为了增强铝颜料的耐腐蚀性和与树脂相容性，先后以溶胶-凝胶法和原位聚合法在铝颜料表面包覆了SiO₂和聚丙烯酸酯（PA）。分析了SiO₂和PA包覆铝颜料的理论基础,运用FTIR、XPS和SEM等表征了铝颜料的表面形貌和结构,并考察了原位聚合条件对包覆铝颜料涂膜性能的影响。研究表明：在实验条件下，单体用量0.7g、聚合温度85℃、聚合时间4-5h时，制备的双重包覆铝颜料在树脂中分散性和附着力明显提高，涂层具有良好的涂膜外观、光泽度和耐酸性。

以十二胺为主模板剂、聚乙二醇1000为辅助模板剂合成了具有介孔孔壁、比表面积高达951m²/g的空心二氧化硅微球（HSSM）．考察了温度、浓度、溶剂等合成条件对HSSM结构及形貌的影响．实验结果表明：合成温度及溶剂对HSSM的结构及形貌影响显著；最佳的水／乙醇体积比为5：2，此条件下可得到外表光滑、有序度高的空心微球；水／乙醇体积比高于6：1时，空心微球形貌不规整，有序度也较低；水／乙醇体积比低于4：3时，得到有序度良好的褶皱状形貌介孔材料；最佳的合成温度约为30～40℃，低于该温度时合成的样品难以形成空心微球结构，而高于该温度时空心微球结构将受到破坏：混合模板剂浓度增加到0．038mol／L及以上时，可以得到空心微球，否则只能得到实心微球

采用溴化反应和乌尔曼偶联反应合成了无定形N-乙基咔唑树状分子．运用密度泛函理论（TD-DFT），在B3LYP／6-31G（d，P）水平上，通过理论计算得到分子的HOMO能级为-5．16eV、LUMO能级为-1．59eV，与实验值非常接近．对N-乙基咔唑树状分子的光物理性能进行了研究，发现化合物在292nm处产生最大吸收峰，其最大发射峰在394nm处．利用循环伏安法对化合物的电化学性能进行了分析，发现N-乙基咔唑树状分子产生了可逆的双氧化峰，起始氧化势为0．74V．N-乙基咔唑树状分子的双光子吸收截面为13．86×10⁵⁰cm⁴·s·（photon） ^-1

对一种具有并流多通道进出口结构（MPC）的轴流管壳式换热器的壳程局部传热性能进行实验研究，分别在有壳程进口段分布挡板与无分布挡板的情况下，探讨了进口段局部表面传质努塞尔数的分布、局部平均表面努塞尔数与管束位置及雷诺数的关系，分析了进口段和换热器整体的平均传质努塞尔数与雷诺数的变化关系，揭示了壳程进口段的局部表面努塞尔数的分布规律，并进行了机理分析．研究结果表明，分布挡板能够有效促进壳程流场的分布，提高换热器壳程的整体传热性能

比较了不同质量分数的ZnCl₂水溶液溶解不同聚合度纤维素的能力，发现：质量分数为65．0％以下的ZnCl₂水溶液不能溶解纤维素；当ZnCl₂水溶液的质量分数达到或超过65.0％时，未被水分子饱和的Zn ^2＋可与纤维素分子链作用，使纤维素溶解，且65．0％的ZnCl₂水溶液的溶解效果最佳；随着纤维素聚合度的增大，其溶解性能下降；经ZnCl₂水溶液溶解后的再生纤维素的聚合度下降．广角X-射线衍射（WAXD）分析表明再生纤维素为纤维素Ⅱ结晶变体；傅里叶变换红外光谱（FT—IR）显示ZnCl₂水溶液是纤维素的非衍生化溶剂，且再生纤维素分子内的氢键减弱．

对蔗渣浆采用过氧化氢强化的氧脱木素（Op）-螯合预处理（Q）-压力过氧化氢漂白（PO）的短序漂白，探讨了将蔗渣浆漂至82％ISO和用非硅过氧化氢漂白稳定剂代替硅酸钠用于过氧化氢漂白的可行性．研究表明，非硅过氧化氢稳定剂PP-1与PP-2耐高温、耐高压，可用于压力过氧化氢漂白．OP段氢氧化钠用量为2．0％（相对于绝干浆质量，下同）、过氧化氢用量为0．5％，PO段过氧化氢用量为3．0％、PP-1用量为0．1％、PP-2用量为0．5％时，蔗渣浆采用OPQPO流程漂白后，浆的白度可达到85％ISO．而且OPQPO从根本上消除了可吸附有机卤化物的产生；经测定，漂白废水属于可生物降解废水

