深层网络特征聚合重标定的中国画情感分类算法

情景交融是中国画重要的艺术表现形式,分析并可视化其情感对帮助用户鉴赏和管理国画有重要意义.为此,提出深层网络特征聚合重标定的中国画情感分类算法.(1)依据中国画自身特点优化卷积神经网络,强化对情感贡献大的特征激活.首先,基于接缝裁剪技术重定向国画,在避免变形的同时保留画作笔墨信息;其次,构建多层聚合特征重标定网络模块,聚合模块内卷积层信息,重标定特征响应.(2)提出多类别加权激活定位的类判别映射技术,分别计算各类别相对于卷积层的梯度获得激活定位,并将其加权聚合以突出显示CNN检测到的情感区域,实现中国画情感元素可视化.在1 000幅中国画情感数据集上获得85.8%的准确率,相比其他算法,该算法有更高的分类准确度,能够准确定位中国画情感描绘区域.     

油封唇口温度变化对密封性能的影响

基于流量因子统计学方法建立油封唇口的混合流体润滑模型,耦合油封的能量守恒方程及黏温方程,通过迭代求解获得油封唇口的温度分布、不同转速下油封唇口的最高温度及温差变化情况;对比分析考虑和不考虑温差情况下油封各项密封性能。结果表明:随着转速的增大,唇口最高温度线性递增,而唇口温差先增大后减小;油封工作时,唇口区域的温度先迅速升高后下降,越靠近唇尖的位置温度越高;与不考虑温度的情况比较,考虑温度变化的影响时密封区域的油膜厚度减小,油膜承载力下降,不利于密封。     

基于深度学习的视频跟踪研究进展综述

近年来深度学习迅猛发展，颠覆了语音识别、图像分类、文本理解等领域的算法设计思路。深度学习因其具备强大的特征提取能力，在图像识别领域的成绩尤为突出。然而深度学习与视频监控领域的结合并不多，由于深度模型具有多层网络结构，算法复杂度大，训练和更新模型时比较耗时，很难满足实时性要求。回顾了深度学习的发展史，介绍了最近10年来国内外深度学习主要模型，论述了基于深度学习的目标跟踪算法，指出了各算法的优缺点，最后对当前该领域存在的问题和发展前景进行了总结和展望。     

复合材料层板冲击破碎实验 与数值评估方法

纤维增强复合材料层板是电路板基板的重要组成部分, 预测其破碎过程是废旧电路板破碎机设计的重要依据.首先, 基于实验测得复合材料层板的冲击能量, 对比面内和面外两种冲击破碎方式.然后, 基于Hashin损伤理论建立复合材料层板冲击破碎预测模型, 预测的冲击消耗能量与冲击速度与实验结果吻合度高, 表明Hashin损伤理论可以应用于玻璃纤维复合材料层板冲击破碎问题.通过复合材料层板的面内和面外冲击损伤过程对比分析, 发现面内冲击破碎可以避免层间开裂造成的额外能耗, 所以沿平面方向的冲击破碎效果要好于沿厚度方向的破碎效果.当前冲击损伤预测模型可进一步应用于预测电路板基板的破碎过程, 也可用于指导电路板破碎机传动系统设计.      

石粉含量对C30和C50机制砂混凝土性能的影响

石粉含量的变化对机制砂混凝土强度的影响情况比较复杂，因此通过将石粉含量不同的机制砂掺入Ｃ３０和Ｃ５０混凝土，研究石粉含量对不同强度的混凝土工作性能和力学性能的影响规律。通过上述系统研究得出:机制砂中适量的石粉可以完善机制砂的级配，丰富机制砂中浆体含量，有利于改善机制砂混凝土的工作性能。但对于不同强度等级混凝土而言，机制砂中石粉的最佳含量不同，Ｃ３０在１０％～１５％左右，Ｃ５０在７％～１０％左右。在混凝土中适量的石粉可以起到填充作用，有利于机制砂混凝土强度提高。石粉含量对混凝土耐久性有一定的影响，对Ｃ３０混凝土的耐久性能提高，Ｃ５０混凝土的耐久性影响不大。