碱性体系中电镀黑色光亮锌镍合金的研究

介绍了一种在碱性溶液中电镀黑色光亮锌－镍合金新工艺,讨论了镀液的组成、操作温度及阴极电流密度对镀层含镍量的影响。腐蚀实验结果表明,在含镍量相同的条件下,当镀层未钝化时,此黑色光亮锌－镍合金镀层的耐蚀性能是白色光亮锌－镍合金镀层的４倍。     

WSN中基于多径距离和神经网络的节点定位

为了实现802.15.4a无线传感器网络中的目标定位,提出了一种新的基于多径距离和神经网络的目标定位检测算法。首先通过目标出现时对多径效应的影响估计出到达时间差,从而计算出通信传感器节点之间的多径距离;然后把多径距离作为神经网络的输入,并将目标位置用于神经网络的训练;最后通过选择多径距离估计值和测量值的差的最小成本组函数来定位目标位置。对单目标和多目标的定位检测仿真结果表明,即使当网络中传感器数量和目标增加时,所提出的定位算法的误差累积分布函数也不会增大,而且其定位误差比其他定位算法的误差小,从而增强了网络的鲁棒性,提高了网络中传感器承受故障的能力。     

基于动力学有限元的树在风中摇曳动画

建立了阔叶树在风中的摇曳的有限元模型.考虑了风场与和树之间流固耦合效应,探讨了由平均风压和旋涡脱落引起的2种不同的振动模式,提出一种加速有限元求解的虚拟材料法.通过该模型可以模拟不同风力等级下树的晃动,树的晃动程度与风力等级表中的相符;并通过模拟结果数据库,可生成树在风中摇曳的动画.     

判别性信息增强的行人再识别

在行人再识别中,由相机风格及视角变化造成的行人外观差异严重影响了模型的性能.为缓解该现象,提出一种判别性信息增强的行人再识别方法.该方法由辅助子网络、主干子网络以及时空信息嵌入三部分构成.首先,在辅助子网络中实现不同视角行人图像的风格转换以减少风格差异对性能的影响.为增强特征的判别性,将原图特征和迁移图像特征进行拼接.此外,在主干子网络中通过局部特征迫使主干子网络在关注全局特征的同时,能更多利用局部具有鉴别性的信息.最后,引入行人的时空信息来缓解难样本对识别性能造成的影响.通过实验证明所提算法性能优于大部分主流方法,消融实验也验证了所提算法的有效性.     

基于奇异值分解及形态滤波的滚动轴承故障特征提取方法*

针对滚动轴承振动信号故障特征信息往往被强背景噪声淹没的问题,提出一种基于奇异值分解和形态滤波的振动信号故障特征提取方法。该方法利用信号时间序列重构的吸引子轨迹矩阵奇异值分布特征与信号自身特征的关系,选择轨迹矩阵中主要反映冲击信息明显的奇异值进行信号重构的方法来滤除信号中的平滑信号和部分噪声,获取带噪声的冲击信号;然后利用形态滤波能有效滤除脉冲干扰噪声的特点,反其道而行之,从而提取信号的冲击故障特征的方法,并将该方法应用于轴承的振动信号的故障特征提取。仿真与实例表明,该方法能有效提取强背景信号及噪声中的弱冲击特征信号,是一种有效的弱信号特征提取方法。     

一种基于极点配置稳定的新型局部递归神经网络

针对局部全局前馈递归动态神经网络的稳定性问题提出了一种新的采用极点配置稳定方法的局部递归全局前馈(Locally recurrent global forward, LRGF)神经网络. 由于动态神经元的极点有存在于实轴上和一对共轭复数极点两种情况, 为了避免神经元无限脉冲响应滤波器(Infinite impulse response filter, IIR)的系数投影到稳定区域的复杂性, 构造的神经网络将动态神经元分成实数极点IIR和共轭复数极点IIR两部分, 通过函数权值的方法将这两部分加权输出.同时针对这种新的神经网络采用了梯度下降的学习算法. 通过仿真对本文提出的神经网络的可靠性和有效性进行验证,并分析这种新的神经网络在稳定投影计算上的复杂度.     

基于卷积神经网络梯度和纹理补偿的单幅图像超分辨率重建

现有的单幅图像超分辨率重建算法大都在追求高峰值信噪比（Peak signal-to-noise ratio, PSNR）,在特征提取过程中缺少对图像纹理细节信息的关注,导致重建图像的人眼主观感知效果不太理想。为了解决这一问题,本文提出了一种基于卷积神经网络梯度和纹理补偿的单幅图像超分辨率重建算法。具体设计了3条支路分别用于结构特征提取、纹理细节特征提取及梯度补偿,然后利用所提出的融合模块对结构特征和纹理细节特征进行融合。为防止重建过程中丢失图像的纹理信息,提出纹理细节特征提取模块补偿图像的纹理细节信息,增强网络的纹理保持能力;同时,利用梯度补偿模块提取的梯度信息对结构信息进行增强;此外还构建了深层特征提取结构,结合通道注意力与空间注意力对深层特征中的信息进行筛选及特征增强;最后利用二阶残差块对结构和纹理特征进行融合,使重建图像的特征信息更加完善。通过对比实验验证了本文方法的有效性和优越性。     

剑麻膏中叶绿素铜钠盐的制备及性能测定

以从剑麻膏中萃取得到的叶绿素为原料,研究了酸化、铜代、皂化条件对叶绿素铜钠盐产率的影响。结果表明,酸化时p H=3,温度65℃,酸化时间60 min;铜代时硫酸铜加量1.5 g,时间2 h;皂化时温度75℃,时间60 min,p H=12,产品的产率为4.46%。UV-VIS、IR表明,所得产品为叶绿素铜钠盐,该产品耐热性(100℃时)良好,在中性和偏碱性条件下稳定,耐光性较差,对还原剂较稳定,对氧化剂稳定性差,可与其它(常见的)食品添加剂混合使用。     

还原胺化合成乙二胺催化剂的制备及表征

选择TiO2为载体,Cu和Re为助剂,采用浸渍法制备改性Ni-Co双金属催化剂,研究其在乙醇胺还原胺化合成乙二胺的应用,通过单2因素和正交设计实验确定催化剂制备的最佳条件:金属负载量10%,镍/钴比4,助剂含量2%,浸渍溶液pH为8。采用XRD和SEM-EDS技术对催化剂的晶型结构、表面微观形貌和元素含量进行表征。结果表明,Ni以分散的金属态存在,Co以氧化物的形式存在,催化剂表面粗糙,比表面积较大,金属含量适当,催化剂活性较好。     

剑麻麻膏水解工艺研究

以剑麻麻膏为原料,水为溶剂,采用浓硫酸酸解法制备水解物,考察了水解时间、硫酸质量浓度、麻膏与浓硫酸质量比对水解收率及水解物含量的影响。以高效液相色谱为检测手段,通过单因素和正交设计实验确定了水解的最佳工艺条件：水解时间8h,硫酸质量浓度15%,麻膏与浓硫酸质量比1∶1。在此条件下水解物收率68.56%,水解物含量12.55%。