蒸汽喷射-水环泵改造可行性研究

在国家要求钢铁行业节能减排、降本增效的严峻形势下,中国重型机械研究院股份公司立足现有蒸汽喷射真空泵技术,提出利用成熟的水环真空泵取代末级蒸汽喷射泵,并从技术和经济方面对本改造的可行性进行了详细分析。改造后,不仅可以解决或有效缓解国内某钢厂蒸汽不足的问题,而且可以利用螺杆膨胀发电实现节余蒸汽的二次能源回收利用,为该厂降低吨钢成本≥1元/t。同时能够给同类钢厂提供有益的借鉴。     

抗辐射加固高压NMOS器件的单粒子烧毁效应研究

由于施加高栅极工作电压,使得器件容易发生重离子辐射损伤效应,其中,重大的重离子辐射损伤效应是单粒子栅穿效应（SEGR）和单粒子烧毁效应（SEB）。本文介绍了抗辐射加固高压SOI NMOS器件的单粒子烧毁效应。基于抗辐射加固版图和p型离子注入工艺,对高压器件进行抗辐射加固,提高器件的抗单粒子烧毁能力,并根据电路中器件的电特性规范,设计和选择关键器件参数。通过仿真和实验结果研究了单粒子烧毁效应。实验结果表明,抗辐射加固器件在单粒子辐照情况下,实现了24 V的高漏极工作电压,线性能量传输（LET）阈值为835 MeV·cm2/mg。     

基于软交换技术的电力调度交换系统设计研究

针对智能电网背景下电力调度交换系统的业务特点,提出一种基于软交换技术的电力调度交换系统方案。本文通过对现有电力调度交换系统的业务需求分析,提出将软交换技术应用于电力调度交换系统中整体设计,并通过双机备份口设计实现与现有电力调度交换系统的有效融合,对电力调度交换系统发展和软交换技术在电力调度中的应用具有一定的参考意义。     

读者来信

编辑先生：您好! 看了贵刊《假新闻可以休矣!》的探讨文章，我也觉得有论要说。[第一段]     

基于超像素块聚类与低秩特性的高光谱图像降噪

高光谱图像通常受到高斯噪声、脉冲噪声、死线和条纹等干扰,因此去噪必不可少。现有基于低秩特性的降噪方法通过引入空间信息改善了降噪效果,但由于其只利用了局部相似性或非局部自相似性,而对在光谱维度存在一定结构信息的稀疏噪声去除效果较差。本文提出了基于超像素块聚类与低秩特性的高光谱图像降噪方法,实现了分块的自适应划分与聚类,在较好地保留了局部细节的同时又充分利用了非局部空间自相似性,且实验表明聚类后的超像素块组成的同物分块具有良好的空-谱双重低秩属性。该方法首先对高光谱图像进行超像素分割,再对超像素块进行聚类,得到同物分块;然后对其建立低秩矩阵恢复模型并求解,最终得到降噪后图像。本文分别在模拟数据和真实数据上进行实验,并与其他基于低秩特性的方法进行比较,结果表明：本文方法对混合噪声,尤其是具有一定结构信息的稀疏噪声具有较好的降噪性能。     

近岸海浪视频浪高自动检测

目的 目前基于视觉信息的海浪要素检测方法分为基于立体视觉和基于视频/图像特征的检测方法,前者对浪高的解析不稳定、模型复杂、鲁棒性较差、不能很好地满足实际应用的需求,后者主要检测海浪的运动方向和浪高等级,无法获取精确的浪高值,其中基于图像特征的检测受限于先验知识,检测稳定性较差。为此,本文结合深度学习的特征学习机制,提出了一种面向近岸海浪视频的浪高自动检测方法。方法 从近岸海浪监控视频中提取视频帧图像,计算相邻两帧差分获取差分图像,通过数据预处理对静态图像集和差分图像集进行数据扩充;针对两类图像集分别设计多层局部感知卷积神经网络NIN（network in network）结构并预训练网络模型;分别用预训练的网络模型提取静态图像和差分图像的高层特征来表达空间和时间维度的信息,并融合两类特征;通过预训练支持向量回归SVR（support vactor regerssion）模型完成浪高的自动检测。结果 实验结果表明,本文近岸海浪视频浪高检测方法在浪高检测上的平均绝对误差为0.109 5 m,平均相对误差为7.39%;从不同绝对误差范围内的测试集精度上可以看出,基于时间和空间信息融合的回归模型精度变化更加平稳,基于空间信息的NIN模型的精度变化幅度较大,因此本文方法有较好的检测稳定性。结论 通过预训练卷积神经网络提取近岸视频图像时间和空间信息融合的方式,有效弥补了人工设计特征的不完备性,对近岸视频的浪高检测具有较强的鲁棒性,在业务化检测需求范围内（浪高平均相对误差≤ 20%）有着较好的实用性。     

基于多属性最优化的海洋监测数据副本布局策略

数据的完整性和可靠性是保证其能被高效访问的关键,尤其是在云存储环境中,数据副本策略是影响系统性能和保障数据可用性的核心。从数据副本布局的角度,提出了基于多属性最优化的数据副本布局策略(Data Replica Layout Strategy based on Multiple Attribute Optimization,MAO-DRLS)。该策略根据数据的访问热度和存储节点的关键属性特点,为每个数据设置动态的副本数,并选择合适的节点对副本进行布局。实验表明,MAO-DRLS策略能够有效地提升数据副本的利用率,缩短系统的响应时间。     

基于深度学习的单目深度估计技术综述

场景的深度估计问题是计算机视觉领域中的经典问题之一,也是3维重建和图像合成等应用中的一个重要环节。基于深度学习的单目深度估计技术高速发展,各种网络结构相继提出。本文对基于深度学习的单目深度估计技术最新进展进行了综述,回顾了基于监督学习和基于无监督学习方法的发展历程。重点关注单目深度估计的优化思路及其在深度学习网络结构中的表现,将监督学习方法分为多尺度特征融合的方法、结合条件随机场（conditional random field,CRF）的方法、基于序数关系的方法、结合多元图像信息的方法和其他方法等5类;将无监督学习方法分为基于立体视觉的方法、基于运动恢复结构（structure from motion,SfM）的方法、结合对抗性网络的方法、基于序数关系的方法和结合不确定性的方法等5类。此外,还介绍了单目深度估计任务中常用的数据集和评价指标,并对目前基于深度学习的单目深度估计技术在精确度、泛化性、应用场景和无监督网络中不确定性研究等方面的现状和面临的挑战进行了讨论,为相关领域的研究人员提供一个比较全面的参考。     

泰钢950mm HC轧机改造

应用户轧制薄带的需求,对现有950mm HC轧机进行改造。本着充分利旧的原则,在计算和论证并的基础上确立整体改造方案,进而对镶块、辊系、主传动和轨道等进行了详细改造。改造后实现了一轧程生产厚度为0.15~0.25 mm的冷硬产品,并将厚度波动控制在±10μm以内。投产以来该机组运行状况良好,用户正在研讨对车间另一台950 mm轧机进行类似的改造。     

移动信标动态路径规划方法研究

针对非规则部署的传感器区域,提出了一种新的移动信标动态路径规划方法。该方法基于人工势场思想,在移动信标上配置全向发射天线和定向接收天线,通过获取感知范围内未知节点与信标间的虚拟力来实时引导信标移动。仿真结果表明该方法有效可行。