基于悬浮吸收层的热电堆红外探测器结构设计

在这项工作中,设计一种新颖的热电堆红外探测器结构。该检测器利用悬浮吸收层-热电堆双层结构来实现高性能,同时具有相对小的尺寸。该双层结构的实现是通过引入两个分离的牺牲层,分别包括热电堆下方的多晶硅膜和其上方的聚酰亚胺沉积实现。尺寸优化后的仿真结果表明,该红外探测器的探测率、响应率和响应时间分别可以达到2.85e8 cmHz （ 1/2） / W, 1800 V / W和6毫秒。此外,本文提出热电堆红外探测器的制造方法是高度兼容于标准的CMOS工艺,这就使其高产量和低成本的生产成为可能。     

小尺寸TS-1的合成及其催化油酸甲酯环氧化

为高效催化大尺寸油酸甲酯（MO）分子环氧化反应制备绿色增塑剂环氧油酸甲酯（EMO），采用水热法合成钛硅沸石（TS-1）和纯硅沸石（S-1），进一步利用水蒸气辅助晶化法成功制备了小尺寸的纳米TS-1（TS-1-s）和S-1（S-1-s）催化剂。重点考察了TS-1-s催化剂合成过程中溶胶干燥温度、溶胶与水质量配比、水蒸气晶化温度和晶化时间对其微观结构和催化油酸甲酯环氧化反应性能的影响。进一步，采用了XRD、UV-vis、SEM、TEM等手段对TS-1-s催化剂的结构进行了系统的表征。结果表明，相较于传统大晶粒TS-1催化剂（MO转化率39.20%，EMO选择性82.56%），TS-1-s催化剂表现出更优异的催化性能（MO转化率53.58%，EMO选择性85.48%）。     

蒙脱土多孔异构材料对水溶液中Cu2＋的吸附

以十六烷基三甲基溴化铵(CTAB)为模板剂,正硅酸乙酯(TEOS)为柱撑前躯体,合成大片层间距的蒙脱土多孔异构吸附材料,考察其对水溶液中Cu2+的吸附效果.WAXD结果显示片层间距由原土的1.26 nm增加到4.89 nm.利用分光光度计测试溶液中Cu2+的浓度.确定本吸附材料吸附Cu2+的平衡时间为180 min;去除率随Cu2+初始浓度的增大而减小;随着吸附材料用量的增加,对Cu2+的去除率增大,确定最佳的吸附材料投放量为20 g/L;pH值对Cu2+的吸附具有明显的影响作用,在5.00～6.00范围内去除率最高,为99%.     

基于AIS聚类的模糊神经网络在热轧优化建模中的应用

针对现有的钢坯热轧过程智能建模方法——模糊神经网络建模存在的收敛速度慢、建模精度不高、易陷入局部极小值、系统输入输出向量维数和空间划分增加使网络结构趋于复杂等问题,提出了一种基于人工免疫系统（AIS）聚类的自适应神经模糊推理系统的建模方法。该方法采用人工免疫聚类学习算法来确定模糊集合的划分,并确定模糊神经网络的结构和初始参数,能以较少的模糊规则达到理想的建模精度,仿真结果表明了该方法的有效性。     

溶剂型环氧—酚醛—聚酰胺树脂掺混清漆

应用溶解度参数相近相溶原理，通过环氧树脂、酚醛树酯和聚酰胺三种树脂均相溶液适当掺混，研制成综合性能优良的溶剂型环氧－酚醛－聚酰胺清漆。讨论了该清漆的溶剂选择、配方代化、固化反应机理和红外光谱表征。列举了该清漆的性能测试结果。     

一种基于 PLC 和 HMI 的层压控制系统

为实现对铝基覆铜板层压工艺中两个关键参数温度和压力的自动控制,在采用分级蓄能层压工艺的基础上,设计一种基于三菱PLC和台达HMI的自动化层压控制系统。介绍控制系统的硬件组成、控制流程、HMI的软件设计及PID参数的整定。     

