Zr替代Ti对Ti19．5V40Mn16．2Cr9．8Ni14．5合金的影响Ⅱ：电化学性能

在对合金微观结构和储氢性能研究的基础上，详细考察了少量Zr取代Ti对Ti19．5V40Mn16．2Cr9．8Ni14．5合金电化学性能的影响。通过观察电极的充放电行为，并结合EIS及多种极化曲线的分析结果，发现少量Zr对Ti的取代能够显著提高合金电极的实际电化学容量和循环稳定性，而且还能在一定程度上改善合金的电极动力学性能。对于这些性能的改善，从合金微观结构方面进行了解释。     

杂多酸固相催化合成麝香DDHI的研究

以杂多酸为催化剂 ,2 ,6 二异丙基酚 (DIPP)与异戊二烯 (IP)经环烷基化反应合成麝香DDHI。研究了催化剂种类和用量、原料配比、反应温度及时间对反应结果的影响。反应最佳条件为∶催化剂为磷钨酸固载于活性炭上 ,n(DIPP)∶n(IP) =2 .0 ,m(C1)∶m(IP) =0 .8～ 0 .9,反应温度 36℃～ 4 2℃ ,滴加时间 2h ,保温时间 1h ,产品收率 83.7%。     

Windows操作环境下二维动态数组的分配与管理

介绍了Windows下内存分配的三种方法:C语言的内存分配函数、C 语言的对象内存操作符,以及Windows内存管理函数,着重讨论了利用Windows内存管理函数进行二维动态数组的分配与管理的问题,并以我们所开发的Windows图像处理软件系统为例,说明了本     

一种用于小目标检测的可配置二维自适应预测器设计

分析了用于图像中小目标检测的自适应预测器的支撑区域与其检测性能之间的关系 ,认为支撑区域应按照被处理图像统计特性进行设置 ,以正确区分图像中的目标与背景成分 .在此基础上 ,提出了一种基于 TDNL MS(Two Di-m ensional Normalized L east Mean Square)算法的支撑区域可配置的自适应预测器结构 ,通过设置适当的支撑区域 ,该预测器不仅可用于处理具有不同统计特性的图像 ,而且可以在一定程度上保持对成像面积逐渐变化的小目标的检测能力 .本文提出的预测器结构 ,只需要在每个抽头内部增加简单的控制逻辑 ,就可以实现支撑区域的任意配置 ,是一种较为理想的设计方案     

锂离子电池电解液环境友好研究

典型的锂离子电池电解液采用等摩尔比例的碳酸乙烯酯和碳酸甲乙酯构成的混合溶剂,每 1 L混合溶剂加 1 mol 的锂盐(LiPF6)。理论计算表明,典型比例的电解液在 28 ℃ 的饱和蒸气压浓度为不燃浓度。试验测试证明,在 28 ℃ 下,砂轮打磨不锈钢棒产生的机械火花、灶具点火器的 13 kV 电火花、燃烧的烟头不能点燃典型比例的电解液。在理论推算和实践中,电解液燃烧的主要产物是水和二氧化碳,有害物质含量少。电解液品质要求：氢氟酸质量分数不超过 10－5,遇水形成氢氟酸质量分数不超过 4%。在《危险废物鉴别标准通则》(GB 5085.7—2019)中,这种低浓度的氢氟酸为环境无害物质。根据《建设项目环境风险评价技术导则》(HJ 169—2018)：要选择容积最大的单桶溶剂来计算形成的氢氟酸,不得超过 1 t 的临界值。电解液桶有两种容积,即每桶 200 kg 或每桶 1 t,泡水形成的氢氟酸为 8 kg 或 40 kg,低于临界值 1 t,对应环境风险潜势为 I,评价等级为简单分析方式。     

大秦铁路钢轨断裂原因分析

大秦铁路某钢轨在铺设的过程中断裂,同批钢轨使用后在钢轨踏面出现早期横向裂纹.采用断口宏观观察,金相组织分析,能谱分析等方法,对钢轨出现早期伤损的原因进行了综合分析.结果表明:钢轨踏面存在擦伤,摩擦导致局部金属产生高温,随后快速冷却产生白层.白层组织硬而脆,在外力作用下容易破碎,导致钢轨踏面早期出现横向裂纹.裂纹向轨头内部扩展最终导致钢轨铺设时断裂以及使用后出现早期疲劳核伤.     

