手持液压机具液压缸的结构分析与改造

1 概述 在工程、建筑、化工、电力等诸多领域里手持机具被大量使用.在很多情况下,手持机具可以代替笨重的机械设备,在特定的环境下,手持机具是不可被替代的.而液压机具在需要大吨位输出的领域里也是唯一的选择.     

温度场中自增强残余应力衰减的试验研究

根据大庆石油化工总厂实际使用超高压聚乙烯管式反应器的操作条件,用试验模拟的方法,对自增强厚壁圆筒残余应力的衰减规律进行了研究,对在役反应器的残余应力衰减程度作出了初步评价。     

基于引导Minimax-DDQN的无人机空战机动决策

针对无人机(UAV)空战环境信息复杂、对抗性强所导致的敌机机动策略难以预测,以及作战胜率不高的问题,设计了一种引导Minimax-DDQN(Minimax-Double Deep Q-Network)算法。首先,在Minimax决策方法的基础上提出了一种引导式策略探索机制;然后,结合引导Minimax策略,以提升Q网络更新效率为出发点设计了一种DDQN(Double Deep Q-Network)算法;最后,提出进阶式三阶段的网络训练方法,通过不同决策模型间的对抗训练,获取更为优化的决策模型。实验结果表明,相较于Minimax-DQN(Minimax-DQN)、Minimax-DDQN等算法,所提算法追击直线目标的成功率提升了14%～60%,并且与DDQN算法的对抗胜率不低于60%。可见,与DDQN、Minimax-DDQN等算法相比,所提算法在高对抗的作战环境中具有更强的决策能力,适应性更好。     

权重自适应clonal选择算法及其应用研究

在求解两个目标以上的多目标优化问题时,基于Pareto支配的多目标进化算法多数需要较长的求解时间.基于固定权重的聚合函数方法求解速度快,但要确定一个适合待求解问题的合理权重是十分困难的,为了解决这一问题,将clonal选择算法与权重自适应方法相结合,提出了一种适用于多目标优化问题的权重自适应clonal选择算法.并将权...     

多文档界面下的影像显示与浏览技术

多文档界面(Multi Document Interface),单文档界面(Single Document Interface),基于对话框界面(Dialog Based),是VC++提供的三种最常见的界面形式,其中多文档界面是其中最常用但也是最复杂的一种。前文“用VC++6.0实现图像浏览器功能”介绍了在单文档界面下影像的浏览与显示技术,本文继续介绍一些在多文档界面下影像的显示与浏览技术。应该指出单就影像的显示而言,在单文档和多文档界面下并没有本质的区别,问题的难点在于妥善地处理好多文档界面下,文档视结构中各个对象之间的关系,所以本文的重点在于分析多文档界面下文档视结构中各对象之间关系,并在此基础之上,介绍一些常见功能的实现方法与技巧。     

高炉喷吹煤粉混加冶金油泥的燃烧性能

将冶金油泥与煤粉混合用于高炉喷吹可实现油泥资源化利用,提高煤粉燃烧效率。通过TG-MS研究了高炉喷吹煤粉添加污泥后的燃烧特性与气体释放特征,探究油泥有机组分和无机组分对高炉喷吹煤粉燃烧过程的影响。多种检测手段系统考察了油泥的理化性质,并通过TG-MS研究了高炉喷吹煤粉添加污泥后的燃烧特性与气体释放特征。结果表明,油泥组成主要为润滑油等有机物和以Fe2O3为主要成分的无机物,其粒度主要集中在0.7～3μm,孔隙发达且多为介孔。添加油泥可以降低煤粉的着火温度和最大燃烧速率对应的温度,从而改善反应性,同时提高燃烧过程的放热量,使燃料燃烧更加充分,但当油泥添加量过大时,对煤粉燃烧热量影响较低。动力学研究发现,油泥的添加会降低煤粉燃烧反应的活化能,从而使煤粉燃烧更易进行。     

X80钢级板卷强度的分析与研究

通过在某钢厂生产的X80钢级板卷不同位置取不同形状的拉伸试样对其强度进行分析与研究,得出该板卷的强度分布规律为：横向强度≥纵向强度≥30°方向强度;头、中、尾3部分中,中部强度最高,头部和尾部强度较低,具有明显的“倒浴盆效应”。在钢管上与板卷取样的对应位置取样进行包申格效应的分析与研究,结果表明：X80钢级板卷制成钢管后屈服强度有上升的趋势。     

基于直线边缘识别的图象区域定位算法

介绍了一种基于直线边缘识别的图象区域定位算法。算法主要分为两个部分,其一为基于样本线对边缘点进行搜索的边缘检测算法,其二为利用层次逼近的霍夫变换对所得到的边缘图象中车牌区域的边界直线段进行提取以对其定位的算法。算法充分利用了原始图象的灰度分布特征,同时在霍夫变换中采取了深度优先的递归搜索策略,取得了较好的实现结果。     

海藻酸钠分子质量对低脂乳化肠凝胶特性的影响

以低脂（10%）乳化肠为研究对象,在0%～0.75%添加水平下,研究3 种分子质量（2660、3890、4640 kDa）海藻酸钠（sodium alginate,SA）对其凝胶特性（持水与质构）的影响及机理。结果表明：3 种分子质量的SA均显著改善了低脂乳化肠的持水性（P＜0.05）,且SA分子质量越大,凝胶持水性越强;但对低脂乳化肠质构的改善作用不显著（P＞0.05）;随着SA分子质量的增大,静电排斥和空间位阻作用增强,降低了肉蛋白的表面疏水性,形成了具有更大孔隙的微结构,可截留更多的水分,进而显著改善了凝胶的持水性。     

结合图像块比较与残差图估计的人脸伪造检测

目的 由于不同伪造类型样本的数据分布差距较大,现有人脸伪造检测方法的准确度不够高,而且泛化性能差。为此,本文引入“图像块归属纯净性”和“残差图估计可靠性”的概念,提出了基于图像块比较和残差图估计的人脸伪造检测方法。方法 除了骨干网络,本文的人脸伪造检测神经网络主要由纯净图像块比较模块和可靠残差图估计模块两部分组成。为了避免在同时包含人脸和背景像素的图像块上提取的混杂特征对于图像块比较的干扰,纯净图像块比较模块中选择只包含人脸像素的纯净人脸图像块和只包含背景像素的纯净背景图像块,通过比较两种图像块纯净特征之间的差异来检测伪造图像,图像块的纯净性保障了特征提取的纯净性,从而提高了特征比较的鲁棒性。考虑到靠近伪造边缘的像素比远离伪造边缘的像素具有较高的残差估计准确度,本文在可靠残差图估计模块中根据像素到伪造边缘的距离设计了一个距离场加权的残差损失来引导网络的训练过程,使网络重点关注输入图像与对应真实图像在伪造边缘附近的差异,对于可靠信息的关注进一步增强了伪造检测的鲁棒性。结果 在FF++(FaceForensics++)数据集上的测试结果显示:与对比算法中性能最好的F2Trans-B相比,本文方法的准确率和AUC(area under the ROC curve)指标分别提高了2.49%和3.31%,在FS(FaceSwap)与F2F(Face2Face)两种伪造数据上的准确率指标分别提高了6.01%和3.99%。在泛化性能方面,与11种已有方法在交叉数据集上的测试结果显示:本文方法与其中性能最好的方法相比,在CDF(Celeb-DF)数据集上的视频AUC指标和图像AUC指标分别提高了1.85%和1.03%。结论 与对比方法相比,由于提高了特征信息的纯净性和可靠性,本文提出的人脸图像伪造检测模型的泛化能力和准确率优于对比方法。