离心式高炉鼓风机扩压叶片断裂事故分析及处理

通过高炉鼓风机扩压叶片断裂事故，从化学分析、物理检验，结合使用情况对扩压叶片断裂原因进行了详细分析，并提出了改进措施。     

一种交互式快速原型图式语言—RPSGL

软件原型开发通常需要原型语言的支持。本文提出了一个基于statecharts的快速原型图式语言RPSGL,并介绍了在软件原型开发环境(SPE)中实现的支持该语言快速生成原型的图形工具。该语言能较好地描述复杂系统动态行为信息,强有力地支持信息系统原型快速生成。     

壳聚糖/乙二醛交联体系对超细纤维合成革染色性能的影响

采用多影响因子对比方法研究了在超细PA6/PU合成革酸性染料染色过程中壳聚糖/乙二醛交联体系对其增深固色性能的影响,通过对ΔE、摩擦牢度、皂洗牢度等参数检测分析发现壳聚糖/乙二醛交联体系有较好的增深固色效果.     

棉织物的抗菌免烫整理研究

通过正交试验探讨了用H2 O2 氧化降解法制备适用于与聚羧酸MAA - 1配合进行抗菌免烫整理的低聚水溶性壳聚糖的最佳工艺 ,研究了降解壳聚糖与聚羧酸MAA - 1配合对棉织物进行抗菌免烫整理的工艺以及降解壳聚糖的质量浓度和相对分子质量对整理效果的影响。结果表明 :用 80g/L的聚羧酸MAA - 1和 4 0 g/L相对分子质量为 90 0 0的降解壳聚糖分两浴整理的棉织物的褶皱回复角为 2 71°,DP等级为 4 .0 ,断裂强力保留率为 6 4 % ,对大肠杆菌和金黄色葡萄球菌的抗菌率分别为 94%和 83%。经过 2 0次洗涤 ,其WRA为 2 5 7° ,DP等级为 3.7,而抗菌率则均保持在洗涤前的 80 %以上。阴离子染料 (直接冻黄G)染色的K/S值较用聚羧酸MAA - 1整理的棉织物提高了 1 .85。     

La掺杂BaTi_2O_5薄膜的制备及性能

采用溶胶-凝胶法在Pt/Ti/SiO2/Si衬底上成功制备了不同摩尔分数La掺杂BaTi2O5薄膜。研究了不同La掺量的BaTi2O5(Ba1-xLaxTi2O5)薄膜的物相组成、介电性能和铁电性能。XRD分析结果表明,采用溶胶-凝胶法经过850℃退火制备的Ba1-xLaxTi2O5(0≤x≤0.01)薄膜样品结晶较好,无杂相出现。La掺杂提高了薄膜的介电性能和铁电性能,当掺杂量0.004≤x≤0.008,测试频率为1MHz时,薄膜的介电常数约为630;当x=0.004时,掺La的BaTi2O5薄膜的剩余极化值最大,2Pr=2.1μC/cm2。     

基于NN的无信号混合交通交叉口自行车冲突避让行为建模仿真

在我国城市无信号交叉口,自行车与混合交通流的其他车辆(如机动车、自行车、行人)的冲突避让行为,难以通过传统数学方法建立准确的仿真模型.本文在以往交叉口自行车微观模型基础上,采用冲突车辆与自行车的相对位置矢量、相对速度矢量以及期望速度与实际速度相对矢量作为输入,自行车二维空间加速度矢量作为双输出的神经网络建立数学模型.利用实地采集自行车-机动车冲突、自行车-自行车冲突和自行车-行人冲突样本数据,进行神经网络训练和仿真验证,并对骑车者性别、冲突车辆类型和冲突速度进行了模型灵敏度分析.结果表明,模型能较好地反映无信号交叉口自行车与其他车辆及障碍物的冲突避让行为.     

Android系统流量监控的安全软件开发设计分析

优化设计基于Android系统流量监控的安全软件,不仅可以提升软件安全性能,也发挥了它的应用价值,可在实践中推广应用该软件设计方案.对Android系统的流量监控安全软件开发设计进行了探讨.     

RTDNet：面向高分辨率卫星影像的赤潮探测网络

目的 赤潮是一种常见的海洋生态灾害,严重威胁海洋生态系统安全。及时准确获取赤潮的发生和分布信息可以为赤潮的预警和防治提供有力支撑。然而,受混合像元和水环境要素影响,赤潮分布精细探测仍是挑战。针对赤潮边缘探测的难点,结合赤潮边缘高频特征学习与位置语义,提出了一种计算量小、精度高的网络模型RTD-Net （red tide detection network）。方法 针对赤潮边缘探测不准确的问题,设计了基于RIR （residual-in-residual）结构的网络,以提取赤潮边缘水体的高频特征;利用多感受野结构和坐标注意力机制捕获赤潮水体的位置语义信息,增强赤潮边缘水体的细节信息并抑制无用的特征。结果 在GF1-WFV （Gaofen1 wide field of view）赤潮数据集上的实验结果表明,所提出的RTDNet模型赤潮探测效果不仅优于支持向量机（support vector machine,SVM）、U-Net、Deep-Labv3+及HRNet （high-resolution network）等通用机器学习和深度学习模型,而且也优于赤潮指数法GF1_RI （Gaofen1 red tide index ）以及赤潮探测专用深度学习模型RDU-Net （red tide detection U-Net）,赤潮误提取、漏提取现象明显减少,F1分数在两幅测试图像上分别达到了0.905和0.898,相较于性能第2的模型DeepLabv3+提升了2%以上。而且,所提出的模型参数量小,仅有2.65 MB,约为DeepLabv3+的13%。结论 面向赤潮探测提出一种基于RIR结构的赤潮深度学习探测模型,通过融合多感受野结构和注意力机制提升了赤潮边缘探测的精度和稳定性,同时有效降低了计算量。本文方法展现了较好的应用效果,可适用于不同高分辨率卫星影像的赤潮探测。     

改进的领域本体概念相似度计算方法

在领域本体中,概念间往往存在多条路径,现有的基于语义距离的方法只考虑最短距离的路径,不能完全体现出概念间的相似度。基于此,提出一种基于加权语义距离的概念相似度计算方法。该方法搜索出两概念间的所有路径,以所有路径的加权平均距离代替最短距离来计算相似度,并综合考虑节点深度、公共父节点对相似度的影响。实验表明,该方法计算出的概念相似度能够更准确地体现出概念间的相似程度。     

Android平台上的CAMSHIFT人脸跟踪算法改进设计

研究在Android平台上改进设计CAMSHIFT人脸跟踪算法的相关问题.在实际进行人脸识别中,运用CAMSHIFT算法容易导致图片失真,降低人脸识别的精度,其主要原因是因为国际上现存的RGB到HSV转换方法是在亮度或者饱和度很小的情况下,色相会产生很大的波动并且不稳定.由于CAMSHIFT算法的跟踪是基于色相数据模型的,所以CAMSHIFT跟踪算法的稳定性不强.在阐述传统CAMSHIFT算法原理的基础上,提出一种改进的CAMSHIFT人脸跟踪算法,并将改建的CAMSHIFT人脸跟踪算法移植在Android平台下,有效提高人脸识别跟踪的实时性与抗噪性,起到很好的作用.