轻烧煤矸石混合电子含氟污泥制备混合材及其对水泥性能的影响

直接轻烧电子含氟污泥用作水泥混合材存在火山灰活性不高、标准稠度需水量大等问题，本文利用煤矸石作为电子含氟污泥的硅铝质补充来源，将电子含氟污泥和煤矸石混合后轻烧制备水泥混合材，通过强度活性指数、水泥力学强度、水泥标准稠度需水量、凝结时间、粒度分布等指标以及X射线衍射和扫描电镜等试验，探究了轻烧煤矸石混合电子含氟污泥制备水泥混合材对水泥性能的影响。结果表明:与直接轻烧电子含氟污泥制备的水泥混合材相比，煤矸石混合电子含氟污泥后轻烧制备的水泥混合材，可改善水泥的颗粒级配，降低水泥的标准稠度需水量，提高水泥混合材的活性和所配制普通硅酸盐水泥强度，但会使水泥的初凝时间延长、终凝时间缩短。     

分子膜/混合有机酸复合解堵技术在姬塬油田欠注井的应用

针对姬塬油田欠注井现象日益严重、堵塞物类型复杂造成常规酸化无法同时解除多种堵塞等问题，从堵塞物分析和解堵机理入手，研究了一种适用性较广的分子膜/混合有机酸复合解堵体系，主要由混合有机酸、新型分子膜、解聚剂和助剂组成。实验结果表明，该复合解堵体系具有优良的解堵性能，对现场垢样的溶垢率普遍能达到80%以上，对聚合物的降黏率可达到90%以上，适用于深部解堵，且能够有效避免二次沉淀的产生。现场应用效果表明，分子膜/混合有机酸复合解堵技术能够有效降低注水压力，提高日注水量，适用于大部分欠注井的地层改造。     

性能数据驱动的机械产品关键设计参数识别方法

利用运行数据识别产品设计缺陷或薄弱环节是产品开发和更新换代的主要模式,也是保证产品服役性能稳定的重要途径.提出了一种性能数据驱动的产品关键设计参数(薄弱环节)识别方法.首先,利用极限学习机算法划分运行工况,提出了基于核主成分分析和高斯混合模型的多工况性能退化评估方法,消除了工况变化对性能退化评估的影响,得到性能退化严重的关键功能模块;其次,对性能监测数据进行聚类分析,识别出与模块性能退化密切相关的关键性能监测参数;最后,建立了“性能监测参数—性能参数—设计参数”三者之间的关联关系,识别出导致性能严重退化的关键设计参数.以某大吨位履带起重机作业机构为例,验证了方法的有效性.     

基于推理注意力机制的二阶段网络图像修复

现有的图像修复方法在处理大面积缺失或高度纹理化的图像时，通常会产生扭曲的结构或与周围区域不一致的模糊纹理，无法重建合理的图像结构。为此，提出了一种基于推理注意力机制的二阶段网络图像修复方法。首先通过边缘生成网络生成合理的幻觉边缘信息，然后在图像补全网络完成图像的重建工作。为了进一步生成视觉效果更逼真的图像，提高图像修复的精确度，在图像补全网络采用推理注意力机制，有效控制了生成特征的不一致性，从而生成更有效的信息。所提方法在多个数据集上进行了实验验证，结果表明该图像修复方法的结构相似性指数达到了88.9%，峰值信噪比达到了25.56 dB，与现有的图像修复方法相比，该方法具有更高的图像修复精确度，生成的图像更逼真。     

专家模糊控制的氩氧精炼炉口喷溅抑制系统研究

低碳铬铁冶炼过程中由于物料反应不均衡,会导致喷溅的发生,这不仅会导致设备的损坏,严重可能会导致人员的伤亡。为了降低喷溅发生率,根据所采集的不同工况炉口火焰图像进行图像预处理,同时结合专家系统分析,从而抑制喷溅的发生。通过对AOD炉正常工作和三种不正常工作状态的炉口火焰进行检测、预处理、特征提取等技术分析,实现专家系统模糊控制技术,并对不同图像灰度值分别进行氧气、氮气、氧枪高度、泡沫抑制剂的控制,使AOD炉控制在正常冶炼的范围内,从而达到冶炼过程中喷溅抑制的自动控制。     

基于互联网的基础课程线上线下教学实践

阐述课程教学中的线上线下混合教学模式，存在的问题，应对的措施，通过对现有网络资源的充分利用，将前沿理论知识以及行业热点融入线上课程教学中，从而促进对于课程的主动学习。     

线上线下混合"计算机控制技术"教学改革

本文结合"计算机控制技术"课程的授课内容和学校的创新应用型人才培养目标,探索了一种线上线下混合式教学模式,将传统的线下课堂知识点传授与现代线上多媒体、多平台的信息共享、在线视频会议等相互融合,实践表明该教学模式有效调动了学生的学习积极性和主动性,获得了良好的授课效果.     

自适应融合层级特征的混合退化图像复原算法

多种退化类型混合的图像比单一类型的退化图像降质更严重,很难建立精确模型对其复原,研究端到端的神经网络算法是复原的关键.现有的基于操作选择注意力网络的算法(operation-wiseattentionnetwork,OWAN)虽然有一定的性能提升,但是其网络过于复杂,运行较慢,复原图像缺乏高频细节,整体效果也有提升的空间.针对这些问题,提出一种基于层级特征融合的自适应复原算法.该算法直接融合不同感受野分支的特征,增强复原图像的结构;用注意力机制对不同层级的特征进行动态融合,增加模型的自适应性,降低了模型冗余;另外,结合L1损失和感知损失,增强了复原图像的视觉感知效果.在DIV2K,BSD500等数据集上的实验结果表明,该算法无论是在峰值信噪比和结构相似性上的定量分析,还是在主观视觉质量方面,均优于OWAN算法,充分证明了该算法的有效性.