鼓风炉前床保温方案的改进及效果

在铜冶炼过程中,由于物料成分复杂及熔体热量散失大,使鼓风炉容积逐渐变小,影响了正常生产。通过对鼓风炉前床进行保温改造,取得了较好的效果。     

液相法制备CCTO及其巨介电机理的研究

利用溶胶凝胶法制备了CaCu3 Ti4 O12 (CCTO),相对介电常数高达123000.通过对不同温度烧结的样品断口进行能谱分析,发现晶界有明显的Cu富集,而且样品介电常数以及电导率均与晶界处Cu含量成正比.分析了Cu的偏析度对介电常数的影响及其巨介电机理.     

基于DSP通用测井信号数据采集接口板

阐述了测井仪器信号的多样性,地面仪具有较强兼容性的必要性,以及DSP应用于测井信号数据采集的可行性.介绍了基于DSP的通用测井信号数据采集接口板的工作原理、软件流程及其应用领域.     

基于X光检测的元器件任意形状气泡提取方法

目前,X射线检测技术广泛应用于元器件的缺陷检测。但X光图像低灰度、低对比度的特点以及气泡形状的任意性,使得X光图像检测提取气泡并确定其位置成为元器件检测中的一个难题。元器件气泡的检测质量直接影响到元器件检测的速度以及准确性。通过对现有图像问题的分析,提出一种快速提取气泡的方法。该方法首先对X射线图像进行高斯滤波、对比度拉伸等预处理,然后采用Canny边缘检测确定气泡边缘,再应用数学形态学膨胀、区域填充等图像处理方法最终得到完整的气泡轮廓。实验结果表明,此方法能很好地满足元器件检测的要求。     

双尺度Al_2O)3颗粒增强铝基复合材料的组织和性能

通过粉末冶金真空热压烧结法制备了双尺度(nm、μm)混杂Al2O3颗粒增强铝基复合材料,并对复合材料的组织、密度、硬度及耐磨性进行了研究。结果表明,双尺度复合材料中增强颗粒在基体中分布均匀,没有明显的团聚现象,微米颗粒含量超过20%时,复合材料的空隙增多;4%的30nm颗粒+15%的75μm颗粒的双尺度复合材料的性能最好,其硬度比基体Al-Si合金提高70%,耐磨性比基体铝硅合金提高7.22倍;双尺度混杂颗粒复合材料的耐磨性高于单一纳米或微米颗粒复合材料,其磨损机制主要为粘着磨损、犁削和磨粒磨损。     

实验室环境的智能玩具创新设计研究

以面向实验室环境下的智能玩具系统为研究对象,分析了实验室环境下智能玩具系统在使用模式、配置形式和玩具教学之培养方式方面的特性。论述了以DIY为特征的比特实验室设计创新可分为首次设计和再设计2个过程,在此基础上,提出了为用户再设计而设计的观点,并将用户自主设计和创造性思维体验作为设计师首次设计的主要目标。     

浅述水利工程施工安全管理工作

文中主要阐述了水利工程安全组织机构与规章制度以及安全教育与培训,尤其是对水利工程施工安全隐患分析,准确及时地对水利工程施工安全隐患预防和施工中安全管理进行有效的控制,对减少安全事故的发生有着重要的意义。     

硼中子寿命测井施工方法研究

硼中子寿命测井是用硼元素作为示踪剂 ,直观评价射孔层内的水淹级别 ,估算油层剩余油饱和度的一种方法。由于层间矛盾的影响 ,低压“倒灌”层在原硼中子寿命测井中易被解释为水淹层。通过把硼中子寿命测井施工工艺由原来的“测 -注 -测”改为“测 -注 -测 -扩散 -测” ,将测取的注硼后不同状态下的硼中子俘获截面曲线进行对比、分析 ,可以合理解释低压层 ,基本解决了由于“倒灌”存在而导致误解的问题     

一种基于种群熵的自适应粒子群算法

在传统的含辅助信息水印检测方案中,通常的做法是从接收到的水印作品中减去原始作品,得到带噪声的水印模型.因此,水印不能完全提取.该文提出了一种基于预测攻击检测水印信号的方案,通过一定的方法预测水印图像所受到的攻击,根据预测结果,对原始图像进行同样的攻击来参与检测.实验表明该检测方案克服了辅助信息的残留噪声,大大提高了水印信息的检出率,改善了整个水印系统的性能.并且,该方案不失一般性,经验证可以应用到其他变换域和各种各样的算法中,有较强的通用性和应用前景.     

An adaptive image sparse reconstruction method combined with nonlocal similarity and cosparsity for mixed Gaussian-Poisson noise removal

Compressed sensing (CS) has achieved great success in single noise removal. However, it cannot restore the images contaminated with mixed noise efficiently. This paper introduces nonlocal similarity and cosparsity inspired by compressed sensing to overcome the difficulties in mixed noise removal, in which nonlocal similarity explores the signal sparsity from similar patches, and cosparsity assumes that the signal is sparse after a possibly redundant transform. Meanwhile, an adaptive scheme is designed to keep the balance between mixed noise removal and detail preservation based on local variance. Finally, IRLSM and RACoSaMP are adopted to solve the objective function. Experimental results demonstrate that the proposed method is superior to conventional CS methods, like K-SVD and state-of-art method nonlocally centralized sparse representation (NCSR), in terms of both visual results and quantitative measures.