专利介绍

一种微波加热连续硫化挤出型遇水膨胀橡胶材料及其制备方法申请公布号:CN 112341675A申请公布日:2021年2月9日申请人:西北橡胶塑料研究设计院有限公司发明人:李兴忠、韦增红、张卫斌等本发明介绍了一种微波加热连续硫化挤出型遇水膨胀橡胶材料及其制备方法。该橡胶材料的组分及其用量为:氯丁橡胶7~9.5,天然橡胶19~21,活性剂1~1.5,双相补强剂8~11,无机填料2~6,增塑剂10~12,聚醚型聚氨酯预聚体18~20,反应水0.4~0.6,吸水树脂14~21,吸湿剂2~6,着色剂1~1.3,防霉剂0.2~0.3,多功能助剂0.7~0.8,硫化剂2~3。     

《岩石力学与工程学报》征稿简则

本刊系中国科协主管、中国岩石力学与工程学会主办的力学类和土木工程类总被引频次和影响因子均居前列的期刊,为建筑科学与水利工程类国家核心期刊,获评“中国百强报刊”、“湖北十大名刊”、“中国百种杰出学术期刊”和"中国最具国际影响力学术期刊"等荣誉称号;被美国EICOMPENDEX、《剑桥科学文摘》(CSA)、《日本科学技术社数据库》和国内许多权威数据库确定为核心收录期刊。凡在本刊上发表的论文,即认为作者默认并同意其论文被以上数据库收录。     

基于多维异构特征与反馈感知调度的SDN内生安全控制平面

为弥补现有研究在软件定义网络(Software-Defined Networking,SDN)控制平面未知漏洞防御方面的空白,本文提出了一种基于多维异构特征与反馈感知调度的内生安全控制平面的设计方案.该方案以"冗余、异构和动态"为切入点,通过组合执行体冗余集构建策略、多维异构元素着色策略和动态反馈感知调度策略,有效增加SDN控制平面对攻击者所呈现的执行体时空不确定性(逆转攻防不对称性).相关仿真结果表明该方案可以收敛全局执行体数目、增加执行体之间的多维异构度并降低系统全局失效率.     

《岩石力学与工程学报》征稿简则

本刊系中国科协主管、中国岩石力学与工程学会主办的力学类和土木工程类总被引频次和影响因子均居前列的期刊,为建筑科学与水利工程类国家核心期刊,获评"中国百强报刊"、"湖北十大名刊"、"中国百种杰出学术期刊"和"中国最具国际影响力学术期刊"等荣誉称号;被美国EI COMPENDEX、《剑桥科学文摘》(CSA)、《日本科学技术社数据库》和国内许多权威数据库确定为核心收录期刊。凡在本刊上发表的论文,即认为作者默认并同意其论文被以上数据库收录。     

多特征检测人形识别安防摄像机设计

针对高准确率和快速跟踪摄像功能的需求,基于机器视觉设计了人形识别安防摄像机。首先,确定了整体工作方案;其次,提出一种多特征组合人形识别方法,通过训练3个分类器,分别识别人形正身、侧身和背身,并采用haar特征+adaboost算法实现人形识别和定位功能,再利用PID算法控制步进电机和舵机实现人形跟踪;最后,开发了安卓手机端APP。测试结果表明:多特征组合识别方法能够快速识别人形目标,帧率不低于20Hz;与单特征人形识别方法相比,识别准确率提高27.3%;人形目标追踪时间不超过1.7s;摄像机能够流畅实现WiFi控制、无线监视和录像下载等功能。     

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.     

煤泥燃烧过程中汞的迁移行为研究

采用在线汞测试方法，以山西省低热值煤电厂中掺烧的煤泥为研究对象，利用实验室小型流化床，研究煤泥中汞的热转化行为差异及共性特征、影响煤泥热转化过程中汞迁移的关键因素，以揭示煤泥热转化过程中汞污染物的迁移机理。结果表明，同一种煤泥，相同气氛，800、900、1 000 ℃下，燃烧温度对煤泥中的汞的释放比例没有变化；相同温度，汞的释放比例为氮气>空气>氧气。3种煤泥在相同燃烧条件下，汞的释放特征相似，元素汞的释放量和释放比例差异较大。释放量与煤泥中的汞含量正相关，释放比例与煤泥中汞的赋存形态有一定关系。     

基于NR-Transformer的集群作业运行时间预测

高性能集群的作业调度通常使用作业调度系统来实现，准确填写作业运行时间能在很大程度上提升作业调度效率。现有的研究通常使用机器学习的预测方式，在预测精度和实用性上还存在一定的提升空间。为了进一步提高集群作业运行时间预测的准确率，考虑先对集群作业日志进行聚类，将作业类别信息添加到作业特征中，再使用基于注意力机制的NR-Transformer网络对作业日志数据建模和预测。在数据处理上，根据与预测目标的相关性、特征的完整性和数据的有效性，从历史日志数据集中筛选出7维特征，并按作业运行时间的长度将其划分为多个作业集，再对各作业集分别进行训练和预测。实验结果表明，相比于传统机器学习和BP神经网络，时序神经网络结构有更好的预测性能，其中NR-Transformer在各作业集上都有较好的性能。     

基于音频特征的工程车辆工况识别研究

高效率地使用工程车辆是工程项目管理中节约成本的有效方法，无人监管环境下工程车辆的工况识别，是实现工程车辆高效率使用的有效手段。目前以GPS等技术为核心的车辆智能管理系统未对工程车辆进行工况识别，提出一种基于GRU循环神经网络的工程车辆工况识别方法，通过对工程车辆在不同工况下产生的音频信号进行分析，从中提取Mel倒谱系数作为主要特征，构建GRU循环神经网络模型进行训练和识别。实验结果表明，该方法可以实现对工程车辆工况的有效识别。