锅炉水冷壁下联箱定排管泄漏的原因

电厂锅炉水冷壁下联箱不锈钢定排管发生开裂并泄漏,泄漏点位于距离焊缝15mm的母材处。采用光学显微镜、扫描电镜和能谱分析以及应力分布的有限元分析等对开裂原因进行了分析。结果表明,安装应力以及介质中的氯离子协同作用,诱发了不锈钢定排管的应力腐蚀开裂,最终导致泄漏。     

不锈钢晶间腐蚀试验方法标准GB/T 4334—2020更新解读

晶间腐蚀敏感性是不锈钢的重要检验项目之一。GB/T 4334—2020现已发布实施，针对标准更新内容进行解读和分析。新标准在名称、取样和制备以及敏化制度等方面进行了一系列改动；在试验方法上进行了较大更新，废除了硝酸-氢氟酸法，新增铜-硫酸铜-35%(质量分数，下同)硫酸法和40%硫酸-硫酸铁法；明确了各类试验方法的使用条件和适用范围；对弯曲评定法的试验参数进行了变更。     

精对苯二甲酸生产装置中TA2螺柱的断裂原因

某精对苯二甲酸(PTA)生产线结晶器内与搅拌轴联接的钛合金螺柱发生了断裂,从断口的宏观和微观形貌、螺柱的力学性能以及显微组织等方面入手对断裂原因进行了分析。结果表明:由于轴承偏磨,该组联接螺柱受到了较大的疲劳载荷,且该组螺柱强度差异较大,导致部分螺柱依次发生疲劳断裂,当剩余的螺柱不足以承受工作载荷时,发生突然的过载断裂。     

某余热锅炉20钢过热管开裂原因分析

某余热锅炉20钢过热管使用不足1月即发生开裂泄漏,通过宏观分析、化学成分测试、力学性能试验、显微组织观察、微观分析和断口分析确定开裂原因。结果表明：过热管为脆性开裂,显微组织中存在沿铁素体晶界析出的三次渗碳体和弥散分布的氧化物夹杂,导致晶界脆化,材料韧性不足。经冷弯加工,弯头表面萌生裂纹。带有裂纹缺陷的过热管服役后,在炉膛高温和蒸汽内压作用下,随着时间的推移,裂纹不断扩展,造成过热管开裂泄漏。     

LSTM逐层多目标优化及多层概率融合的图像描述

使用计算模型对图像进行自动描述属于视觉高层理解，要求模型不仅能够对图像中的目标及场景进行描述，而且能够对目标与目标之间、目标与场景之间的关系进行表达，同时能够生成符合一定语法和结构的自然语言句子.目前基于深度卷积神经网络（Convolutional neural network，CNN）和长短时记忆网络（Long-short term memory，LSTM）的方法已成为解决该问题的主流，虽然已取得巨大进展，但存在LSTM层次不深，难以优化的问题，导致模型性能难以提升，生成的描述句子质量不高.针对这一问题，受深度学习思想的启发，本文设计了基于逐层优化的多目标优化及多层概率融合的LSTM（Multi-objective layer-wise optimization/multi-layer probability fusion LSTM，MLO/MLPF-LSTM）模型.模型中首先使用浅层LSTM进行训练，收敛之后，保留原LSTM模型中的分类层及目标函数，并添加新的LSTM层及目标函数重新对模型进行训练，对模型原有参数进行微调；在测试时，将多个分类层使用Softmax函数进行变换，得到每层对单词的预测概率分值，然后将多层的概率分值进行加权融合，得到单词的最终预测概率.在MSCOCO和Flickr30K两个数据集上实验结果显示，该模型性能显著，在多个统计指标上均超过了同类其他方法.     

从视频到语言:视频标题生成与描述研究综述

视频标题生成与描述是使用自然语言对视频进行总结与重新表达.由于视频与语言之间存在异构特性,其数据处理过程较为复杂.本文主要对基于“编码?解码”架构的模型做了详细阐述,以视频特征编码与使用方式为依据,将其分为基于视觉特征均值/最大值的方法、基于视频序列记忆建模的方法、基于三维卷积特征的方法及混合方法,并对各类模型进行了归纳与总结.最后,对当前存在的问题及可能趋势进行了总结与展望,指出需要生成融合情感、逻辑等信息的结构化语段,并在模型优化、数据集构建、评价指标等方面进行更为深入的研究.     

从视频到语言:视频标题生成与描述研究综述

视频标题生成与描述是使用自然语言对视频进行总结与重新表达.由于视频与语言之间存在异构特性,其数据处理过程较为复杂.本文主要对基于“编码?解码”架构的模型做了详细阐述,以视频特征编码与使用方式为依据,将其分为基于视觉特征均值/最大值的方法、基于视频序列记忆建模的方法、基于三维卷积特征的方法及混合方法,并对各类模型进行了归纳与总结.最后,对当前存在的问题及可能趋势进行了总结与展望,指出需要生成融合情感、逻辑等信息的结构化语段,并在模型优化、数据集构建、评价指标等方面进行更为深入的研究.     

