铈对镀锡引线可焊性的影响

探讨了稀土元素铈对电子元器件引线镀锡层可焊性的影响。结果表明,在氟硼酸盐镀锡溶液中加入适量的铈能提高镀液的稳定性,镀层的抗氧化性和可焊性,并可获得更为光亮的镀层。     

Characterization of catalysts and membrane in DMFC lifetime testing

The lifetime and performance of a direct methanol fuel cell (DMFC) were investigated to understand the correlation between the structure of catalysts/membrane and cell performance versus time. The cell polarization and performance curves were obtained during the DMFC operation with the time. The catalysts and Nafion^® membrane of the membrane electrode assembly (MEA) from the lifetime test were comprehensively examined by XRD, HRTEM, FTIR and Raman spectroscopy techniques. The results revealed that there was significant performance degradation during the first 200 h operation; while the degradation was slowing down between 200 and 704 h operation. The degradation became worse after 1002 h operation. The increases of the catalyst particle size from both anode and cathode catalysts were observed after the DMFC lifetime test. The changes of microstructure, surface composition, the interfacial structure of the MEA, and the aging of Nafion^® under the DMFC lifetime tests were also observed.     

基于分形维数的SAR图像变化检测

斑点噪声是合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)相干成像所固有的,且不可避免的.为了尽可能地抑制斑点噪声对SAR图像变化检测的影响,利用分形维数方法对SAR图像的变化检测进行了研究,并提出了一种基于SAR图像分形维数的变化检测算法,该算法对SAR图像斑点噪声不敏感.并对计算分形维的滑动窗大小的选择进行了研究.用实测SAR图像进行了验证实验,结果表明分形维数可以用于SAR图像变化检测,它是一种新的SAR图像变化检测的方法与途径;同时,滑动窗大小的选择对SAR图像检测结果有影响.     

面向智能驾驶的平行视觉感知：基本概念、框架与应用

目的 视觉感知技术是智能车系统中的一项关键技术,但是在复杂挑战下如何有效提高视觉性能已经成为智能驾驶领域的重要研究内容。本文将人工社会（artificial societies）、计算实验（computational experiments）和平行执行（parallel execution）构成的ACP方法引入智能驾驶的视觉感知领域,提出了面向智能驾驶的平行视觉感知,解决了视觉模型合理训练和评估问题,有助于智能驾驶进一步走向实际应用。方法 平行视觉感知通过人工子系统组合来模拟实际驾驶场景,构建人工驾驶场景使之成为智能车视觉感知的“计算实验室”;借助计算实验两种操作模式完成视觉模型训练与评估;最后采用平行执行动态优化视觉模型,保障智能驾驶对复杂挑战的感知与理解长期有效。结果 实验表明,目标检测的训练阶段虚实混合数据最高精度可达60.9%,比单纯用KPC（包括：KITTI（Karlsruhe Institute of Technology and Toyota Technological Institute）,PASCAL VOC（pattern analysis,statistical modelling and computational learning visual object classes）和MS COCO（Microsoft common objects in context））数据和虚拟数据分别高出17.9%和5.3%;在评估阶段相较于基准数据,常规任务（-30°且垂直移动）平均精度下降11.3%,环境任务（雾天）平均精度下降21.0%,困难任务（所有挑战）平均精度下降33.7%。结论 本文为智能驾驶设计和实施了在实际驾驶场景难以甚至无法进行的视觉计算实验,对复杂视觉挑战进行分析和评估,具备加强智能车在行驶过程中感知和理解周围场景的意义。     

双层微梁结构谐振器中波动温度场的研究

针对两端固定双层微梁结构谐振器,利用格林函数,求解了一维热传导时梁中的波动温度场分布函数.通过解析模型计算结果与有限元数值模型计算结果的比较,验证了所得解析模型的有效性,并讨论两种模型的优缺点.研究结果表明:波动温度的幅值仅为平衡温度的0.06％左右,由于波动温度场产生的热应变也非常小;激振频率对波动温度场的影响非常大;微梁的总长度与材料比对温度场也有影响.     

