单片机系统与标准PC键盘的接口模块设计

本文介绍了一种单片机系统与标准PC键盘接口模块，并详细介绍了该模块的工作原理与软件编程思想。     

含有过程变量Scheff''e多重线性多项式模型的D-最优区组设计

在含有过程变量的混料均合中，有时过程变量要取多个水平，模型要用Sehffe多重线性多项式模型．对于含有三水平过程变量的Scheff'e多重线性多项式附加过程变量模型，研究了参数估计的D-最优正交区组设计，并给出了这些结论的证明。     

固定化米根霉发酵生产乳酸的研究进展

根霉属中的米根霉是迄今认为生产L-乳酸较为理想的菌种.利用游离的米根霉发酵乳酸时会产生菌种利用率低、生产效率低等一系列不足,因此展开了菌体固定化发酵的研究.目前米根霉固定化发酵工程的研究主要集中于载体的选择和新型生物反应器的研制.本文对此研究进展作了综合评述与讨论,认为米根霉固定化发酵乳酸可以进一步降低生产成本,提高乳酸产率.     

铝土矿反浮选抑制剂的研究进展

阐述了铝土矿反浮选脱硅的基本原理,介绍了几种浮选抑制剂的研究现状及作用机理,并针对一水硬铝石型铝土矿浮选脱硅工艺,提出了研制新抑制剂的思路与方向。     

浅析被动式设计策略在建筑创作中的运用

近年来建筑能源消耗严重,如何降低能耗成为社会迫切需求。而被动式设计是实现这一目标的有效途径。文章通过对场地设计阶段、建筑单体设计阶段如何运用被动式设计策略的分析,思考被动式设计策略在建筑设计中的应用方式,为建筑师在建筑创作过程中提供指导。     

欧盟纺织品偶氮染料标准EN14362-1∶2012变更分析

简述了欧盟公布的纺织品偶氮染料新版标准EN 14362-1:2012变更部分,具体涉及7个方面,包括适用范围、取样方式、根据纤维成分判断染料提取方法、印花材料识别、染料的提取、液液萃取与硅藻土柱测试步骤比较、结果表述.     

用氯化铵与湿法磷酸反应制备磷铵料浆的实验研究

为解决无配套合成氨装置的企业用氨问题,研究用氯化铵代替氨与湿法磷酸混合,加热反应脱氯生产磷铵料浆。通过正交实验考察反应温度、反应时间、n(N)/n(P)对氯脱除率的影响,同时考察料浆的流动性及黏结性。实验得出最佳反应条件是反应温度260～320℃、反应时间1~3 h、n(N)/n(P)=0.6,所得磷铵料浆可作为复合肥成粒的黏结剂。     

城市核心区中国传统古建筑夜景照明亮度适宜性评价研究

论文结合城市核心区夜景照明环境的亮度特征,从古建筑载体的构成基本特征人手,为合理凸显古建筑并达到与城市周边环境亮度的适宜性,开展不同模拟场景下的古建筑照明主观评价研究,分析了影响古建筑夜间视觉亮度的载体部位因素,给出了照明亮度的合理阈值范围.     

脉冲电磁波对大鼠甲状腺形态及功能的影响

研究脉冲电磁波（Pulsed electromagnetic wave,PEMW）对大鼠甲状腺形态及功能的影响。雄性SD（Sparague—dawley rats,多雷大鼠）大鼠固定于场强为115kVm^-1的脉冲电磁场中进行1．2万次脉冲的全身辐照,分别于辐照后24、48、96、192h采血、分离血清、应用放射免疫分析方法（Radioimmunoassay,RIA）测定大鼠血清中促甲状腺激素（Thyroid-stimulating hormone,TSH）、甲状腺素（Thyroxine,T4）及三碘甲腺原氨酸（Triiodo—thyronine,T3）的含量;同时取甲状腺,制作常规光镜、电镜标本,分别在光学显微镜和透射电子显微镜下观察甲状腺形态的变化。脉冲电磁波辐照后24h,大鼠血清T3、T4、TSH均迅速上升至最高点,其中T4、TSH与假辐照组比较均有显著性差异（p〈0．01）;随后激素含量逐渐降低,并呈波动性变化。光镜下,各辐照组大鼠甲状腺组织结构未见明显改变;在电子显微镜下,脉冲电磁波辐照后12h大鼠甲状腺滤泡上皮细胞即出现超微结构改变,至48h呈逐渐加重趋势,主要表现为内质网明显扩张、大量蛋白分泌物聚集,脂滴出现,核异染色质的边集等;至照后96h损伤减轻,但尚未完全恢复正常。脉冲电磁波辐照可引起大鼠血清中TSH、T3、T4含量变化和甲状腺超微结构的损伤性改变,其超微结构的损伤主要累及粗面内质网。     

基于AFCM-SVM的滚动轴承退化状态评估与剩余寿命预测

针对支持向量机模型状态数需要人为设定的不足,提出了一种基于自适应模糊C均值-支持向量机(AFCM-SVM)的滚动轴承退化状态评估与剩余寿命预测方法。该算法采用相对特征建立敏感特征数据集,利用聚类评价指标构造自适应函数,实现了模型聚类结果的自动更新,获得了轴承运行过程中的最佳状态数;基于AFCM-SVM模型与各个运行状态的一一对应关系,确定轴承在不同退化状态下的时间间隔,实现轴承的健康等级评估与寿命预测。根据美国NSFI/UCR智能维护中心提供的滚动轴承全寿命数据对所提算法进行了验证。结果表明,不受轴承个体差异的影响,AFCM-SVM能有效实现自动聚类,识别结果符合轴承退化演变规律;与分层狄利克雷(HDP)和K-means算法相比,AFCM-SVM具有更快的运算速度和更准确的辨识能力。