屋面现浇板裂缝的防治

从设计、施工、材料、气候等多方面分析现浇板裂缝产生的原因,并总结一些防治措施。     

基于市场的最适宜质量水平模型

以企业利润最大化为目标，引入效用的概念，提出了一个基于市场的最适宜质量水平模型。该模型突破了现有的质量经济学理论仅以质量成本确定最适宜质量水平的模式，将质量水平与产品成本，效用和市场绩效联系起来，使模型具有更为方法的适用性，本文还就市场不确定性，消费者偏好，技术进步，市场竞争等因素对模型的影响展开了讨论，揭示了质量，销量，价格，成本，技术与竞争之间的关系，为企业产品决策，技术改造决策和质量策划提供了参考依据。     

双功能陶瓷膜生物反应器处理污水的实验研究

针对目前膜生物反应器运行过程中膜易污染的问题，研制了一种新型的双功能陶瓷膜生物反应器．该生物反应器的主要特点是采用一种具有双重功能的陶瓷膜作为生物反应器的主要元件，陶瓷膜可以交替地进行曝气和过滤，将膜的在线反冲清洗和生物反应器的供氧曝气结合在一起．考察了不同运行条件下该反应器对COD、氨氮的去除效果．对陶瓷膜的充氧能力进行了实验，测得小孔陶瓷膜、大孔陶瓷膜、砂型曝气头的氧传递系数分别为：0．2315min-1，0．1587min-1，0．0991min-1．     

新型单级式DC/AC逆变器

提出了两种新型的单级式隔离 DC/AC逆变电源的结构拓扑——半桥式单级逆变电路拓扑和推挽式单级逆变拓扑 ,分析了它们的工作原理及特点。电路拓扑结构简洁 ,可靠性高。仿真和实验样机测试结果证明 ,该电路拓扑在不同性质负载下能够可靠工作 ,电气性能优 ,效率较高 ,适用于小功率高压和低压直流输入电源。     

小波分析和人工神经网络在金属超声无损检测缺陷分类中的应用

基于金属超声检测中的缺陷脉冲回波为非稳态信号的特点，对高温合金材料超声检测信号的小波变换进行了特征分析，提取了各级小波分解信号的能量分布特征，最后将这些特征输入人工神经网络进行训练和分类，实验表明，这种方法具有良好效果。     

提高电铸局部电沉积速率试验研究

电铸成型是采用离子沉积的方法制造复制件，具有很好的复制精度，因此电铸技术得到了广泛的应用。但由于受极限电流密度等多方面因素的影响，电铸速率一直是制约电铸技术发展的一个瓶颈，许多学者为此做了大量的理论和试验研究，但对如何提高极限电流密度还没有提供一个比较满意的答案，为提高电铸局部电沉积速率，本文在前人工作的基础上，讨论了影响电铸速率的因素，提出了一种新型的电铸方法－喷射式电铸，并通过两组试验分析了局部电沉积速率怀电铸液流量的关系以及局部铸速率与喷嘴口径的关系，试验结果表明，采用喷射式电铸可以大大提高局部极限电流密度，从而使电铸局部电沉积速率有一个较大范围的提高，为将电铸与快速成型结合奠定了试验基础。     

基于Web Service的B2B电子商务系统模型的研究

B2B电子商务是目前最具潜力的商务形式。但传统B2B电子商务系统的基本结构和交互接口均没有统一的标准和解决方案，带来了系统可重构性和可移植性差等缺陷。针对这种缺陷，结合Web Service技术，提出基于Web Service的B2B电子商务系统模型。该系统模型通过构建核心应用程序整合Internet和Internet范围内相对独立的Web Service，并作为供应链的一部分，能提供标准接口实现和其他应用程序如ERP，CRM和SCM等的交互，这种形式的B2B电子商务系统能很容易地进行开发和维护。最后以其中一个模块为例，给出了具体实现基于WebService的B2B电子商务系统的解决方案．     

一种基于实体模型的三轴数控加工刀轨生成算法

实体模型是几何造型的高级模型，它具有完整的曲面拓扑关系，国内基本实体模型的数摈加工算法的需求日渐迫切，本文提出了一种适合实体模型的三轴数控加工刀位轨迹生成算法；首先根据加工行距作一组平行于刀轴的平面，与模型的待加工表面求交，得到一系列交线，再根据加工步长规划另一组与上述平面垂直且平行于刀轴的平面，与上述交线求交，得到一交点网格，判断刀具与数据点的位置关系从而得到刀位轨迹。     

液体压力激波加工技术研究

机械产品的零部件，通常需要通过成形与改性才具有所需形状及实用功能，本文提出了一种新型材料成形与改性加工的方法——液体压力激波加工。采用脉冲超声波聚焦技术，通过压电陶瓷激波发生器在液体介质中产生高能瞬时压力激波，对材料进行冲击，产生变形或表面改性。经过理论研究和试验验证，初步掌握了液体压力激波的产生、激波能量的控制和激波加工的动力学机制。这种加工方法具有能量可控性好、成本低廉和安全高效等优点，非常适合具有复杂结构和型面的中小零件加工，是一种颇具竞争力的先进制造技术手段。     

SOM神经网络在卫星电源系统故障诊断中的应用

研究了自组织特征映射（SOM）神经网络的结构及学习算法，提出了利用SOM神经网络对输入样本的“聚类”作用，实现对故障模式的分类，并据此对故障进行诊断的新方法，通过对某卫星电源系统故障的诊断实例，验证了该方法是有效可行的，能对卫星电源系统的故障进行准确的实时诊断。