在Manhattan移动模型的基础上,深入分析了车载移动Ad hoc网络路由协议的性能问题.结合AODV路由协议,提出了一种可以量化分析车载Ad hoc网络路由断链率和路由负载的模型.模型分析指出,传统的移动Ad hoc网络路由协议应用于车载Ad hoc网络时性能会严重下降.针对这一问题,提出了一种基于车辆运动方向信息的类AODV路由协议DBAP,将车辆的运动方向信息作为其路由发现过程中的辅助参数,从而显著地增强了路由稳定性.仿真结果验证了模型的正确性,同时证明了本文所提出的DBAP路由协议在城市车载环境中具有较低的路由负载和路由断链率,在协议性能等方面相对于AODV协议具有显著提高

研究了悬浮浇注钢坯时加入稀土、铝、锰等元素对钢中非金属夹杂物及钢坯力学性能的影响.结果表明,稀土、铝和锰均可有效地改善夹杂物的形态、尺寸和分布,使钢坯塑韧性提高,其中以稀土和铝的作用更为明显。它们在钢液中与氧反应,形成大量分散细小的氧化物颗粒,使夹杂物的有害作用降低。当稀土以一号稀土合金形式加入时,造成夹杂物偏聚,使钢的力学性能恶化

在语音识别中,卷积神经网络(convolutional neural networks,CNNs)相比于目前广泛使用的深层神经网络(deep neural network,DNNs),能在保证性能的同时,大大压缩模型的尺寸.本文深入分析了卷积神经网络中卷积层和聚合层的不同结构对识别性能的影响情况,并与目前广泛使用的深层神经网络模型进行了对比.在标准语音识别库TIMIT以及大词表非特定人电话自然口语对话数据库上的实验结果证明,相比传统深层神经网络模型,卷积神经网络明显降低模型规模的同时,识别性能更好,且泛化能力更强

本文研究了浸渗时间对铁基渗铜烧结合金机械性能(拉伸强度、抗弯强度、冲击韧性和硬度)及组织结构的影响。试验采用Fe-Cu-C基体骨架,采用通用的Cu-Mn-Fe浸渗剂。采用二步法浸渗。子烧是在分解氨保护气氛中于1150℃保温一小时;浸渗采用氢气保护,浸渗时间分别选择了5分、10分、20分、30分、45分、60分、90分、120分和180分九个不同的时间,浸渗温度1120±5℃。试验结果用性能变化曲线和金相组织照片表示出来,并对该变化曲线和组织结构进行了分析讨论

本文通过对高强钢方管角部进行局部感应加热,提高其弯角区域的成形性能,降低其变形抗力,由此在不影响非变形区域组织性能的前提下,获得所需方管的截面尺寸和组织性能.在热辊压过程中,坯料在没有模具限制的方管角部外侧邻近区域发生堆积,且随着加热温度上升,角部外侧金属堆积更明显.同时,在方管内角表层出现显微裂纹恶化,裂纹以树枝状生长.热辊压成形后的残余温度会产生一个自回火过程,能够明显降低残余应力,且随着温度的升高,残余应力降低的幅度变大.当加热温度在650℃以上时,自回火对残余应力的影响大于宏观裂纹的扩展能力,起主导作用,且压扁过程中压下量超过方管对角线长度2/3时也不会产生裂纹

研究了3种ZJ400 CSP热轧板材工艺规程与组织、力学性能的关系.实验结果表明:当变形量增大时,晶粒组织的不均匀程度增大.含有粗大的铁素体晶粒和残留的热轧织构,引起力学性能的各向异性,导致了抗拉强度和延伸率的降低

提出了PUMA560及类似型号机器人不同工作方式对应不同的动态性能优劣程度的问题,并给出了寻找具有良好动态性能工作方式的方法及相应的仿真系统

对铸态合金进行了均匀化处理、挤压、固溶处理和时效处理,通过分析合金的化学成分,观察合金在不同状态的显微组织及析出相透射电镜(TEM)形貌,测试合金在热处理后的硬度和拉伸性能,研究了向7056铝合金中加入质量分数0郾2%的Sc对合金组织和性能的影响

聚乙烯醇溶液经反复冷冻-融化、真空脱水及辐照交联处理后,制得一种人工软骨材料PVA-水凝胶.通过光学显微镜和扫描电镜观察PVA-水凝胶的微观形貌;通过差示扫描量热法(DSC)及相应的力学性能试验研究反复冷冻-融化、真空脱水和辐照交联对PVA-水凝胶结晶和力学性能的影响.该PVA-水凝胶的力学性能与人关节软骨相近,可望用于人工软骨材料

采用红外光谱、X射线衍射、透射电子显微术结合电导率测量,研究了以过硫酸铵为氧化剂,十二烷基苯磺酸为掺杂剂,通过乳液聚合法合成的聚苯胺的性能与结构.实验中发现:聚苯胺的电导率随合成时氧化剂、掺杂剂与苯胺相对比例的改变而发生明显变化,并在某一比例达到峰值,同时伴随有红外光谱某些特征峰峰位与峰高的相对变化,而晶化程度也随合成条件不同而呈现差异,性能最佳的聚苯胺的微观形貌呈纤维状,对应于最大的晶化程度,接近于中间氧化态.这些结果表明:氧化与掺杂条件的变化影响到聚苯胺中苯环与醌环的相对比例、聚苯胺链的排列有序度,而这些也是影响聚苯胺电导率的重要因素