基于图像分割技术的图像数字水印算法研究

针对数字图像水印技术,通过对闭运算得到的图像再进行开运算,使实验得到的图像区域较为完整,采用4×4的正方形结构元素,使得图像区域有更多的白色像素被置为黑色,对图像进行取反操作,能够对图像区域的非连通区域进行填充.希望能够利用精确的图像分割算法,实现对复杂版面的文档图像的有效切割,在一定程度上对图像数字水印的推广起到促进作用.     

浅析后现代主义思潮下网络语言的艺术导向

一直以来,学术界都认为后现代主义的语言行为是属于一种充满质疑、反思和批判的认知范式.而对于提倡通俗文艺的今天,它所代表的意义又具有鲜明的时代特征.其独特的语言方式,既充满对美好事物的期盼,又对当下一些社会现象进行了有力批判.同时也应认识到后现代主义思潮下网络语言的局限性.因此,本文的重点是寻求一种对时代发展具有推动作用的语言行为,以此来实现大众更好的交流,进而推动社会政治经济文化和谐发展.     

Exosomes derived from osteoclasts under compression stress inhibit osteoblast differentiation

Orthodontic tooth movement is triggered by orthodontic force loading on the periodontal ligament and is achieved by alveolar bone remodeling, which is regulated by intimate crosstalk between osteoclastogenesis and osteoblast differentiation. Whether the communication between osteoclasts and osteoblasts is influenced by orthodontic compression stress requires further clarification. In this study, osteoclasts were differentiated for 10 days. On day 4 of differentiation, the number of pre-osteoclasts peaked, as determined by the increased expression of RANK and the number of multinucleated cells. After 24 h of compression stress loading, on day 4, the number of osteoclasts increased, and the optimal magnitude of stress to promote osteoclastogenesis was determined as 1 g/cm2. Moreover, the results of RNA-sequencing analysis showed that the miRNA expression profile changed markedly after compression loading and that many of the altered miRNAs were associated with cell communication functions. A series of indirect co-culture experiments showed an inhibitory effect of osteoclasts on osteoblast differentiation, especially after compression. Next, we added osteoclast-derived exosomes to hPDLSCs during osteoblast differentiation. Exosomes derived from osteoclasts under compression (cEXO) showed a greater inhibitory effect on osteoblast differentiation, compared to exosomes from osteoclasts without compression (EXO). Therefore, we analyzed differentially expressed miRNAs associated with bone development functions in exosomes: miR-223-5p and miR-181a-5p were downregulated, whereas miR-133a-3p, miR-203a-3p, miR-106a-5p, and miR-331-3p were upregulated; these altered expressions may explain the enhanced inhibitory effect of compression stress.     

基于GA-BP的汽车风振噪声声品质预测模型

目前对于汽车风振噪声的优化研究主要以声压级（Sound pressure level，SPL）作为单一评价指标，既不能全面反映噪声的物理属性，也无法考虑人耳对噪声的主观认知过程。为准确评价风振噪声，引入声品质，运用大涡模拟（Large eddy simulation，LES）对风振噪声进行数值仿真，根据实车道路试验判断仿真的准确性；对仿真结果进行声品质客观评价与主观评价，综合声品质客观评价参数与声品质主观评价试验结果建立BP神经网络预测模型；利用遗传算法（Genetic algorithm，GA），进一步对BP神经网络的结构参数进行优化，建立GA-BP声品质预测模型。研究结果表明，GA-BP声品质预测模型在训练速度和预测精度上都优于BP神经网络预测模型。预测模型基于声品质主客观评价结果，其预测值可以代替传统的声压级评价指标，为风振噪声提供更为准确合理的评价。     

往复活塞式压缩机活塞杆温度高故障分析及改造

针对2台2D40型空气压缩机在实际试机过程中,活塞杆温度过高,导致连锁报警,压缩机不能正常工作的问题进行了详细的故障原因分析;对压缩机技术性能参数进行介绍;对压缩机的损伤情况进行说明并找到改造方案,解决机组运行中活塞杆温度过高的问题,从而提高机组的运行效率,使机组运行安全、稳定。     

