叠加老化对安全壳无机锌涂层传热特性的影响

为研究盐雾和运行辐射对安全壳涂层传热性能的影响，采用盐雾叠加辐照的试验方法开展了对涂层水接触角、比热、导热系数、发射率等性能的影响研究。试验试件按照实际工程材料及涂层标准制备，盐雾试验中每 1 000 h对试件进行测量，试验总时长 3 500 h；辐照试验中每 2. 5×10⁶ Gy对试件进行测量，总累积剂量为 1×10⁷ Gy。结果表明：叠加老化对涂层的宏观形貌无明显影响；试验后，涂层的比热值在 0. 97~1. 01 J/（g·K）之间，发射率约为 0. 96，比热和发射率较初始值有所升高；涂层的水接触角在 63°~69°之间，导热系数在 0. 98~1. 22 W/（m·K）之间，水接触角和导热系数较初始值有所降低。     

氧化锌对磷酸钾镁基防腐涂料的性能影响

为了提高磷酸镁水泥（ MPC）涂料的防腐性能，在 MPC涂料中加入少量的氧化锌并涂覆在 Q235钢表面。通过 Tafel极化曲线、电化学阻抗谱和中性盐雾试验分析改性涂层的防护机理和耐腐蚀性，采用水化热分析、 X射线衍射（ XRD）、扫描电镜（ SEM）、热重分析（ TG-DTG）表征浸泡前后涂层的形貌与成分变化。结果表明： MPC涂料中氧化锌的最佳掺量为 3%，氧化锌的加入使涂层更加密实并在涂层中起到缓蚀剂的作用，使涂层的自腐蚀电位正移；试样在 3. 5%NaCl溶液中浸泡 28 d一直保持稳定，线性极化电阻维持在 10⁶ Ω.cm²数量级，电化学阻抗谱表明改性过后的涂层电阻、电荷转移电阻较空白组明显提高，且盐雾时间 1 440 h后基材未见腐蚀，表现出良好的耐腐蚀性。     

抑制锌枝晶的新型负极材料ZnSO4·3Zn(OH)2·H2O@石墨烯的制备

锌的可充电电池有良好的电化学性能,但锌枝晶的问题会导致其库伦效率降低,发生短路,甚至形成"死锌".利用沉淀法制备新型复合材料ZnSO4·3Zn(OH)2·H2O@石墨烯作为电池的负极,使用2 mol/L K2SO4作为电解液,利用沉淀-溶解机制以达到实现抑制锌枝晶的目的.采用X线衍射仪(XRD)对循环前后的负极材料进行表征,用电子扫描显微镜(SEM)观察其形貌,结果表明,制备的新型负极材料在2 mol/L K2SO4电解液中能够完成1000次全放电/充电循环,库伦效率接近100％,容量保持80％,可以有效抑制锌枝晶,以实现电池的长循环稳定性.     

硅酸盐水泥水化动力学模型与试验方法研究进展

水泥水化过程决定水泥基材料强度、耐久性等诸多性能，深入理解水泥水化机理具有重要的科学意义和工程价值。本工作回顾了硅酸盐水泥水化动力学模型的最新研究进展，评述了GEMS热力学计算、HymoStruc3D和CEMHY3D等水化数值模拟方法及其局限性，总结了准弹性中子散射和核磁共振等先进测试手段在研究水泥水化过程中水态演变和孔结构发展中的具体应用，提出了该领域未来研究的趋势和挑战。     

铝改性硅溶胶合成ZSM-5分子筛方法的研究

采用离子交换法制备铝改性硅溶胶，通过水热合成法制备合成了ZSM-5分子筛。利用XRD、SEM、FT-IR、N₂吸附-脱附对其形貌、结构进行表征，并进行了乙苯脱乙基型二甲苯异构化反应催化性能评价。结果表明，该合成方法在140℃晶化48 h合成了高结晶度的ZSM-5分子筛。随着用碱量的提高，粒径逐渐减小，形貌从棱柱形向椭圆柱形转变，二甲苯异构活性达到23.95%,乙苯的转化率为56.38%,二甲苯损失率为0.65%。     

