关于C++中异常处理的探讨

异常处理是C++中的重要功能之一,为了检测和处理异常,C++语言不仅提供了一套完整的异常侦测和处理语句,还具有在堆栈展开期间为异常抛掷前构造的所有局部对象自动调用析构函数的能力。这使得程序中的错误的检测简单化,并提高程序处理错误的能力。本文将探讨C++中异常处理的基本思想以及编程中常用的异常处理方式。     

一起触发脉冲异常导致换流阀换相失败问题分析

直流输电系统实际运行过程中,逆变站换流阀换相失败多由交流系统扰动或故障造成,但控制系统异常也会造成换流阀换相失败.对某换流站连续13次换相失败起因进行分析,通过隔离疑似问题模块、缩小排查范围、增加外置故障录波等手段,查明触发角指令在不同的时钟域传输过程中发生数据跳变导致换相失败.现场对EMF板FPGA程序进行了修改,未再发生过同类原因导致的换相失败.     

图像序列中的自动点目标空时快速检测*

提出了一种新的序列图像中点状运动目标空时快速检测方法,该方法假设经过背景杂波抑制预处理后图像已转换为类SPGWN(信号加高斯白噪声)模型.自动目标检测时图像序列被划分为多组检测单元,每单元包含两帧相邻的图像.根据目标速度限制条件,采用在单元内以及两相邻单元间沿轨迹集成像素灰度的检测算法.在付出同等运算量的代价下,克服了二维投影检测性能较差的弱点,同时也具备可检测多速率目标的优点.理论分析和仿真试验表明了该检测方法的有效性.     

采用形态神经网络背景自适应预测的图像弱小目标检测*

提出一种有效的背景杂波预测形态神经网络模型,用于检测图像数据中的弱小目标.目标被假设为只有很小的空域扩展度,而且淹没于强背景杂波干扰中.通过形态神经网络,杂波背景被准确地估计并从输入数据中去除,只剩下残留噪声和目标信号.采用扩展输入层数据的办法修正了传统的形态开、闭运算三层前馈BP网络模型.为了跟踪包含不同子结构的复杂背景,原始图像被划分为多个子块,并在相应的子块中选择训练样本对结构元进行优化.对真实图像数据的计算机仿真表明该算法在性能上优于其他传统算法.     

H-PSMA/PVA/PP复合膜的制备及油-水乳液分离性能

通过两步法对聚丙烯（PP）膜进行了亲水改性:首先,通过在碱性条件下水解苯乙烯-马来酸酐共聚物（PSMA）制备了水解的苯乙烯-马来酸酐共聚物（H-PSMA）;然后,以聚乙烯醇（PVA）为亲水性改性剂,戊二醛（GA）为交联剂,将H-PSMA/PVA/GA复合材料浸涂在PP基底膜上,制备了亲水性水解苯乙烯-马来酸酐共聚物/聚乙烯醇/聚丙烯（H-PSMA/PVA/PP）复合膜。利用傅里叶变换红外光谱（FT-IR）分析表征了H-PSMA和H-PSMA/PVA/GA的结构;通过测试复合膜表面的静态接触角,探究了PVA和GA含量及成膜溶液的质量浓度等对膜表面润湿性能的影响;最后,测试了复合膜的油水分离效率和重复利用率。结果表明:当GA、PVA和H-PSMA的质量比为0.225∶1∶1,成膜溶液的质量浓度为0.03 g/mL时,所制备的H-PSMA/PVA/PP复合物膜对水包油乳液（O/W）表现出优异的分离性能,初次油水分离效率为99.40%,当重复分离10次后,油水乳液的分离效率仍达到98.83%以上。该复合膜的制备工艺具有安全性好、成本低和环境友好的特点。     

车辆装备保障过程监控系统研究

为加强军用车辆装备保障过程管理,从使用和维修两个方面研究车辆装备保障过程监控,确定车辆装备保障过程监控目标和内容,构建车辆装备保障过程监控系统,介绍系统各构成功能作用,进行系统设计,并对数据采集、数据传输、数据处理、监控预警等工作过程进行分析.     

利谷隆在玉米及土壤中的残留动态

采用高效液相色谱分析技术测定了利谷隆在玉米及土壤中的残留动态和最终残留量。喷施50％利谷隆可湿性粉剂（2812.5g a．i.／hm^2）测出在玉米植株上的残留量较低，施药后14d的残留量仅为0．08mg／kg；土壤中的原始沉积量为7．02mg／kg，半衰期为2．1d，据施药后第14d采样，消解率为72％。利谷隆属于易降解农药。     

浅谈不溶性硫磺的质量改进

1.前言 不溶性硫磺(Insoluble Sulfur),学名为硫的均聚物,又称聚合硫,简称IS,指不溶于二硫化碳的聚合硫磺.不溶性硫磺为黄色粉末,其密度为.95g/cm3,是普通硫磺的无毒高分子改性品种,分子量约30000,分充油型和未充油型两类.橡胶工业中的不溶性硫磺,99%为充油型[1].不溶性硫磺是一种性能优异的橡胶硫化剂,用其硫化的橡胶具有极佳的不喷霜性,能有效地预防胶料烧焦,增进橡胶与金属的黏合.     

基于应变传递率的管道结构损伤识别研究

为了研究海底管道损伤识别的分布式监测方法,在标量传递率概念的基础上提出了应变传递率概念和相应的损伤识别方法来对海底管道进行损伤识别,并通过有限元模型模拟对该方法进行了验证。对管道模型的不同损伤程度进行了分析,对比发现该方法相比加速度传递率和理论传递率对损伤程度更加灵敏。对不同边界条件进行分析,发现该方法对损伤位置的识别不受边界条件的影响。对参考单元的选取进行了验证分析,验证了参考单元应选择远离反弯点的非损伤位置。