面向交通流量预测的多头注意力时空卷积图网络模型

为了充分获取交通流量数据中隐藏的复杂动态时空相关性,提高交通流量预测精度,提出一种多头注意力时空卷积图网络模型MASCGN。首先,采用多头注意力机制为路网中的交通传感器节点自动分配注意力权重,实现对不同邻居节点的权值自适应匹配,充分获取空间相关性;其次,采用带有门控和注意力机制的时空卷积网络充分提取时间序列相关性,并使用残差块结构实现时空卷积层之间的连接,使得模型更具有泛化能力;最后,分别提取周相关、日相关、邻近时间的序列数据,输入三个并行的时空组件以挖掘周、日、邻近三个时间窗口间的时间周期相关性,并通过全连接层获取最终的交通流量预测结果。利用高速公路交通数据集PEMSO4、PEMSO8进行了15 min、30 min、45 min和60 min的交通流量预测实验。实验结果表明MASCGN模型与现有基线模型相比,在未来短期和长期的交通流量预测任务上都具有更优的建模能力。     

CGAN样本生成的遥感图像飞机识别

目的 基于深度学习的飞机目标识别方法在遥感图像解译领域取得了很大进步,但其泛化能力依赖于大规模数据集。条件生成对抗网络（conditional generative adversarial network,CGAN）可用于产生逼真的生成样本以扩充真实数据集,但对复杂遥感场景的建模能力有限,生成样本质量低。针对这些问题,提出了一种结合CGAN样本生成的飞机识别框架。方法 改进条件生成对抗网络,利用感知损失提高生成器对遥感图像的建模能力,提出了基于掩膜的结构相似性（structural similarity,SSIM）度量损失函数（masked-SSIM loss）以提高生成样本中飞机区域的图像质量,该损失函数与飞机的掩膜相结合以保证只作用于图像中的飞机区域而不影响背景区域。选取一个基于残差网络的识别模型,与改进后的生成模型结合,构成飞机识别框架,训练过程中利用生成样本代替真实的卫星图像,降低了对实际卫星数据规模的需求。结果 采用生成样本与真实样本训练的识别模型在真实样本上的进行实验,前者的准确率比后者低0.33%;对于生成模型,在加入感知损失后,生成样本的峰值信噪比（peak signal to noise ratio,PSNR）提高了0.79 dB,SSIM提高了0.094;在加入基于掩膜的结构相似性度量损失函数后,生成样本的PSNR提高了0.09 dB,SSIM提高了0.252。结论 本文提出的基于样本生成的飞机识别框架生成了质量更高的样本,这些样本可以替代真实样本对识别模型进行训练,有效地解决了飞机识别任务中的样本不足问题。     

基于检测与跟踪相互迭代的极暗弱目标搜索算法

针对极低信噪比（LSNR）情况下暗弱运动目标和背景噪声的强度难以区分的问题,提出了一种基于检测与跟踪相互迭代的极暗弱目标搜索算法,总体上采用将时域检测与空域跟踪的过程联合、迭代进行的新型策略。首先,在检测过程中计算检测窗口内信号片段与已经提取的背景估计特征的差别;然后,在跟踪过程中运用动态规划算法保留使得轨迹能量累积最大的轨迹;最后,自适应地调整下一检测过程中被保留轨迹的检测器阈值参数,使该轨迹内的像素能以更宽容的策略被保留到下一检测跟踪阶段。实验测试结果表明,所提算法可以在1%~2%的虚警率和约70%的检测率下探测到低至0 dB的暗弱运动目标。可见该算法可有效改善对LSNR暗弱目标的检测能力。     

应用一步流动法快速测定土水特征曲线试验研究

实验室常用压力板仪进行常规试验测定粉土土水特征曲线（SWCC）,需耗费数月时间,效率不高。对快速测定粉土SWCC进行了试验研究：采用压力板仪对粉土试样开展一步流动法试验;同时,用Hydrus-1D建立一维水分运移模型;结合模型对干密度为1.78 g/cm3粉土试样中溢出水量随加压时间的关系曲线进行拟合,并得出VG模型中难以实测的参数α和n;根据参数反算出粉土试样SWCC并和压力板仪常规试验的SWCC进行对比。为了消除试验中加载压力过大可能造成的固结对试验结果的影响,还对干密度为1.65 g/cm3的粉土试样进行固结试验使其干密度增大为1.78 g/cm3,再对固结后粉土试样分别进行常规试验和一步流动法试验。对由两种试验得到的固结粉土的SWCC与初始干密度1.78 g/cm3粉土由两种试验实测的SWCC进行了比较。结果表明：① 一步流动法试验拟合的SWCC与常规试验实测的SWCC重合度高;② 一步流动法试验具有快速性和有效性;③ 由Hydrus-1D建立的一维水分运移模型得出的SWCC与常规试验实测的SWCC接近;④ 一步流动法试验结果不会受到固结的影响。