输水建筑物表面淡水壳菜防护涂层研发及适用性分析

淡水壳菜附着在输水建筑物壁面会导致输水结构混凝土性能劣化、糙率增加等诸多严重问题,然而当前尚缺乏切实有效的防治对策。针对输水建筑物中淡水壳菜防治难题,研发了一种无毒新型淡水壳菜防护涂层,通过试验手段表征了涂层微结构、表面能、力学性能等;研究了淡水壳菜活体在涂层表面的行为特性,对比了研发涂层与6种现存涂层表面淡水壳菜的平均附着率和平均垂向分离力,深入分析了淡水壳菜在现存涂层表面的附着机理及研发涂层的防附着机理。结果表明：与6类无毒现存涂层中防附着效果较好的硅橡胶涂层相比,本文所研发涂层淡水壳菜平均附着率、平均垂向分离力分别下降58.33%,46.67%;与混凝土表面相比,涂层表面淡水壳菜平均附着率、平均垂向分离力分别下降80.26%,91.11%。研发涂层同时具备“低表面能”“微结构”“弹性”“低污损脱除参量”特点,污损脱除参数优于同类涂层。本研究可为输水建筑物中淡水壳菜防护涂层选择与性能分析提供参考,对淡水壳菜防治提供一种新路径。     

气相色谱法快速测定杀虫气雾剂中五种拟除虫菊酯的含量

建立了一种杀虫气雾剂中五种拟除虫菊酯（胺菊酯,苯醚氰菊酯,炔咪菊酯,氯氰菊酯,氯菊酯）测定的气相色谱方法,以癸二酸二丁酯为内标,采用SE-30毛细管柱,以FID为检测器。结果在所考察的浓度范围内具有良好的线形关系,五种拟除虫菊酯相关系数大于0.9999,平均回收率为在99.7%～102.1%之间,变异系数小于2%。     

具有SIFT描述的Harris角点多源图像配准

多源传感器成像原理的差异给图像配准带来了很大困难,本文针对红外与可见光图像配准提出了一种具有SIFT描述特征的Harris角点多源图像配准算法。首先建立多尺度空间,以多尺度空间检测尺度不变的Harris角点作为特征点;然后通过改进SIFT对特征点的描述方法,采用圆环结构算子对Harris角点进行类SIFT的特征描述;最后利用双向最近邻方法进行匹配,通过最小二乘法实现图像的配准。实验证实了算法配准的精确性、快速性和稳定性,具有较好的配准效果。     

深度学习图像数据增广方法研究综述

数据作为深度学习的驱动力，对于模型的训练至关重要。充足的训练数据不仅可以缓解模型在训练时的过拟合问题，而且可以进一步扩大参数搜索空间，帮助模型进一步朝着全局最优解优化。然而，在许多领域或任务中，获取到充足训练样本的难度和代价非常高。因此，数据增广成为一种常用的增加训练样本的手段。本文对目前深度学习中的图像数据增广方法进行研究综述，梳理了目前深度学习领域为缓解模型过拟合问题而提出的各类数据增广方法，按照方法本质原理的不同，将其分为单数据变形、多数据混合、学习数据分布和学习增广策略等4类方法，并以图像数据为主要研究对象，对各类算法进一步按照核心思想进行细分，并对方法的原理、适用场景和优缺点进行比较和分析，帮助研究者根据数据的特点选用合适的数据增广方法，为后续国内外研究者应用和发展研究数据增广方法提供基础。针对图像的数据增广方法，单数据变形方法主要可以分为几何变换、色域变换、清晰度变换、噪声注入和局部擦除等5种；多数据混合可按照图像维度的混合和特征空间下的混合进行划分；学习数据分布的方法主要基于生成对抗网络和图像风格迁移的应用进行划分；学习增广策略的典型方法则可以按照基于元学习和基于强化学习进行分类。目前，数据增广已然成为推进深度学习在各领域应用的一项重要技术，可以很有效地缓解训练数据不足带来的深度学习模型过拟合的问题，进一步提高模型的精度。在实际应用中可根据数据和任务的特点选择和组合最合适的方法，形成一套有效的数据增广方案，进而为深度学习方法的应用提供更强的动力。在未来，根据数据和任务基于强化学习探索最优的组合策略，基于元学习自适应地学习最优数据变形和混合方式，基于生成对抗网络进一步拟合真实数据分布以采样高质量的未知数据，基于风格迁移探索多模态数据互相转换的应用，这些研究方向十分值得探索并且具有广阔的发展前景。     

