基于AUTOSAR架构的通信系统的研究与实现

AUTOSAR是汽车开放系统体系结构,已成为汽车电子软件的工业标准,在汽车电子控制器系统开发过程中具有重要地位,其中AUTOSAR COM通信规范为汽车电子通信系统的构建提供了依据和参考;介绍了AUTOSAR体系架构,对AUTOSAR COM规范基于信号的通信机制及其特有的传输模式切换系统进行了研究,并实现了一种基于AUTOSAR架构的通信系统,试验结果表明该系统能够提供基本通信服务,且符合AUTOSAR COM规范。     

具有微交联结构两性聚丙烯酰胺纸张增强剂的合成及应用

以N-羟甲基丙烯酰胺(NMA)为结构改性剂,以丙烯酰胺(AM)、甲基丙烯酰氧乙基三甲基氯化铵(DMC)、丙烯酸(AA)为共聚单体,采用水溶液共聚合法制备得到具有微交联结构的两性聚丙烯酰胺(AmPAM),并对其增干强效果进行了考察。结果表明,在单体摩尔比为n(AM)∶n(DMC)∶n(AA)=8.0∶1.5∶0.5、单体质量分数为20%、引发剂过硫酸铵用量为0.4%(相对于总单体质量,下同)、反应温度为80℃、反应时间为5 h、NMA用量为3%的条件下,得到的AmPAM增强效果最佳;在相同添加量条件下,自制具有微交联结构AmPAM的增强效果优于市售线形AmPAM。     

木质素调控制备果糖基碳微球及其电化学性能研究

本研究使用果糖作为碳源,木质素磺酸盐协同三嵌段共聚物P123作为模板剂,经过水热碳化法和高温碳化法制备果糖基碳微球材料。探究了木质素磺酸盐对果糖在水热条件下的组装过程及调控机制,并分析果糖基碳微球材料在电化学领域的应用。结果表明,木质素磺酸盐的加入是微球表面形成波纹状突起的决定因素。经高温碳化处理过后得到中空多孔的Yolk-Shell果糖基碳微球材料具有良好的电化学性能,其比表面积为535. 04 m~2/g,孔容为0. 26 cm~3/g;在电流密度为0. 1 A/g时,其比电容为96 F/g,能量密度为3. 16 Wh/kg,功率密度为28. 06 W/kg。     

化工施工行业技术创新现状调研及对策探讨

以中国化学工程第十一建设有限公司为例,通过对行业、集团内外建设公司技术创新现状进行调研,以及多方位多角度的对比,介绍了公司的技术创新现状,并在此基础上分析了制约公司技术创新发展的内外部因素。从实际工作出发,探索了新形势下怎样通过激活技术创新动力,增强公司自主技术创新建设,提出了公司技术创新发展的对策,希望对行业技术创新工作有所裨益。     

不同水彩画纸绘画性能对比及影响因素分析

本研究对国内外常见6种水彩画纸的绘画性能进行了对比分析,进而研究了水彩画纸绘画性能的影响因素。结果表明,本研究建立的水彩画纸评价体系有效可行;不同水彩画纸的色差还原性、吸收性、耐擦性和耐久性存在较大差异;影响水彩画纸绘画性能的关键因素可能有纤维原料、填料、紧度、纸张的pH值。     

水彩画纸吸收性评价方法的建立

本研究采用7种不同的吸收性检测方法对6种吸收性不同的水彩画纸样品进行了检测分析,制定了一套适用于全面判定水彩画纸吸收性的检测方法。结果表明,墨水划线法、液体渗透法、表面吸收度法和赫克力士施胶度法均不适宜测试水彩画纸的吸收性;水彩画纸的吸收性可通过Cobb法、接触角法和动态渗透法综合评定,当纸张Cobb (60)值在（20±4）g/m2范围内时,接触角在30 min之内变化应较小,1200 s动态渗透曲线所表示的渗透速率应较快。     

信江流域水生态环境保护对策研究

为持续改善信江流域水生态环境质量,文章从水环境、水资源、水生态三个方面对流域存在的问题进行了诊断和分析,并针对性的提出了对策措施。     

CENIE软件包在同位素密度计中的应用

介绍了ＧＥＮＩＥ软件的功能及ＧＥＮＩＥ在同位素密度计设计中的应用     

基于程序频谱的两阶段缺陷定位方法

缺陷定位是软件质量保证中关键且困难的一项工作,随着软件规模的增大,人工进行缺陷定位的成本越来越高,自动化缺陷定位技术成为研究热点。现有的基于程序频谱的缺陷定位技术可以将缺陷定位到程序语句,但对于大型复杂的软件系统,这种定位方法将带来较大的时间花销。针对此问题,提出一种基于程序频谱的两阶段缺陷定位方法,第一阶段为粗粒度定位,将缺陷定位到程序模块;第二阶段为细粒度定位,在定位的程序模块中再将缺陷定位到语句;最后输出可疑语句推荐列表,辅助开发人员的调试工作。实验结果表明,相比于传统的方法,该方案在保证定位效果的前提下平均减少了10.24%的定位时间。     

加权增量关联规则挖掘在通信告警预测中的应用

针对通信网络告警预测中预测精度不高、模型训练效率较低等缺陷,提出告警权值确定方法和基于自然序树（Can-tree）的加权增量关联规则挖掘的通信网络告警预测方案。首先,对告警数据进行预处理,确定告警数据权值并压缩到Can-tree结构中;其次,应用增量关联规则挖掘算法对Can-tree进行挖掘,生成告警关联规则;最后,使用模式匹配的方法对实时告警信息进行预测,并对结果进行优化整理。实验结果表明,基于Can-tree的加权增量关联规则挖掘算法是高效的,利用前次挖掘的结果和信息提高了挖掘的效率,网络告警数据的权值分配方案能够合理地区分告警数据的重要程度,有助于将重要程度高的告警关联规则挖掘出来,并加快过时告警关联规则的淘汰,提高预测的准确度和精度。