轧机垂直系统动力学参数辨识

 针对轧机垂直系统动力学参数可信度不足等问题，提出一种基于实测数据的改进粒子群算法辨识轧机垂直系统动力学参数的方法。首先,将轧机垂直系统刚度和阻尼考虑成达芬振子和范德波尔振子，构建轧机垂直系统非线性动力学模型，并对粒子群算法进行改进；然后，通过数值仿真算例辨识得到系统在感染噪声和不含噪声时的动力学参数，验证了该算法的有效性；最后，以现场某轧机垂直系统为研究对象，基于现场实测数据，应用该算法进行辨识，得到了轧机垂直系统动力学参数估计，通过实测位移、速度和加速度信号分别与辨识后的位移、速度和加速度信号进行对比，证明该方法辨识轧机垂直系统动力学参数结果可靠，具有一定的工程应用价值。     

针对多种处理痕迹的数字语音取证算法

现有的数字语音取证研究主要集中于对单一的某种操作进行检测，无法对不相关的操作进行判断。针对该问题，提出了一种能够同时检测经过变调、低通滤波、高通滤波和加噪这四种操作的数字语音取证方法。首先，计算语音的归一化梅尔频率倒谱系数（MFCC）统计矩特征；然后通过多个二分类器对特征进行训练，并组合投票得到多分类器；最后使用该多分类器对待测语音进行分类。在TIMIT以及UME语音库上的实验结果表明，归一化MFCC统计矩特征在库内实验中均达到了97%以上的检测率，且在对MP3压缩鲁棒性测试的实验中，检测率仍能保持在96%以上。     

智能跟踪算法在采砂监管中的应用研究

受利益的驱动,长江流域非法采砂行为屡禁不止,给采砂有效监管造成很大的困扰。采砂监管水平的提高需要高效准确的跟踪识别技术作支撑。提出了一种基于相关滤波器的可变跟踪框智能算法。该算法可以准确快速地跟踪江河湖面上的非法采砂船,计算量少,鲁棒性高,对硬件的要求并不严苛,可以自由应用于从低性能到高性能的各种设备。基于该算法开发了非法采砂船追踪器,再配合百度深度学习平台Easy DL后,可构成一套采砂船监控系统,能够实现对长江水域非法采砂船24 h的有效监控,从而大大提高监控非法采砂行为的效率。     

面向多源数据融合的稀疏表示目标跟踪

传统的基于稀疏表示的目标跟踪方法主要利用目标的灰度特征构建稀疏表示模型。由于灰度特征对光照变化敏感，这会影响目标跟踪在复杂场景下的鲁棒性。基于多源数据融合的目标跟踪可以明显提升目标跟踪鲁棒性，但如何有效融合不同维度，不同类型的多源目标特征成为基于多源数据融合的目标跟踪所要解决的关键问题。提出了一个基于目标状态以及灰度特征的稀疏表示目标跟踪方法。所提出的方法可通过基于核函数表示的稀疏表示模型，在探究目标状态以及灰度特征相关性的基础上，将两种不同维度的特征进行有效融合，提升目标跟踪在复杂场景下的鲁棒性。     

一种新型低压灌注法在既有混凝土结构中的应用研究

为解决既有混凝土结构中钢筋锈蚀问题,研发了一种新型钢筋阻锈剂低压灌注法,并与传统涂抹法相比较,研究其渗透性能及阻锈效果.结果表明:低压灌注法比涂抹法具有更为良好的渗透性能,钢筋表面能快速达到临界阻锈摩尔浓度,且有效避免了采用涂抹法时暴露于空气中的亚硝酸盐对人、环境的影响,但灌注间距、灌注量、灌注压力等因素会影响阻锈剂阻锈效果.     

