连续一级反应的热动力学研究

本文把时间比法引入热动力学研究,建立了连续一级反应的热动力学研究法,并用来研究了一个连续反应体系的热动力学,验证了该方法的正确性.     

数字图像预处理算法在彩色年轮图像分割中的应用

本文以分水岭算法为切入点,根据彩色年轮图像的纹理特征,自适应的抑制由于年轮图像表面不平滑以及细微的纹理变化所产生的过分割问题,同时去除了图像中的背景信息,也就是年轮的早材部分。从处理的最终结果可以看出,应用本文图像预处理方法可以很好的保留原始图像中的纹理信息,也就是年轮的晚材部分,同时去除了图像中的大部分噪声,获得了清晰的边缘,为后续对年轮图像信息的进一步提取打下了良好的基础。     

某电子设备高功率射频电缆的热设计与试验验证

随着电子设备能力的不断提升,用于传输功率信号的射频电缆的功耗也在日益增加,因此高功率射频电缆的散热问题在设备研制过程中需加以格外重视.文中以某电子设备的高功率射频电缆为研究对象,分析了其温升过高的原因,提出了强迫风冷的散热方案,并通过全状态系统的地面模拟试验,验证了风冷方式的散热性能,进一步获取了全状态系统在不同构型下...     

张量积型Said-Ball曲面的预处理渐近迭代逼近法

为加快张量积型Said-Ball曲面渐近迭代逼近法的收敛速度,探讨了张量积型Said-Ball曲面渐近迭代逼近法的预处理技术。首先利用对角补偿约化技术构造了预处理子,然后结合矩阵Kronecker积性质,采取预处理渐近迭代逼近法求解张量积型Said-Ball曲面。为进一步降低计算量并提高算法的稳定性,利用广义极小残差法求解预处理方程,得到预处理渐近迭代逼近法的非精确求解方法。分析了预处理渐近迭代逼近法及非精确求解方法的收敛性。最后用数值实例说明预处理子能大大减小迭代矩阵的谱半径,令预处理技术及其非精确求解方法的计算效率明显提高。此外,由于对角补偿预处理子能改善配置矩阵的谱分布,因此也可用于对广义极小残差法的预处理,以改善其收敛性。     

一种基于图像处理技术的镜框尺寸测量系统

针对在特殊情况下传统镜框尺寸测量方法存在不适用性的问题,文中提出了一种基于图像的非接触测量方法,利用图像处理技术对镜框轮廓进行提取测量。采用ERT定位人脸并根据特征点定位人脸镜框区域,在预处理和轮廓检测过程中使用改进的Canny算法得到更完整的镜框轮廓。镜框识别模式采用最小外接矩形法进行校正,提高了对镜框的提取精度,也便于后续对镜框轮廓进行尺寸测量。以瞳距为参照物得到镜框轮廓的实际尺寸信息。PC端的算法实现结果表明,文中所提的测量算法复杂度小、精确度高、测量速度快,可以在移动设备上对镜框轮廓尺寸进行快速准确的测量。     

浅谈真空二流体蚀刻设备在改良型半加成法工艺中的应用

随着电路板行业迅速发展,近几年越来越多的电路板厂引进了改良型半加成法（mSAP）,而闪蚀（Flash etching）工艺则是其中一个关键环节,目前行业存在大部分蚀刻设备依然使用的普通蚀刻设备;文章着重对二流体真空蚀刻设备进行探究,具体通过三部分进行阐述,一是通过正交实验设计探究二流体段的气压与液压的最佳搭配;二是探究与对比分析真空段、二流体段与真空二流体闪蚀整线等三部分制作线路的线型和能力;三是探究真空二流体闪蚀设备制作不同线路（不同线宽/线距等级）的线型和能力。根据探究结果,二流体段的液压与气压需要在一定的比例搭配才能够制作到更好的线路,而真空段与二流体段搭配使用比真空段或者二流体段单独使用的制作线路效果更佳。     

红外探测器薄壳杜瓦组件的瞬态钎焊热场分析

制冷型红外探测器是航天领域广泛应用的重要电子器件,主要由半导体芯片、杜瓦组件、制冷器等部件构成.其中薄壳杜瓦组件用于创造探测器内部的真空隔热环境,从而维持器件的低温工作.薄壳杜瓦组件是通过真空钎焊的方式加工生产的,设计合理的钎焊热场可预防零件形变、提高加工一致性,从而提升器件良率.对于机械强度较差的薄壳类零件,除稳态热...     

热弹性方程的快速增长或衰减估计

考虑了定义在三维球体外部区域上的Ⅲ型热弹性方程,其中假设方程的解在球体边界上满足一定的边界条件.通过对边界条件做出一定约束之后,在能量表达式中设置一个任意的大于零的参数,利用能量分析法和微分不等式技术,获得了解随距原点的距离的快速增长率或衰减率.在衰减的情况下,证明了解对系数的连续依赖性.     

无线主备双链路热备份方式的应用

大多数的企业级网络在组建无线局域网时采用AC+瘦AP的分布式布局,该模式下AC的稳定运行决定了无线网络的可用性及稳定性。旁挂式双链路的无线组网设计、双机热备份功能的应用能够有效地缩短AC与AP之间CAPWAP隧道切换时间,满足了用户的网络服务需求。     

基于改进VGG网络的单体热电池X光图像无损检测方法研究

为解决单体热电池生产中出现的安装错误、人工检测耗时耗力的问题,提出一个结合迁移学习和卷积 神 经网络(convolutional neural network,CNN) 的单体热电池缺陷检测模型。首先,对数据集图像进行裁剪、加噪等预处理,以VGG16(visual geometry group 16) 网络作为 模型的骨干架构,在瓶颈层后增添选择性核(selective kernel,SK) 卷积;然后,增添全局平均池化(global average pooling,GAP) 层, 增加Dropout层及添加 L2 正则化等微调操作,得到单体热电池缺陷检测模型Q-VGGNet;最后,在大型公开数据集ImageNet上进 行预训练学习,将获得的权重参数迁移到单体热电池图像识别模型Q-VGGNet上。测试实验表明:6种 网络模型对数据集缺陷图像的总体识别准确率分别达到了98.39%、94.44%、97.27%、96.34%、93.71%、 95.61%,Q-VGGNet网 络模型 对合格图像和 漏装负极、极耳断裂、漏装集流片3种缺陷图像 识别准确率 分别达到了99.6%,95.9%,99.6%和98.4%。检测结果表明:该方法能够更准确、快速地检测热电池缺陷, 拥有良好的缺陷诊断能力,较传统方法提高近3%,为人工检测单体热电池缺陷提供了良好的解决途径。