以马铃薯淀粉为原料，采用乙醇溶剂法合成了取代度为0．8901、糊透明度为89．2％的羧甲基淀粉（CMS）．采用傅里叶变换红外光谱和环境扫描电镜对原淀粉和CMS的结构及形貌进行了表征，并探讨了合成因素对糊透明度的影响，发现：CMS糊透明度受取代度及醚化均匀度双重因素的影响．淀粉羧甲基化后糊透明度比原淀粉提高了53．8％，且糊的冻融稳定性、存放稳定性均优于原淀粉；CMS糊的透明度在碱性环境中变化不大，但随着酸性的增大而逐渐下降，且高取代度的CMS的耐酸性优于低取代度的CMS．文中还考察了不同食品添加剂对CMS糊透明度的影响，发现添加氯化钠、柠檬酸将导致CMS糊透明度降低，而葡萄糖、蔗糖的加入则会提高糊透明度

为降低液压脉振注射成型过程的总体能耗，文中对成型过程中螺杆轴向振动对熔体注射充模各阶段能耗的影响进行了研究，建立了振动力场作用下熔体流经圆管形流道的数学模型，推导出了相应的能耗表达式；并讨论了螺杆轴向振动振幅对注射成型总体能耗的影响．理论分析和实验结果表明：振动力场的引入使得注射过程总体能耗减小；螺杆轴向振动振幅在一定范围内变化时，能耗随振幅的增加而减小，振幅存在一个使得能耗最小的最佳值．

为了探讨动态成型工艺参数对聚合物动态加工功率的影响规律，采用熔体输运模型研究自行研制的同轴圆筒动态流变装置电机输出功率对振动力场响应，建立了振动力场下电机动态输出功率与稳态输出功率差的理论模型；对同轴圆筒动态流变装置电机输出功率进行测量，并与理论计算功率数据对比，发现理论模型能较好的预测电机功率随振动参数的变化情况，实验数据和理论模型均表明电机功率随振动参数的增大而减小；通过实际加工中脉动注塑机能耗随振动参数的变化情况来证实理论模型的可行性。

与传统筒形件流动旋压相比，杯形薄壁内齿轮旋压成形的变形机理十分复杂．为了提高内齿轮的成形质量，并为内齿轮成形参数的设计提供依据，文中采用数值模拟和工艺试验相结合的方式，从成形过程中材料的流动入手，对其变形机理进行了研究．结果表明：内齿轮轮齿的旋压成形过程是“镦挤”复合变形；变形分布具有周期性、不均匀性和不对称性；轮齿成形受工件转动方向影响，并且易出现成形缺陷．

金属切削过程中，剧烈的大剪切变形可以产生具有超细晶结构的切屑从而使其获得了比本体材料更高的硬度和强度。本文对比了不同的金属和合金在各种刀具前角和切削速度条件下，切屑上产生的剪应变、切屑的微结构及其硬度的变化规律。实验结果显示随着刀具前角的减小切屑的微结构得到显著细化，其硬度随之得到极大地提高；而切削速度的减小提高了切屑的硬度但其微结构的变化不甚明显；采用负前角刀具在较低的切削速度下能加工出具有超细晶结构和高硬度的切屑材料，而切削速度的提高将使大剪切变形引起的硬度增长减弱。

工具阴极的精确设计与修正是电解加工研究难点之一。采用人工神经网络技术，建立了基于改进BP神经网络的数字化阴极修正模型。通过模型对阴极型面进行了数字化修正，改变传统人工修正的方法，提高阴极修正效率。以多次阴极修正数据为基础，对型面修正量进行预测。结果表明：网络模型预测的阴极修正量与试验修正量比较接近，最大绝对误差在0.015mm左右，证明网络模型具有较好的预测效果。该网络模型能广泛应用于航空发动机叶片等复杂型面阴极的数字化修正，减少修正次数，缩短阴极修正周期，提高叶片电解加工精度。

结合领域专家的经验知识，根据提升机制动系统故障树，完成了故障样本的收集与设计，然后用自组织特征映射（SOM）网络对制动系统的7种故障自动进行了分类，成功实现了第一层次的诊断；总结了制动系统子系统一液压站故障树，进行故障样本的收集与设计，然后用BP网络、BP网络状态分类器和Elman网络对液压站故障进行了第二层次的诊断，确定了故障原因和程度．对液压站故障的测试结果表明，这3种网络最后的结构和智能算法trainlm、输入、输出均能满足故障诊断与预测的要求；Elman网络的诊断性能较稳定，其隐含层神经元数对诊断性能的影响较小；故障测试精度由高到低依次是BP网络状态分类器、BP网络、Elman网络．