中石化洛阳工程有限公司荣获SEG信息化工作和海外项目信息化应用先进单位

2015年3月16日,中石化炼化工程集团股份有限公司(SEG)组织召开了2015年度信息化工作会议暨ERP项目实施开工会。会上,对2014年度信息化工作先进单位和优秀项目团队予以了表彰。中石化洛阳工程有限公司荣获“信息化工作先进单位”和“海外项目信息化应用先进单位”双先进称号。公司《数字化交付在九江智能化工厂建设中的开发与     

Al_3(Sc_(0.75)M_(0.25)(M=Ti,Y,Zr,Hf)金属间化合物有序化行为和力学性能的第一性原理计算

采用亚晶格模型,辅助以第一性原理总能计算,研究了Ll_2型Al_3Sc基金属间化合物中元素的占位有序化行为和力学性能。结果表明:Al_3Sc合金呈现完全有序化,其中Al占据3c亚晶格位置,Sc占据1a亚晶格位置;L1_2-Al_3(Sc_(0.75)M_(0.25))金属间化合物(M=Y.Ti,Zr,Hf)也呈现完全有序化,第三组元M均只占据1a亚晶格位置,这些元素的占位行为均不受温度的影响。L12-A1_3(Sc_(0.75)M_(0.25))金属间化合物均满足力学稳定性条件。当M为Y时,L12-Al_3(Sc_(0.75)M_(0.25))金属间化合物的剪切模量、体弹模量和杨氏模量和硬度下降;当M为Ti、Zr或Hf时,随着原子半径增大,剪切模量、体弹模量、杨氏模量和硬度逐渐降低,其中Ti的加入可使L12-Al_3(Sc_(0.75)M_(0.25))金属间化合物的塑性和韧性达到最好。     

SoC中IP核间互联总线完整性故障测试模型

在对互联总线信号完整故障发生原理进行详细分析的基础上,提出了一种有效的互联总线信号完整性故障激励检测模型——HT模型。仿真结果表明该模型在故障覆盖率和测试矢量的有效性方面分别比已有的最大激励串扰故障模型和多重跳度模型有较大的改善。     

基于深度学习与特征融合的恶意网页识别方法研究

互联网环境的高度开放性和无序性导致了网络安全问题的普遍性和不可预知性, 网络安全问题已成为当前国际社会关注的热点问题。基于机器学习的恶意网页识别方法虽然卓有成就, 但随着对恶意网页识别需求的不断提高, 在识别效率上仍然表现出较大的局限性。本文提出一种基于深度学习与特征融合的识别方法, 将图卷积神经网络(Generalized connection network,GCN)与一维卷积神经网络(Convolution neural network, CNN)、支持向量机(Support vector machine, SVM)相结合。首先, 考虑到传统神经网络只适用于处理结构化数据以及无法很好的捕获单词间非连续和长距离依赖关系, 从而影响网页识别准确率的缺点,通过 GCN 丰富的关系结构有效捕获并保持网页文本的全局信息; 其次, CNN 可以弥补 GCN 在局部特征信息提取方面的不足,通过一维 CNN 对网页 URL(Uniform resource locator, URL)进行局部信息提取, 并进一步将捕获到的 URL 局部特征与网页文本全局特征进行融合, 从而选择出兼顾 CNN 模型和 GCN 模型特点的更具代表性的网页特征; 最终, 将融合后的特征输入到 SVM分类器中进行网页判别。本文首次将 GCN 应用于恶意网页识别领域, 通过组合模型有效兼顾了深度学习与机器学习的优点, 将深度学习网络模型作为特征提取器, 而将机器学习分类算法作为分类器, 通过实验证明, 测试准确率达到 92.5%, 高于已有的浅层的机器学习检测方法以及单一的神经网络模型。本文提出的方法具有更高的稳定性, 以及在精确率、召回率、 F1 值等多项检测指标上展现出更加优越的性能。