三维CT层间图像超分辨重建与修复

CT图像在疾病诊断、癌症精准放疗阶段发挥着重要的作用.然而,受X射线剂量的限制以及现有医疗设备等因素的影响,三维CT图像成像采样间距较大,层间分辨率远低于层内分辨率.为提高CT图像的层间分辨率,避免因相邻层CT图像之间存在较大差异对超分辨率重建造成干扰,提出一种在相邻CT图像序列切片间利用上下层的配准信息插值出一个新的中间切片,并对插值得到的中间切片进行修复的方法.首先,利用CLG-TV光流估计模型配准算法估计相邻2幅CT图像之间的像素运动,得到一个稠密的光流场,从而获得2个连续切片之间精确的像素对应关系,并依据新切片位置对速度矢量进行缩放;然后,利用计算出的速度场在连续2幅图像之间生成初始插值图像.由于相邻切片之间的像素难以一一对应,插值后的图像通常存在像素缺失现象.最后利用序列图像的帧间非局部自相似性,通过求解最优化问题以修复插值图像中像素丢失的区域.在DIR-Lab实验室和山东省医学影像学研究所提供的数据集上的实验结果表明,与其他经典方法相比,文中方法能够生成高质量的中间CT切片,在定量和定性上提高了层间分辨率.     

基于深度强化学习的多模态医学图像配准

传统图像配准方法中,图像特征的表示和相似性测度的选择易受到人为因素的影响,不能准确地表征图像特征和配准图像的相似度,从而对配准结果产生较大误差.针对此问题,借助端到端的强化学习方法,对这2个部分进行隐式的表达,从而避免人工设计的缺陷.具体而言,设计了一个人工智能体模型,由策略网络和价值网络2部分组成,用以指导浮动图像朝着参考图像的方向正确移动,进而实现图像配准.提出使用异步表演者-评论家方法进行模型训练,以避免经验回放操作,降低模型训练对存储容量的要求并加快模型的收敛;同时提出一种奖赏函数,能够给予每个时间步上图像配准动作估计更为准确的奖励.此外,在测试阶段,使用了蒙特卡罗前向推理策略,进一步提高配准参数的准确性.在MR和CT的临床医学图像配准数据集上进行实验,与传统基于尺度不变性配准算法、基于深度学习配准算法等进行对照分析,实验结果表明,所提出的方法目标配准误差可以减少30%左右,同时能够更好地处理具有大幅度形变的配准问题.     

差分准对立学习多目标蚁狮算法

为解决多目标优化问题，对经典的蚁狮算法进行改进，提出了基于差分进化的准对立学习多目标蚁狮算法（DEQOMALO）。该算法针对蚁狮算法易陷入局部最优的不足，一方面，该算法引用差分进化的思想，充分利用种群和精英蚁狮的信息对原算法中蚂蚁个体的位置更新方式进行改进；另一方面采用反向学习策略对蚂蚁种群进行优化，将原种群个体和其准对立个体进行混合并择优作为新的种群，大大增加种群的多样性。选取典型的标准测试函数，将提出的算法与原始蚁狮算法以及其他传统进化策略优化的蚁狮算法进行比较。实验结果表明，改进算法在收敛性和分布性上均有很大程度的提升，在解决双目标优化问题上具有较好的鲁棒性和有效性。     

PVD涂层工业化应用及发展现状

结合PVD涂层技术的特点和发展现状,简述了各种表面处理方法的工作原理及其在PVD涂层工业制备过程中的应用。PVD涂层工业制备过程中涉及的表面处理方法主要包括:超声清洗、去毛刺、喷砂、钝化、抛光、脱气及退涂等。结合各种表面处理方法的特点及使用效果,对不同工作条件的待镀产品制定相对应的前、后处理工艺,确保涂层产品质量,大幅提升其工作寿命。