郑州汇特集团有限公司企业简介

<正>郑州汇特集团有限公司从成立伊始始终瞄准国际、国内耐材发展趋势和最新技术,现拥有注册资本5070万元,员工1350余人,其中中级以上技术职称130人,高级技术人员30人。先后同洛阳耐火材料研究院、武汉科技大学、河南科技大学高温材料研究院、鞍山钢铁学院等院校建立了技术合作关系,拥有市级的检测中心和研发机构,在新产品的研制与开发方面具有较强的能力。     

基于VISSIM的有轨电车交叉路口信号优先策略研究

建立基于VISSIM仿真系统的有轨电车线路交叉路口信号优先仿真模型,通过比较不同信号优先策略下的有轨电车运行效果、以及对冲突相位车辆通行的影响,分析不同交通条件下所适用的有轨电车信号优先策略。     

基于梯度提升决策树的车轮轮缘厚度磨耗预测

轮对在列车走行过程中起着导向、承受以及传递载荷的作用，其踏面及轮缘磨耗对地铁列车运行安全性和钢轨的寿命都将产生重要影响。根据地铁列车车轮磨耗机理，分析车轮尺寸数据特点，针对轮缘厚度这一型面参数，基于梯度提升决策树算法构建轮缘厚度磨耗预测模型。在该模型的基础上，任意选取某轮对数据进行验证分析，结果表明：基于梯度提升决策树的轮对磨耗预测模型具有较好的预测精度，可预测出1~6个月的轮缘厚度变化趋势范围，预测时间范围较长，可为地铁维保部门对轮对的维修方式由状态修转为预防修提供指导性建议。     

矿山开采中地质构造的影响分析及措施

在当前工业化进程不断加速的前提下,社会生产生活对于矿产资源的需求量在不断增加。而作为一种不可再生的能源,如果不能够实现对矿产资源生产及开采的合理规划,就会导致可开采资源的整体储备量急剧下降。我国在经过多年的生产开采之后矿产资源整体储量逐渐萎缩,这对我国未来的工业生产以及社会生活都会产生一定的影响、在具体生产开采过程中地质构造会对矿产资源的生产与开采产生巨大影响,因此必须要针对矿山地质构造进行深入分析,并对矿产资源开采以及地质构造勘探之间的关系进行深入探讨,在此基础上才能制定出更加合理的开采方案。     

苟江预测区铝土矿地质特征及找矿潜力分析

通过结合周边矿区区域地质背景、典型矿床地质特征、成矿条件的分析,对预测区找矿潜力进行了预测。为苟江-后槽溶蚀洼陷带该区铝土矿后期勘查工作提供了预测分析依据,开展勘查工作后有望取得较大的找矿突破。     

激光焊接裂纹磁光成像频域特征分析

为了研究旋转磁场激励下激光焊接裂纹磁光成像在频域内的特征, 采用对激光焊接裂纹磁光图像进行2维离散傅里叶变换的方法, 进行了理论分析和实验验证, 取得了旋转磁场不同励磁强度下激光焊接裂纹的频谱图数据。结合裂纹磁光图的空域特征, 对所获裂纹频谱图灰度值为255的点进行统计分析。结果表明, 激光焊接裂纹磁光图像的频域特征和空域特征有一定的对应关系; 在一个变化周期内(885帧磁光图), 对应频谱图上会出现先变小再变大、再变小再变大或相反的变化过程, 最终回到初始状态。这一结果验证了旋转磁场下裂纹磁光成像规律的正确性, 对激光焊接缺陷的无损检测是有帮助的。     

基于深度学习的秀丽隐杆线虫显微图像分割方法

利用计算机实现自动、准确的秀丽隐杆线虫(C.elegans)的各项形态学参数分析,至关重要的是从显微图像上分割出线虫体态,但由于显微镜下的图像噪声较多,线虫边缘像素与周围环境相似,而且线虫的体态具有鞭毛和其他附着物需要分离,多方面因素导致设计一个鲁棒性的C.elegans分割算法仍然面临着挑战。针对这些问题,提出了一种基于深度学习的线虫分割方法,通过训练掩模区域卷积神经网络(Mask R-CNN)学习线虫形态特征实现自动分割。首先,通过改进多级特征池化将高级语义特征与低级边缘特征融合,结合大幅度软最大损失(LMSL)损失算法改进损失计算;然后,改进非极大值抑制;最后,引入全连接融合分支等方法对分割结果进行进一步优化。实验结果表明,相比原始的Mask R-CNN,该方法平均精确率(AP)提升了4.3个百分点,平均交并比(mIOU)提升了4个百分点。表明所提出的深度学习分割方法能够有效提高分割准确率,在显微图像中更加精确地分割出线虫体。