基于表情识别技术的用户研究方法

目的为了以更加客观的方式评估用户体验,拓展用户研究的途径,引入表情识别技术对已有用户研究方法进行优化与探索。方法以阅读APP为研究载体,以表情识别与卷积神经网络算法为技术手段,通过设计人机交互实验将其应用于用户研究过程中,建立用户面部表情与用户主观满意度的映射关系。结果针对阅读APP"X",开展了基于表情识别技术和传统问卷访谈的双向设计研究,并采用对比验证的方法得出了基于表情识别技术的用户满意度客观度量方法的有效性和可行性,进而挖掘了基于表情识别方法的用户研究优势。结论基于表情识别技术的用户研究方法在产品交互设计中具有一定的通用性。通过识别分析用户与产品进行人机交互时的面部表情动态变化,可以使用户体验评估更加客观并容易解读,准确定位产品交互体验问题,为设计领域中的用户研究和认识提供了新思路,同时也为表情识别技术与产品设计的交叉融合提供了理论和实践意义的参考。     

粉末冶金在高熵材料中的应用

高熵材料是近年来出现的一种新型材料，具有高强度、高硬度、良好耐腐蚀和优异的高温组织稳定性等性能，在航空航天、高温以及先进核能等领域展现了广阔的应用前景，引起国际材料领域的广泛关注，相关研究也取得了很大进展。粉末冶金作为一种高性能金属基和陶瓷复合材料的先进制备技术，可以获得纳米晶和过饱和固溶体等亚稳材料，同时也可用于传统熔炼法较难制备的具有特殊结构和性能的材料，近些年来，粉末冶金技术在高熵材料制备中得到广泛应用。本文从高熵材料的应用理论出发，针对目前高熵材料粉体制备方法、块体成型以及粉末冶金制备的典型高熵材料三个方面予以综述，着重阐述了高熵材料的力学性能和其变形行为特点，同时展望了高熵材料的未来发展趋势。      

基于时间延迟的多类型维修与经济生产批量联合优化研究

针对目前未能较好的综合考虑多维修类型与经济生产批量联合优化的问题，首先考虑多类型维修关系，基于时间延迟理论求出故障和缺陷次数的表达式；其次，在此基础上，综合考虑生产费用和维修费用的基础上，构建了多类型维修和经济生产批量联合优化模型，以单位时间内总费用最小为优化目标，获得最优检查间隔期和经济生产批量；最后，通过算例分析验证了模型的有效性，说明了第一类缺陷检查次数的多少对费用和经济生产批量影响不大。     

水工建筑设计中大体积混凝土结构温度裂缝防治措施研究

文章分析了水工建筑大体积混凝土结构裂缝的具体成因以及对应的设计控制措施,并通过有限元建模计算分析了具体策略的有效性。     

超高强7055铝合金铸锭均匀化工艺优化

采用光学显微镜、扫描电镜、差热分析及透射电镜等手段,对一种航空用超高强7055铝合金大尺寸铸锭的均匀化工艺进行分析与优化。提出分级提高均匀化温度的方法,在确保不发生过烧的情况下,最大限度改善铸锭质量。结果显示:低温预均匀化时,铸锭中析出大量的Al₃Zr相,能够大幅度降低对后续挤压变形的再结晶比例;对铸锭采用400 ℃×4 h+465 ℃×16 h+474 ℃×8 h的分级均匀化处理工艺,能够显著消除铸锭中低熔点相的含量,提高铸锭质量,同时相比于原工艺节省约13 h。新的均匀化处理工艺,不仅提高了生产效率,还能够为后续工艺提供良好的铸锭。     

小型双级活塞推料离心机主要运行参数设计

针对小型化工厂废水处理中,双级活塞推料离心机固液分离产能过大,从而要求设计生产能力在300 kg/h～500 kg/h,残余含湿率≤5%的双级活塞推料离心机的问题,研究了影响生产能力的推料行程、滤饼厚度、推料次数以及影响残余含湿率的分离因数、分离时间等相关参数。采用了P-40双级活塞推料离心机的实际运行和分离效果参数,应用换算法对P-25小型双级活塞推料离心机的推料行程、推料次数、转鼓过滤长度、转鼓转速等运行参数进行了设计,确定了转鼓直径。研究结果表明:生产能力和残余含湿率在理论上可满足用户的要求;P-25双级活塞推料离心机在实际运行中生产能力达到300 kg/h～550 kg/h,残余含湿率在4.5%～5%之间,达到了预期效果。     

超大断面开切眼锚网索支护参数研究

针对上湾矿12煤埋深浅、煤层厚、地应力小的特点,采用理论计算及数值模拟分析的方法对12402工作面超大断面开切眼支护结构进行了研究,提出了合理的锚网索支护参数,在现场予以实施,并对超大断面开切眼变形进行了监测,监测结果表明:该支护结构能控制开切眼变形,保证开切眼整体稳定。在保证安全的前提下能提高掘进效率,节省支护投资,对同类型超大断面开切眼支护有一定指导意义。     

电力应急抢修作业现场可视化研究

传统电力应急抢修作业可视化方法没有获取故障数据信息，导致方法存在稳定性差、抢修效率低等问题，提出新的电力应急抢修作业可视化方法。基于人工智能与物联网信息传输技术，获取故障数据信息，利用GPS定位技术，在电网GPS平台接口完成对电网雷电位置的定位，构建可视化模型，实现对故障现场施工情况的智能化理解，引入故障自动标记法，并利用AI算法仪对数据进行二次处理，实现电力应急抢修作业现场的可视化。实验结果表明，研究方法具有很好的稳定性，能够在短时间内实现电力应急抢修作业，且准确性较好。