输水工程中淡水壳菜侵蚀混凝土的机理研究

淡水壳菜附着在输水建筑物内壁会导致混凝土性能劣化,研究淡水壳菜附着规律与侵蚀混凝土的微观机理对建筑物防护对策的制定具有重要价值。本文研究了淡水壳菜在输水建筑物内部附着规律、足丝入侵机制、体长空间差异性;通过原位混凝土硬度、侵蚀深度测试,分析了淡水壳菜对混凝土物理性质的影响;基于侵蚀前后混凝土微观形貌、化学元素变化及XRD衍射图谱,解析了淡水壳菜对混凝土侵蚀的微观机理,提出了侵蚀后混凝土的物相转化机制。结果表明：淡水壳菜附着密度在渡槽内部自入口到出口呈现出衰减规律;在倒虹吸内部附着密度呈现出沿程波动特点,但总体稳定。淡水壳菜平均垂向分离力与体长呈正相关关系;淡水壳菜体长在大尺度空间上表现为“南方长,北方短”特点,相差10 mm,体长分布形式符合高斯分布。淡水壳菜长期附着下,混凝土硬度降低、侵蚀深度有所增加;微观形貌疏松多孔,Ca、Fe等元素流失;混凝土的侵蚀产物主要为二氧化硅。     

基于多变量时间序列局部异常系数的滑坡预警方法

针对蠕变型滑坡变形具有渐变性、阶段性和变异性等特征，应用数据挖掘技术提出基于多变量监测时间序列的滑坡预警方法。采用动态时间规划方法度量边坡变形多测点时间序列间的相似性，确定边坡的时空变形规律；考虑主要影响因素和边坡变形等多变量，利用多变量局部异常系数划分滑坡变形演化阶段；基于统计学方法拟定基于局部异常系数的滑坡预警阈值，提出基于多变量局部异常系数阈值的滑坡预警方法。卧龙寺和新滩滑坡验证算例结果表明，提出的方法对累计位移、变形速率和加速度均较敏感，比已有估算方法更具时效性，能防止因环境因素波动而造成的误判，具有更好稳健性。提出的方法应用于某渠坡滑坡预警，结果表明渠坡现阶段较为稳定。因此，提出的方法可为蠕变型滑坡预警提供参考。     

一种高精密旋转轴的研制与应用

高精密伺服控制旋转轴是五轴工具磨床的关键功能部件,主要应用于磨削砂轮组之间的精确切换.五轴工具磨床一般有两个或多个砂轮组,各砂轮组之间切换需要有非常高的定位精度和重复性,否则,控制不了同一批刀具尺寸公差,对机床稳定性也有很大的影响,甚至整机不能正常运行.     

气相色谱分析法检测茶叶中联苯菊酯、溴氰菊酯和毒死蜱

本文采用μECD检测器同时检测联苯菊酯、溴氰菊酯和毒死蜱这三种拟除虫菊酯和有机磷农药残留。该方法简单、快速、准确,灵敏度高,能满足无公害食品和绿色食品茶叶标准的要求。对这三种农药残留的检测,该方法检测限为0.001～0.004mg/kg,相对标准偏差为2.4%～5.1%,方法回收率为73.5%～96.5%。     

用于加氢异构的一维孔沸石分子筛研究进展

加氢异构反应在提升汽油辛烷值、柴油降凝和润滑油基础油脱蜡降黏等方面应用广泛。一维孔沸石对直链烷烃具有独特的孔口择形效应，是加氢异构反应中最适宜的酸性载体和异构化活性组分，其异构化性能主要取决于沸石拓扑结构、酸性质、晶粒尺寸等自身因素。主要概括了近年来不同拓扑结构一维孔沸石的合成、改性及应用的研究进展，讨论了常用于加氢异构的一维孔沸石分子筛的发展趋势，并对其应用前景进行了展望。