1-甲基环丙烯结合不同保鲜袋对叶用甘薯茎尖冷藏保鲜效果的影响

目的探究1-甲基环丙烯(1-methylcyclopropylene,1-MCP)结合不同保鲜袋对叶用甘薯茎尖贮藏品质的影响,筛选最适的保鲜方式。方法以叶用甘薯茎尖为材料,经0.91μL/L1-MCP处理24h后结合聚乙烯(PE)或微孔膜(WK)保鲜袋包装,在5℃下进行贮藏,分别于0、3、6、9、12 d时对其失重率、色差、黄化率、呼吸强度、乙烯释放量、多酚氧化酶活性等指标进行测定。结果贮藏12 d后, 1-MCP+PE, 1-MCP+WK处理组的失重率分别为3.43%,2.72%,显著低于未经1-MCP处理组(P0.05),说明1-MCP处理能够有效抑制叶用甘薯茎尖失水; 1-MCP+WK处理下的L值为33.9,高于其余3种处理,表明该处理能够更好的保持叶用甘薯茎尖的亮度和新鲜感。此外,1-MCP结合保鲜袋处理能够减弱呼吸作用,降低乙烯释放量及多酚氧化酶活性。结论1-MCP处理并结合PE膜或者微孔膜包装对叶用甘薯茎尖具有良好的保鲜效果,可以有效延长其贮藏期。     

基于深度学习的彩色以及近红外图像去马赛克

单传感器捕获的彩色-近红外（RGB-NIR）图像存在光谱干扰，从而导致重建出的标准彩色图像（RGB）图像与近红外（NIR）图像存在色彩失真以及细节信息模糊。针对这个问题提出一种基于深度学习的去马赛克方法，通过引入跳远连接与稠密连接解决了梯度消失和梯度弥散问题，使得网络更容易训练，并且提升了网络的拟合能力。首先，用浅层特征提取层提取了马赛克图像的像素相关性以及通道相关性等低级特征；然后，将得到的浅层特征图输入到连续多个的残差稠密块以提取专门针对去马赛克的高级语义特征；其次，为充分利用低级特征与高级特征，将多个残差稠密块提取到的特征进行组合；最后，通过全局跳远连接恢复最终的RGB-NIR图像。在深度学习框架Tensorflow上使用公共的图像与视觉表示组（IVRG）数据集、有植被的户外多光谱图像（OMSIV）数据集和森林（Forest）三个公开数据集进行实验。实验结果表明，所提方法优于基于多级自适应残差插值、基于卷积卷积和神经神经网络以及基于深度残差U型网络的主流的RGB-NIR图像去马赛克方法。     

基于k-shell的复杂网络最短路径近似算法

复杂网络最短路径经典算法的处理效率较低，不适用于大规模复杂网络，而现有近似算法通用性有限，且计算准确率不理想，不能满足规模日益扩大的复杂网络中的最短路径计算需求。针对于此，提出基于[k]-shell的复杂网络最短路径近似算法。算法利用节点的[k]-shell值进行网络划分并引导搜索路径，利用超点聚合处理[k]-shell子网来降低路径搜索中节点和连边的规模，通过在路径搜索过程使用双向搜索树方法提高算法的计算效率和准确率。实验结果表明，算法通用性较好，在现实与仿真大规模复杂网络中均具有较高的计算效率和准确率。     

氨基磺酸盐型水性醋酸纤维乳液的制备与性能

采用乙二胺基乙磺酸钠(AAS)作为亲水剂,在二月桂酸二丁基锡(DBTDL)的催化下,通过异佛尔酮二异氰酸酯(IPDI)将亲水基引入二醋酸纤维(CA)分子中,制得了一种氨基磺酸盐型水性醋酸纤维乳液(SWCA)。利用FTIR、DLS、黏度计、TEM、SEM、接触角测量仪、XRD、TGA,对SWCA结构及涂膜性能进行表征。考察了IPDI与AAS物质的量比对SWCA乳液粒径、黏度、涂膜表观形貌及耐水性的影响。结果表明:当n(IPDI)∶n(AAS)=1.1∶1时,乳液最稳定,微观形态呈水包油型(O/W)核壳结构,乳液粒径和分散系数(PDI)最小,分别为128nm和0.112,此时乳液表观黏度最大,为73.5m Pa·s,所成涂膜致密平整,接触角可达110.2°±2°,表现出明显的疏水性;此外,与二醋酸纤维相比,SWCA涂膜结晶性减弱,呈微晶态或次晶态结构,且具有较好的耐热性。     

超临界机组小汽轮机振动分析与处理

某电厂2号630 MW超临界燃煤机组配套的小汽轮机在运行过程中出现了突发振动过大的问题,严重威胁机组的安全运行,为此通过EVM-8动态数据采集分析系统对小汽轮机运行时试验数据进行采集、分析,找出导致小汽轮机振动的原因是碰磨故障和二阶质量不平衡,并对小汽轮机进行解体检修,采用高速动平衡的方法处理后故障消除,小汽轮机恢复稳定运行.