高导电铝硅合金的研究进展

铝硅合金具有很多优良的性能,具有广阔的应用前景。本文总结了影响铝硅合金导电性的因素,分析了变质工艺、热处理及过程的控制对提高铝硅合金的导电率的作用,并对其以后的研究和发展方向进行了展望。     

一种时间序列频繁模式挖掘算法及其在WSAN行为预测中的应用

该文提出FPM(Frequent Pattern Mining)算法充分考虑频繁模式在时间序列中出现次数和分布。基于这些不同分布的频繁模式扩展MAMC(Mixed memory Aggregation Markov Chain)模型提出FMAMC(Frequent pattern based Mixed memory Aggregation Markov Chain)模型。将FPM和FMAMC应用到实际的智能楼宇项目中,证明和现有算法相比FPM算法具有较好的时间性能,FMAMC模型能够比MAMC模型更准确的预测WSAN节点行为。     

一种基于QoS的QoE到SLA映射方法

该文提出一种算法IQoE2QoS(Improved QoE to QoS),采用模糊理论的方法计算QoE到QoS的映射。该算法有3重目标:从大量的经验数据中通过计算互信息量方式总结被统计指标之间的关联程度。在大量经验数据的基础上通过多指标模糊判定理论将用户感知映射到应用层用户QoS参数。考虑了用户的QoE和QoS的双向映射,并且阐述了得到的QoE如何自然映射到SLA(Service Level Agreement)。通过仿真表明,IQoE2QoS算法对用户体验的分类准确度是线性回归算法的2到3倍。     

立新矿三井深部区域地质背景及成矿条件

立新煤矿三井位于鸡西盆地北部凹陷区中部。鸡西盆地中生界白垩系穆棱组和城子河组含煤地层发育于整个鸡西煤田。文章从区域地层、区域构造、区域岩浆岩、矿区地层、矿区构造、煤层、煤质等方面,对立新煤矿三井的深部区域地质背景及成矿条件进行了阐述。     

塔里木油田挤水泥的对策

随着老井挖潜,塔里木油田近年来挤水泥工作量不断增加,但由于井深、井底温度高、老井地层活跃、替浆量较难把握等因素的影响,使得一次施工成功率较低甚至出现工程事故,造成挤水泥的施工风险极大。分析了塔里木油田常见的挤水泥类型,在此基础上提出了13条解决的对策,并将这些对策在实际工作中成功地进行了应用,从而为今后的挤水泥工作提供了重要的参考。     

德国泽查刀具公司开发的3种新型立铣刀

（1）超细微粒硬质合金立铣刀超细微粒硬质合金立铣刀系列（图1）是为满足超精密切削加工的需要而开发的,其径跳精度达到0．003mm,柄部精度为h4。该刀具采用了经过磨削和研磨加工的超细微粒硬质合金基体,并采用高水平涂层技术进行涂覆处理（图2）以及经过反复研究开发的最佳切削刃形状,使立铣刀能最大限度地发挥加工精度的优势,并具有较长的刀具寿命和最大的加工稳定性。     

以胶原纤维为模板制备介孔型KZr2(PO4)3

以胶原纤维作为模板,首先将Zr(Ⅳ)负载在胶原纤维上,然后吸附磷,最后经高温煅烧除去胶原纤维模板制备了介孔型磷酸锆钾(KZr2(PO4)3,KZP)。利用电感耦合等离子发散光谱仪(ICP)、热重分析仪(TG)、X射线衍射仪(XRD)、场发射扫描电镜(FESEM)、场发射透射电镜(FETEM)、X射线光电子能谱(XPS)、红外光谱(IR)、N2吸附/脱附分析等对KZP进行了表征。结果表明:胶原纤维模板在800℃时即可完全去除,当以磷酸二氢钾(KH2PO4)作为磷源,Zr/P摩尔比为0.62时,经800℃煅烧后得到了具有介孔结构的KZP。     

常见建筑砖砌体裂缝原因及其防治

建筑砖砌体裂缝不仅种类繁多,形态各异,而且较普遍,轻微者影响建筑物美观,造成渗漏水,严重者降低建筑结构的承载力、刚度、稳定和整体性、耐久性,甚至还会导致整体倒塌的重大质量事故。因此,正确分析原因、切实加以防治十分必要。现就笔者这些年的工作实践谈几点本地区常见建筑砖砌体裂缝检查和处理的体会。     

连续式风洞大开角扩散段流动控制数值模拟

在连续式跨声速风洞中,大开角对抑制压缩机尾流扰动和提高换热器入口气流品质有重要作用,依靠设计经验和工程估算等传统风洞设计方法,无法对大开角扩散段流动控制进行有效设计。为增强大开角扩散段防分离能力,提高出口气流品质,降低损失,采用计算流体力学方法,结合适当的边界条件,对使用阻尼网进行整流的不同设计方案进行了模拟,从结果可以看到,阻尼网布置位置和开孔率对大开角段内和出口的流动状态有很大影响,第一层阻尼网应位于分离点之前,开孔率介于0.6~0.66,第二层阻尼网布置位置应靠近出口,开孔率介于0.56~0.66之间;最后对大开角段内的流动机理和压力恢复效率进行了探讨。研究结果表明:数值模拟能够得出较为合理的参数匹配,有效提高流场指标。     

基于混合粒子PHD滤波的多目标视频跟踪

针对可变数目多目标视频跟踪,粒子滤波不能持续维持目标的多模态分布问题,本文提出一种混合粒子概率假设密度(PHD)滤波的多目标视频跟踪算法.该算法首先用K-means算法对粒子进行空间分布聚类,给各粒子群附加身份标签,使各粒子群分别对应混合粒子滤波的各分量,采用相互独立的各分量粒子滤波跟踪各目标,这样提高了目标状态估计的准确性,也能有效维持各目标的多模态分布.实验结果表明,该算法能有效处理新目标出现、合并、分离等多目标跟踪问题.