以在轨服务自由漂浮双臂空间机器人为研究对象，根据机器人本体携带的测速敏感器测得本体质心的线速度及角速度，基于线动量及角动量守恒，分别对双臂空间机器人本体和单操作臂（另一机械臂悬空）抓取未知目标卫星的过程进行未知参数辨识．文中对空间机器人模型进行了符号推导建模，分析并解决了利用该方法进行惯量参数辨识过程中的线性方程组奇异性问题，研究了机器人的各类参数对辨识研究的影响，并通过数值仿真验证了参数辨识方法的可行性和有效性

在制造网格资源市场中，买卖双方有关产品信息是不对称的，一些资源服务提供者（RSPs）利用其拥有的信息优势制造混同均衡，使得资源服务消费者（RSDs）在信息不完美情况下无法辨别资源质量高低的情况。本文提出基于精炼贝叶斯均衡的制造网格资源交易，在制造网格系统架构的支持下，RSPs通过承诺赔偿价格的信息作为传递手段，使RSDs获得更多的资源质量信息，提高其判断、辨别资源的质量能力，使RSPs达到分离均衡的目的，从而防止低质量产品的RSPs模仿高质量产品而向RSDs发送错误信号，以诱使RSDs购买、使用其低成本低质量产品，从而获得高利润。仿真实验结果显示此博弈模型有一个稳定、合理、资源卖方不会主动偏离的精炼贝叶斯分离均衡。

文中根据自组织理论和方法研究了网络化制造信息系统实现自组织的条件以及自组织实现的过程．为了研究网络化制造信息系统的宏观相对稳定性与微观单元互作用之间的关系，并揭示其自组织的本质，建立了伺服约束函数模型，说明了宏观序参量对单元自作用和互作用的伺服作用．以某企业模具生产线的信息系统为例，将仿真结果与实际系统的运行情况进行比较，验证了文中所建模型的有效性．在制造企业进行信息化建设时，文中构建的模型可用来对未来建造的信息系统进行分析、规划、优化和设计，能够大大提高信息系统实施的速度和质量．

为研究液压冲击器的冲击能量控制特性，根据功率键合原理，搭建了氮爆式液压冲击器工作时冲程和回程两阶段的功率键图，据此建立了氮爆式液压冲击器的状态方程组．通过AMESIM平台构建了氮爆式液压冲击器仿真系统．该系统能综合考虑冲击器运动状态高频变化特点，可快速实现对氮爆式液压冲击器主要参数的计算．利用DBS500型氮爆式液压冲击器现有的设计参数进行仿真计算，计算结果与实测参数之误差在6％以内，表明所建模型是基本合理的．

为了对高精度电液伺服马达的内泄漏做定量研究，文中提出了一种基于有限元的油膜控制方程数值解法．该方法首先利用有限元软件ADINA计算密封件表面的接触应力，然后使用逆解法求解一维雷诺方程得到油膜厚度，进而计算出泄漏量与摩擦力，在计算过程中使用3次多项式拟合入口区压力，解决了逆解法中压力二阶导数函数拐点难以确定的问题；分析了O型圈预压缩率、介质压力、转子半径、马达转速及油温对泄漏量和摩擦力的影响．结果表明，与传统的迭代法相比，该方法具有较高的数值稳定性与效率，适用于不同工况下马达泄漏量和摩擦力的计算，为弹性填充式密封的设计提供了理论依据．

基于次用户采用的不同分组层策略，分析了认知无线电网络的性能，提出了两种认知无线电网络模型，推导了次用户的丢包率、分组时延、吞吐量以及频谱利用率的表达式．同时通过认知无线电网络的性能仿真验证了理论分析模型的准确性．分析和仿真结果表明：分析模型能准确地评估认知无线电网络的性能；次用户的丢包率、分组时延和频谱利用率随着业务流流入速率的增加而增加；使用认知无线电技术能大大提高频谱利用率；次用户采用不同的分组层策略对频谱利用率的影响很小，而对吞吐量的影响很大

针对无线传感器网络（wireless sensor networks, WSNs）多节点协同式并行处理应用节能设计环节, 提出了一种低功耗实时动态电压调节（dynamic voltage scaling, DVS）算法.该算法利用所建立的节点单任务处理模型来反映相关通信事件对任务处理的影响,引入任务内的电压优化调度策略,可获得模型中基本块理想的处理频率（或电压）.最后,通过创建频率拆分法有效地消除了任务完成期与截止期之间的空闲时隙.给出了该算法的实现方法,通过仿真研究证明该算法能有效地降低节点能耗.