基于国产公钥密码算法的门限签名及解密方案

公钥密码体系中用户的私钥保护问题至关重要,在智能终端安全存储和使用私钥成为当前面临的问题.在门限密码学的基础上,以密码机为辅助设备,提出基于国产公钥SM2/SM9算法的门限签名和门限解密方案.将私钥分割成两份,一份存储在客户端,一份存储在服务端密码机.当需要使用私钥进行签名或解密运算时,由客户端和服务端密码机分别使用自己的私钥分量进行密码运算,并通过一定的交互过程后得到最终的签名或解密结果.由于密码机的特性,攻击者获得完整私钥的可能性趋近于零,对于密码机无法存储海量私钥分量的问题亦给出解决方案.和以往的门限方案相比,该方案私钥的安全系数更高,更贴近实际的应用场景.     

融入时间的兴趣点协同推荐算法

兴趣点（POI）推荐可以帮助用户发现其没有访问过但可能感兴趣的地点,是重要的基于位置的服务之一。时间在POI推荐中是一个重要因素,而现有POI推荐模型并没有较好地考虑时间因素,因此通过考虑时间因素来提出融入时间的POI协同推荐（TUCF）算法,从而提高POI推荐的效果。首先,分析基于位置的社交网络（LBSN）的用户签到数据,以探索用户签到的时间关系;然后,利用时间关系对用户签到数据进行平滑处理,以融入时间因素并缓解数据稀疏性;最后,根据基于用户的协同过滤方法,在不同时间推荐不同POI给用户。在真实签到数据集上的实验结果表明,与基于用户的协同过滤（U）算法相比,TUCF算法的精确率和召回率分别提高了63%和69%;与具有平滑增强时间偏好的协同过滤（UTE）算法相比,TUCF算法的精确率和召回率分别提高了8%和12%;并且TUCF算法的平均绝对误差（MAE）比U算法和UTE算法分别减小了1.4%和0.5%。     

自动驾驶汽车虚拟测试中的树木点云生成方法

自动驾驶汽车虚拟测试已成为自动驾驶或车路协同测试评价的一个重要手段,三维激光雷达数据模拟生成是自动驾驶汽车虚拟测试中的重要任务之一,目前多采用基于飞行时间原理的几何模型方法生成激光雷达三维点云数据,该方法生成点云实时性较差。布告牌是虚拟场景中常采用的树木建模方法,由于布告牌仅由两个矩形面片即八个三角形面片组成,直接采用布告牌方法生成的三维点云数据难以反映树木的真实空间信息。针对上述问题,提出了一种基于布告牌空间变换的快速树木三维点云生成方法。以布告牌的纹理图像为依据,根据纹理透明度获取树木二维平面点云分布,经二维树木点云的轮廓提取,结合树木结构的先验知识进行旋转、随机偏移和尺度变换,以更少的三角形面片数和更小的计算代价获得树木的三维点云数据。提出了一种空间直方图三维点云相似度评价方法,将三维点云空间量化为若干个子空间,获得三维点云的投影空间直方图,采用巴氏系数计算投影空间直方图相似度,以投影空间直方图加权相似度作为点云相似度评价值。实验结果表明,基于布告牌空间变换方法和几何模型方法生成的云杉等三种树木的三维点云数据的平均相似度在90%以上,且该方法生成树木点云的时间仅是几何模型法的1%,因此布告牌空间变换树木三维点云生成方法快速且准确,可以满足自动驾驶汽车虚拟测试的性能要求。     

泵驱动两相复合制冷机组变频运转特性

为研究泵驱动两相复合制冷机组的工作特性,特别是换热性能随工质泵频率和室内外温差的变化规律,搭建泵驱动两相复合制冷机组的实验装置,对其进行了实验研究.在本实验装置中,蒸气压缩制冷模式分别采用2.63 k W压缩机和3.75 k W压缩机作为驱动元件,泵驱动两相冷却模式采用带变频器的工质泵驱动.结果表明:室内温度25℃、室外温度10℃时,机组换热量随工质泵频率先增大后减小,在工质泵频率为35 Hz时达到最大值;能效比(energy efficiency ratio,EER)随工质泵频率初始变化不明显,然后逐渐降低.在室外温度为0~30℃时,实验获得了2种运行模式的性能变化情况和最佳转换温度.     

不同本构模型下建筑荷载对近邻地铁的沉降影响分析

针对高层建筑施工对近邻地铁隧道产生的影响,采用MC模型及CY模型两种土体本构模型,预测分析新建高层建筑荷载对紧邻地铁区间隧道及周边地表的沉降影响。结果显示,在计算参数均相同的条件下,两种本构模型得到的建筑荷载对周边土体的影响范围是一致的,但是该影响范围内的地表及隧道结构竖向沉降差异较大;根据工程经验,认为CY模型更符合真实情况。