从图像到语言：图像标题生成与描述

图像标题生成与描述的任务是通过计算机将图像自动翻译成自然语言的形式重新表达出来,该研究在人类视觉辅助、智能人机环境开发等领域具有广阔的应用前景,同时也为图像检索、高层视觉语义推理和个性化描述等任务的研究提供支撑。图像数据具有高度非线性和繁杂性,而人类自然语言较为抽象且逻辑严谨,因此让计算机自动地对图像内容进行抽象和总结,具有很大的挑战性。本文对图像简单标题生成与描述任务进行了阐述,分析了基于手工特征的图像简单描述生成方法,并对包括基于全局视觉特征、视觉特征选择与优化以及面向优化策略等基于深度特征的图像简单描述生成方法进行了梳理与总结。针对图像的精细化描述任务,分析了当前主要的图像“密集描述”与结构化描述模型与方法。此外,本文还分析了融合情感信息与个性化表达的图像描述方法。在分析与总结的过程中,指出了当前各类图像标题生成与描述方法存在的不足,提出了下一步可能的研究趋势与解决思路。对该领域常用的MS COCO2014（Microsoft common objects in context）、Flickr30K等数据集进行了详细介绍,对图像简单描述、图像密集描述与段落描述和图像情感描述等代表性模型在数据集上的性能进行了对比分析。由于视觉数据的复杂性与自然语言的抽象性,尤其是融合情感与个性化表达的图像描述任务,在相关特征提取与表征、语义词汇的选择与嵌入、数据集构建及描述评价等方面尚存在大量问题亟待解决。     

OPNET下WLAN拒绝服务攻击及仿真研究

本文研究了针对WLAN的拒绝服务攻击,总结了当前危害最为严重的几种攻击方式,分别为假冒合法MAC地址的攻击和向无线接入点AP发送大的延迟包的攻击.这几种攻击实现容易,防范困难,研究其攻击机制和防御方法具有重大的现实意义.文章还利用OPNET仿真软件对攻击手段和攻击效果进行了仿真.最后,根据攻击原理提出了自己的防御方法.     

融合图像场景及物体先验知识的图像描述生成模型

目的 目前基于深度卷积神经网络（CNN）和长短时记忆（LSTM）网络模型进行图像描述的方法一般是用物体类别信息作为先验知识来提取图像CNN特征,忽略了图像中的场景先验知识,造成生成的句子缺乏对场景的准确描述,容易对图像中物体的位置关系等造成误判。针对此问题,设计了融合场景及物体类别先验信息的图像描述生成模型（F-SOCPK）,将图像中的场景先验信息和物体类别先验信息融入模型中,协同生成图像的描述句子,提高句子生成质量。方法 首先在大规模场景类别数据集Place205上训练CNN-S模型中的参数,使得CNN-S模型能够包含更多的场景先验信息,然后将其中的参数通过迁移学习的方法迁移到CNN_d-S中,用于捕捉待描述图像中的场景信息;同时,在大规模物体类别数据集Imagenet上训练CNN-O模型中的参数,然后将其迁移到CNN_d-O模型中,用于捕捉图像中的物体信息。提取图像的场景信息和物体信息之后,分别将其送入语言模型LM-S和LM-O中;然后将LM-S和LM-O的输出信息通过Softmax函数的变换,得到单词表中每个单词的概率分值;最后使用加权融合方式,计算每个单词的最终分值,取概率最大者所对应的单词作为当前时间步上的输出,最终生成图像的描述句子。结果 在MSCOCO、Flickr30k和Flickr8k 3个公开数据集上进行实验。本文设计的模型在反映句子连贯性和准确率的BLEU指标、反映句子中单词的准确率和召回率的METEOR指标及反映语义丰富程度的CIDEr指标等多个性能指标上均超过了单独使用物体类别信息的模型,尤其在Flickr8k数据集上,在CIDEr指标上,比单独基于物体类别的Object-based模型提升了9%,比单独基于场景类别的Scene-based模型提升了近11%。结论 本文所提方法效果显著,在基准模型的基础上,性能有了很大提升;与其他主流方法相比,其性能也极为优越。尤其是在较大的数据集上（如MSCOCO）,其优势较为明显;但在较小的数据集上（如Flickr8k）,其性能还有待于进一步改进。在下一步工作中,将在模型中融入更多的视觉先验信息,如动作类别、物体与物体之间的关系等,进一步提升描述句子的质量。同时,也将结合更多视觉技术,如更深的CNN模型、目标检测、场景理解等,进一步提升句子的准确率。