基于堆叠稀疏去噪自动编码网络与多隐层反向传播神经网络的铣刀磨损预测模型

刀具磨损状态是机械加工过程中需考虑的重要因素之一.针对铣刀磨损的在线预测问题,建立了一种基于深度学习的铣刀磨损预测模型.首先,将采集到的铣刀切削时的振动信号进行小波去噪后,利用快速傅里叶变换和小波包分解等技术提取时域、频域及时频域上的特征参数,并根据相关性分析从中筛选出合格的特征参数合并为特征向量,以此作为堆叠稀疏去噪自动编码网络(SSDAE)的含噪样本.其次,利用特征后处理的方式对已经筛选出的特征参数进行单调不递减及平滑处理,并将其作为SSDAE的无噪样本来训练该网络.然后,将经过SSDAE降维后的特征向量作为多隐层反向传播神经网络(BPNN)的输入,以这些特征对应的实际铣刀的磨损量作为标签对该网络进行拟合训练.最后,对训练好的模型进行实验验证,通过测试数据集和人为加入噪声的测试数据集的对比,结果显示所提模型不仅具有较高的预测精度,还具有较高的鲁棒性.     

聚合物对旋流器内油滴聚结与分离效率的影响

为了研究聚合物对水力旋流器内油滴聚结与分离效率的影响规律,以螺旋导流内锥式旋流器为研究对象,利用群体平衡模型(PBM)方法对不合聚与含聚0.5‰工况下油水两相在旋流器内的速度场、黏度场、油滴聚结、运移特性及分离效率进行数值分析,并通过实验验证.结果 表明:聚合物的加入增大了水相黏度,使油滴在旋流器内最大停留时间与轴向运动距离增加,增加了油滴碰撞聚结的机会,但降低轴心处油滴向上运动的轴向速度,使油滴无法快速从溢流口流出,最终从底流口流出,增加油水分离的难度.与不合聚时相比,含聚0.5‰工况下,轴心处的油滴粒径与含油体积分数较高,但简化分离效率由99.79％降低至94.72％.通过马尔文粒度仪对两种工况下入口与出口的油滴粒径进行测试,含聚0.5‰时溢流与底流口油滴粒径高于不合聚时,验证了模拟的准确性.     

具备无功补偿功能的串联电压调节器

针对电网存在的暂降、低电压、谐波、无功等电能质量问题,采用一种背靠背式单相三电平无耦合变压器的拓扑结构,与H桥等结构相比,无桥臂之间耦合问题,降低了设备损耗及成本,同时本文整流侧采用TTA算法检测无功电流,具备无功补偿功能.对于逆变侧,采用输出电压前馈控制策略,消除了负载对逆变系统控制性能的影响,同时充分利用设备调制度较小的情况,在DSP中采用立即刷新的方式,消除了控制延时的影响,提高了系统的开环增益、响应速度、稳态控制效果和系统鲁棒性.所研制的10 kVA的补偿设备验证了该拓扑结构、TTA算法及控制方法的正确性和有效性.     

稀土灼烧过程温湿度场仿真分析

影响稀土灼烧工艺的因素十分复杂,关系产品质量稳定及能耗,现行工艺存在优化空间。通过剖析灼烧窑中温度和湿度分布状况,运用κ-ε双方程湍流模型、流体传热、多孔介质传热等理论,按特定组分运输模式,建立灼烧过程质量、动量和能量耦合传递数学模型。设置不同边界导入Fluent环境对数学模型进行仿真试验,完成数据处理实现工艺参数优化。结果表明所建模型能准确反映灼烧窑中温湿度场分布及变化,且最终仿真结果与实际灼烧后的产品湿度含量相符合。     

基于双目标优化遗传算法和支持向量机的旋转机械退化状态识别

退化特征提取是机械健康状态监测的重要组成部分,伴随旋转机械长时间连续运转,退化特征出现性能波动甚至下降,给退化特征提取和选择造成了困难.首先利用一个特征映射算法库对振动信号提取特征,并基于Kolnogorov-Smirnov (KS)检验和Benjamini-Yekutieli过程对原始特征集进行过滤,然后利用双目标优化遗传算法(Bi-objective Optimization Genetic Algorithm,BOGA)结合支持向量机分类器(Support Vector Classifier,SVC),在有监督的环境下搜索出最佳特征子集,其中BOGA设置了SVC分类精确度和特征子集维数两个目标函数,前者进行最大化,后者进行最小化.通过在液压泵退化状态数据集上进行实验和在凯斯西楚大学轴承数据集与FRESH_PCAa、ReliefF、JMIM三种方法进行对比,验证了该方法在退化状态识别上的较好性能.