在传统OFDM系统中实现自适应调制需要传输大量的有关子载波调制参数的信息，导致传输效率的下降。本文分析了采用数据扩展技术的自适应调制OFDM系统在全自由度条件下的特征，说明最优的算法就是在原始数据符号之间平均分配比特和功率。在此基础上提出了以用户需求为目标的最小化总功率的自适应调制算法，原始数据符号最多采用两种调制阶数，并且可以在原始数据符号之间按顺序分配。这样不仅降低了算法复杂度，而且大大减少了有关调制参数信息的传输。仿真结果表明，该算法具有良好的性能，在复杂度相近的前提下，比采用自适应功率控制的传统OFDM系统节省功率约2dB。

提出了一种M元正交扩频方案(MOSS:M-ary orthogonal spread spectrum)。按这种方式传输数据，发送信号不存在潜在的周期性，系统的抗干扰和抗截获性能得到了很好的保障。针对伪码较长、载波多普勒频移较大的接收机，传统的PMF-FFT同步捕获算法，进行的FFT点数较多，需要完成大量的复数乘加运算，捕获耗时长，而在较长的捕获时间内，捕获得到的参数估计过于陈旧，无法应用于载波跟踪，提出了一种基于部分匹配滤波器和两级FFT的快速同步捕获算法（PMF-TLFFT），该算法能在搜索出同步点位置的同时，有效估计载波频偏，进行频偏纠正，且计算复杂度显著降低。

针对面向唇读的level set模型在嘴唇分割中存在边界过收敛和过早收敛的问题，本文提出一种改进的基于先验知识的水平集模型（Prior Shape -level set,简称PS-level set）来进行嘴唇几何形状的定位。PS-level set模型利用改进的差值能量函数引入嘴唇形状的先验信息。在曲线演化过程中，反复比较曲线和先验曲线的差距,使曲线的演化形状逐渐逼近先验模型形状,更精确地收敛于目标物体实际轮廓。实验证明用PS-level set模型定位嘴唇几何形状的准确率比level set模型提高了8.38%。

提出了直接从H.264 I帧编码码流中提取块边缘模式特征的算法，并检验了该特征在图像检索中的应用。该算法利用H.264 码流中得到的帧内预测模式和预测系数提取出五种边缘模式特征，该特征符合MPEG-7中所定义的边缘描述符，适合基于内容的图像检索算法。实验结果表明，采用该特征进行图像检索具有较高的检索准确率，相对于只采用Intra预测模式纹理描述符的方法，平均查准率提高了5.07％。

针对拐点处与非拐点处的弯曲度值差别小的问题，文中提出了一种基于双重弯曲度积的图像拐点检测算法，通过第一重弯曲度与第二重弯曲度的乘积扩大拐点处与非拐点处的弯曲度值的差别，并对数字图像进行拐点检测实验．结果表明，该算法不仅简单有效，而且具有较高的稳定性和准确性，能够解决实际的图像拐点检测问题．

为了提高抗体群分布的多样性,采用抗体浓度与亲和度矢量距离相结合的策略,设计了一种新型的免疫选择算子.为了提高搜索效率,将变尺度引入到混合变异中,设计了一种新型的变尺度混合变异算子,并对算法的收敛性、稳定性和复杂度进行了分析.将该算法应用到污水处理过程运行费用的最优控制中,实验结果表明该方法是有效的,且具有可靠的全局收敛性及较快的收敛速度.

带钢热连轧生产过程中,影响因素多、关联复杂,轧制过程控制的精确模型难以建立,其中轧制力的预设定是重要问题之一,各种影响因素都会在轧制力的波动中有所体现.本文应用小波多分辨分析方法,将轧制力分解重构为对应于不同影响因素的不同频率成分子信号,并建立了一个多RBF网络模型,模型中每个子网络分别对一个信号成分进行建模,最后子网络输出被综合为轧制力设定信号.因为各个子信号影响因素不同,所以每个子模型输入参数不同，输出参数也不同,能真实地反映轧制力变化内在机理,具有明确的物理意义.仿真实验表明,这种建模方法降低了系统维数,能有效提高网络学习能力,轧制力预设定误差率从BP网络的10％降低到了5％.