TB2钛合金动态力学性能及绝热剪切敏感性研究

研究不同热处理制度对TB2钛合金的组织结构和动态力学性能的影响,利用分离式霍普金森压杆(SHPB)装置,对圆柱形、帽型两种样品进行室温动态压缩实验,进一步研究不同的组织结构对TB2钛合金动态力学性能的影响。结果表明:相变点以上的固溶处理使TB2合金平均晶粒尺寸增大;而相变点以下的固溶时效处理使晶粒内部析出大量的α相,材料强度明显上升。室温动态压缩试验中,在不同应变率加载条件下,固溶时效的样品比固溶的样品屈服强度高,冲击吸收功高;而对于不同冲击速度条件下,固溶时效的样品不易于发生绝热剪切,承载能力强。     

川中古隆起北部蓬莱气区多层系天然气勘探突破与潜力

近3年,四川盆地相继在川中古隆起北斜坡上震旦统灯影组二段和四段、下寒武统沧浪铺组一段、二叠系茅口组二段取得勘探突破,继安岳气区发现之后形成了新的万亿立方米级大气区——蓬莱气区。受大型张性走滑断裂、古裂陷槽、台缘带联合控制,蓬莱气区纵向上发育多层系规模化烃源岩、储集层及断控岩性圈闭;良好的"源-储"配置和垂向输导通道促进了多层系油气高效充注;"古隆今斜"的构造演化保证了油气高效汇聚;多层系直接盖层和区域盖层的发育为油气提供了良好的保存条件。得益于成藏要素在时间和空间上的良好配置,蓬莱气区震旦系—二叠系形成了特有的斜坡区深层—超深层、多层系、海相碳酸盐岩立体成藏模式——"立体供烃、立体成储、立体输导、早油晚气、立体成藏"。蓬莱气区多层系天然气勘探突破不仅大大拓宽了四川盆地深层—超深层天然气勘探领域,也证实了在历经多期构造运动后,古隆起斜坡部位的超深、超老地层仍具有形成规模性天然气聚集的潜力,对进一步深化四川盆地超深层天然气勘探具有重要指导意义。     

多种物质的远红外吸收研究

根据散射理论,描述了多种物质对红外入射的吸收问题。首先通过计算单个粒子的有关参数,推导出了一定条件下气悬体粒子随参量变化时的透射关系,进而计算出一定入射波长条件下某些远红外材料的最低透射率,从绘制的透射率曲线看出,每个连续的透射率曲线都有一个最小值。显然,选择对应的粒子直径可以为烟幕加工提供理论上优化的依据。最后给出了实验结果。     

欧姆龙传感与控制技术综合展11月亮相上海

近期，欧姆龙(Omron)公司宣布将于2004年11月4日至9日在上海国际工业博览会期间举办以“实现人机完美默契”为主题的“欧姆龙传感与控制技术综合展”(OTF)。     

从PZT体系看无铅压电陶瓷的可能应用

总结了主要以(Bi0.5Na0.5)TiO3和NaNbO3为基的无铅压电陶瓷的性能，以Pb(Ti，Zr)TiO3基二元系、三元系压电陶瓷的性能与应用为参考，分析了无铅压电陶瓷可能的器件应用。此外，还对拓宽无铅压电陶瓷应用需要改进的性能提出了建议。     

高斜效率高功率850nm氧化限制型垂直腔面发射激光器

报道了MOCVD生长的高性能850nm氧化限制型垂直腔面发射激光器．研制出的氧化直径为9μm的激光器25℃时的斜效率和阈值电流分别为0．82mW／mA和2．59mA，激光器在23mA时输出16mW最大光功率．氧化直径为5μm的激光器25℃时的最小阈值电流为570μA，其最大饱和光功率为5．5mW．     

小波矩量法分析环形微带缝隙天线*

将矩量法和小波变换理论结合起来,应用于求解电磁场积分方程,分析计算了环形微带缝隙天线磁流分布、驻波、阻抗特性和辐射方向图,通过用小波基代替一般的分域基矩量法中的权函数和基函数,使矩量法中与算子相对应的阻抗矩阵变成为大量元素为零的稀疏矩阵,减小了数值方法对存储量的要求,在达到允许精度的前提下,使计算量显著降低。文中给出计算实例,验证该方法,计算结果与用一般矩量法计算结果和实际测试结果相比,吻合较好。     

轻量级(2+1)D卷积结构的动态手势识别研究

目前,基于卷积神经网络的动态手势识别方法取得了巨大的进展,但神经网络模型具有很大的参数量,计算成本和内存占用较大,很难应用在设备资源有限的场合.以减少计算量和参数量为出发点,提出了一种轻量级(2+1)D卷积结构.该结构在(2+1)D卷积结构的基础上,将其中的3D卷积替换为3D深度可分离卷积,在输出向量维度不变的前提下,进一步减少了(2+1)D卷积结构的计算量和参数量.为了弥补时空特征在表征动态手势上的不足,融合注意力机制模块,专注于对运动特征的提取,结合轻量级(2+1)D卷积结构提取的时空特征,可以更好地表征手势动作.实验结果表明,注意力机制模块的插入,在不增加太多额外计算和空间成本的前提下,进一步提高了模型的识别精度.基于以上结构构建的模型,在20BN-jester、EgoGesture和IsoGD数据集上分别取得了96.62%、91.83%和60.1%的识别精度,模型参数量和浮点计算量分别为5.05M和12.81GFLOPs,相比于其他手势识别模型,计算成本和内存占用大大减少,实时手势识别速度达到每秒70帧.