在基体中的均匀分散问题一直是研究的难点,这就限制了石墨烯增强复合材料性能的提升及其开发应用。总结了石墨烯在基体中均匀分散方法的研究进展,并展望了其研究方向及发展趋势。     

石墨烯含量对铜基石墨烯复合材料力学和电学性能的影响

为改进铜基复合材料的力学和电学性能,向铜基体分别加入0.2%、0.3%、0.4%(质量分数)的石墨烯,充分混合后,采用放电等离子烧结技术(SPS)制备了石墨烯/铜(G/Cu)复合材料。通过扫描电镜(SEM)、拉曼(Raman)光谱和XRD等表征了复合材料微观结构,测试了其硬度、屈服强度、抗压强度和导电率等性能,以确定石墨烯在铜基体中的合适掺杂量。结果表明:随着石墨烯含量的降低,其力电性能显著提高。当石墨烯质量分数为0.2%时,G/Cu复合材料的综合性能(力学及电学性能)达到最好匹配,实现了铜基材料的高强度、高导电性:其抗压强度和屈服强度分别为557.23 MPa和256 MPa,相对于用SPS方法制备的纯铜分别提高了59.21%和70.7%;电导率为52.3 MS/m,其IACS高达91.8%。     

Novel algorithm for pose-invariant face recognition

By combining the AdaBoost modular locality preserving projection(AMLPP) algorithm and the locally linear regression(LLR) algorithm,a novel pose-invariant algorithm is proposed to realize high-accuracy face recognition under different poses.In the training stage of this algorithm,the AMLPP is employed to select the crucial frontal blocks and construct effective strong classifier.According to the selected frontal blocks and the corresponding non-frontal blocks,LLR is then applied to learn the linear mappings which will be used to convert the non-frontal blocks to visual frontal blocks.During the testing of the learned linear mappings,when a non-frontal face image is inputted,the non-frontal blocks corresponding to the selected frontal blocks are extracted and converted to the visual frontal blocks.The generated virtual frontal blocks are finally fed into the strong classifier constructed by AMLPP to realize accurate and efficient face recognition.Our algorithm is experimentally compared with other pose-invariant face recognition algorithms based on the Bosphorus database.The results show a significant improvement with our proposed algorithm.     

影响中厚板成材率因素的量化分析及对策

本文量化分析了影响中厚板成材率的因素,并介绍了通过措施降低加热炉氧化烧损、提高负偏差控制水平、优化坯料结构实现倍尺轧制、扩大倍尺板生产比例和加强50mm晋级管理等措施,明显提高了中厚板成材率.