再生胶印羊羔绒面料的制备

面丝采用33.3 tex/576 F DTY(300 D/576 F DTY)再生丝，圆孔，S+Z捻，底丝采用原生丝16.7 tex/288 F DTY (150 D/288 F DTY),在大圆机上织成不同比例(再生/原生75/25、50/50、25/75)的羊羔绒坯布。采用胶印工艺增加了面料的立体花型效果。介绍了原料选择和编织、后整理工序的技术特点，并对面料进行性能测试，分析不同再生比例面料的工艺特点。所制面料既符合环保理念，又具有清晰、立体、层次感强的花型效果，同时柔软、蓬松、保暖，可广泛应用于家居用服装和毯子面料。     

SIL验证与安全仪表系统的优化设计

安全仪表功能(SIF)回路是为了降低特定场景的安全风险而设置的,定级报告中SIF回路的功能描述是工艺设计的完整逻辑要求,包含关键动作及附件动作。安全完整性等级(SIL)验证属于概率学领域研究范畴,影响失效率的因素多且复杂。如果SIL验证无法通过,将造成大量的设计变更,浪费工程投资,影响工期。设计人员应关注SIL定级报告中关键动作的识别、要求平均失效概率以及SIF回路架构的约束。按照文中方法优化测量元件、逻辑控制器、执行元件及辅助元件的设计,可增加通过验证的概率。在没有预验证及安全要求规格书时,可以参考文中典型可通过SIL验证的SIF回路的经验架构进行优化设计,以减少工程变更。     

针对细微特征进行K-means聚类的电台分选识别技术

现代战场中的无线通信设备日益增多，精准获取个体信息已成为研究热点，但也是难点。针对通信电台，提出了一种分选识别技术。该技术从电台物理层特性出发，对其辐射信号的细微特征进行K-means聚类以实现分选，分选的同时提取各个个体的特征属性值，未知信号通过与特征属性值相关运算实现个体识别。该技术无需先验知识，无需训练运算，通过实验验证，其可行、高效，易于工程实现。     

机器学习理论的超光谱遥感图像无损压缩

针对一般超光谱遥感图像的压缩方法无法同时实现图像信息缩减和图像完整性的问题，提出一种机器学习理论的超光谱遥感图像无损压缩方法。利用机器学习中的聚类算法进行第一次压缩，减少超光谱遥感图像中的冗余波段光谱，并降低图像维度；再利用机器学习中的人工神经网络进行第二次压缩，将不同图像子块送入不同压缩率的神经元当中，通过隐含层自主完成图像压缩编码。通过与四种一般压缩方法的对比验证，本方法图像压缩后，图像压缩率更小，图像分辨率和信息熵更高，既有效地减少了图像信息量，能够保留有效关键信息，达到了图像信息缩减和图像完整性的双重目标。     

《岩石力学与工程学报》征稿简则

本刊系中国科协主管、中国岩石力学与工程学会主办的力学类和土木工程类总被引频次和影响因子均居前列的期刊,为建筑科学与水利工程类国家核心期刊,获评“中国百强报刊”、“湖北十大名刊”、“中国百种杰出学术期刊”和"中国最具国际影响力学术期刊"等荣誉称号;被美国EICOMPENDEX、《剑桥科学文摘》(CSA)、《日本科学技术社数据库》和国内许多权威数据库确定为核心收录期刊。凡在本刊上发表的论文,即认为作者默认并同意其论文被以上数据库收录。     

一种强声警告与驱离设备的设计与实现

介绍一种基于D类功放设计并实现强声警告与驱离设备的方法.该设计应用在水域及港口防护中,配合主动型小目标探测声呐,能有效地提升对水下入侵目标的防御和处置能力.     

类脑芯片:"芯"中的电磁波

人工智能目前处于第三次高速发展期,人工智能算法的发展离不开其物理基础——类脑芯片.类脑芯片特殊的传输信号和电路架构,将引起全新的电磁完整性问题.传统的自动化设计软件无法适用于类脑芯片,针对类脑芯片的新型模拟及设计技术和方法亟待开发.在类脑芯片发展前期加入电磁完整性的研究具有重要的科学价值和广泛的工业应用前景.     

类洋葱结构基元构成的高强非晶碳

非晶碳是一类无序碳材料，通常表现出与晶体碳材料不同的机械、电学、光学和热学性能。探索高性能的非晶碳材料一直是研究热点。本工作报道了一种类洋葱结构基元构成的高强非晶碳，这种非晶碳是由高温高压(1 700～2 000℃、6 GPa)处理碳黑获得的，表现出优异的机械性能。性能最佳样品的纳米压痕硬度、压痕弹性回复率、单轴压缩和抗折强度分别高达5.1 GPa、80.1%、956.4 MPa和216.0 MPa，其中，压缩强度和抗折强度分别是日本东洋炭素ISO-68型石墨的5.6倍和2.8倍。这种非晶碳还具有良好的导电性，其室温电阻率可低至75.7μΩ·m。这种高强导电的非晶碳可以作为电极材料、模具材料被广泛应用。     

基于归一化水体指数及其阈值自适应算法的水体遥感反演效果分析

归一化水体指数（NDWI）是水体遥感反演的一种重要指标，其阈值及修正直接影响反演结果的精度。基于Landsat-8与GF-1光学多光谱影像，使用归一化水体指数法阈值0（TH₀）、最大类间方差法（OTSU）自适应阈值（TH_otsu）与均值漂移聚类算法（Mean-Shift）自适应阈值（TH_MS）分别对典型正常水体、云雾覆盖水体、富营养化水体、高含泥沙水体进行水体遥感提取与效果分析，结果表明：正常水体以TH₀为阈值提取精度最高，THMS提取精度次之，TH_otsu提取精度最差；而云雾覆盖水体、富营养化水体以及含泥沙水体使用THMS提取精度最高，尤其少量云雾覆盖下的水体，TH_MS具有更明显的优势，TH₀提取精度次之，TH_otsu提取精度最差；对于不同的阈值，Land?sat-8比GF-1总体表现出更高的水体提取精度。Mean-Shift算法应用于NDWI阈值修正与水体遥感反演具有快速、水质适应性强、效果稳定的优势，对尤其是复杂条件下的水体信息遥感反演具有较好的提取效果。