混合稀土对AZ80镁合金显微组织和力学性能的影响

利用XRD衍射分析仪、光学显微镜、扫描电子显微镜、万能拉伸试验机、透射电子显微镜等仪器设备研究低含量混合稀土对AZ80镁合金力学性能和显微组织的影响。结果表明:随着混合稀土含量的增加晶粒不断细化,生成的板条相Al11RE3(RE代表Ce和La)也逐渐增加,在热变形过程中阻碍位错和晶界的运动,强化合金的力学性能,其中稀土的质量分数为0.15%的合金具有最佳的力学性能;该合金挤压态下的抗拉强度为320 MPa,屈服强度为221 MPa,伸长率为16%;在175℃时效16 h的条件下,材料达到峰时效,合金性能得到进一步的提高,抗拉强度为354 MPa,屈服强度为246MPa和伸长率为9.4%。     

SDON中基于贝叶斯模型的流量预测机制

SDON(软件定义光网络)是光网络发展的最新趋势。为了进一步提高 SDON 的智能化和对业务的动态支持,利用短期的业务流量特性预测较为长期的流量显得日益重要。文章提出了一种基于贝叶斯模型的流量预测机制,该机制充分利用贝叶斯模型对 SDON的业务流量进行长期预测。仿真结果验证了该机制的准确性和有效性。     

湘钢1号高炉炉凉的处理与分析

对湘钢1号高炉炉凉的原因及处理进行了总结和分析,认为低料线、连续崩料及管道是炉凉的主要原因。采用集中加净焦、减轻焦炭负荷、堵风口、控制较高炉温、降低碱度、滚动出铁等措施使炉况得到迅速恢复。     

一种提取次表层海水冷量的新型换热方案

提出了一种新的冷媒水与海水在海中进行换热的方案.将自来水作为冷媒水,通过输水管道送入设置于海中一定深度的换热单元,与次表层海水换热后通过地下含水层输送到用冷区域.在不同管径和流速的情况下进行的热力学计算表明,流速较小、管径较小时单管换热情况较好;在满足总供冷量一定的条件下,换热管径为0.7m、流速为0.1m/s时总输水耗功及总管长最小.与陆上换热方案相比,海中换热方案能够应用于盐度较高的海区,减少输水耗功,提高海水的冷量利用率.     

九龙江北溪水电站建设对下游干流枯水径流影响

九龙江是福建省第二大河流,北溪是龙岩、漳州和厦门三市的重要水源地,北溪下游干流的枯水流量大小不仅影响干流河道的生态用水和纳污能力,而且直接影响到漳州市和厦门市的饮用水安全。本文通过北溪主要水电站工程对干流的枯水期平均流量、最小月平均流量及最小日平均流量的影响原因和影响程度分析,为北溪枯水期水量调度提供参考。     

特殊时期重要用户电压暂降问题仿真及对策研究

电力系统中部分重要用户负荷包含较多敏感负荷,这类用户在特殊时期对电压质量的要求非常高。以某重要用户（以下简称HXS）为例,从保障可靠供电的角度出发,采用电力系统计算机辅助设计一直流系统电磁暂态仿真软件（powersystemcomputeraideddesign-electromagnetictransientinDCsystem,PSCAD／EMTDC）建立了HXS的输配电系统模型,分析HXS的供电方案与负荷组成情况。针对系统中不同地点、不同类型、不同持续时间的故障对用户节点电压暂降造成的影响及影响程度进行仿真分析,并从供电部门的角度提出了有针对性的电压暂降控制措施。     

部分耗尽SOI MOSFETs中沟道的非对称掺杂效应

利用二维模拟软件对部分耗尽SoI器件中的非对称掺杂沟道效应进行了模拟.详细地研究了该结构器件的电学性能,如输出特性,击穿特性.通过本文模拟发现部分耗尽SOI非对称掺杂沟道相比传统的部分耗尽SOI,能抑制浮体效应,改善器件的击穿特性.同时跟已有的全耗尽SOI非对称掺杂器件相比,部分耗尽器件性能随参数变化,在工业应用上具有可预见性和可操作性.因为全耗尽器件具有非常薄的硅膜,而这将引起如前栅极跟背栅极的耦合效应和热电子退化等寄生效应.     

基于深度学习的目标跟踪技术的研究综述

深度学习技术在计算机视觉领域的应用日趋广泛,基于深度学习的目标跟踪技术是当前计算机视觉领域的一项重要研究课题。文章首先对国内外目标跟踪技术的发展历程进行了回顾和梳理,详细介绍并对比了部分典型的基于深度学习的目标跟踪方法;然后介绍了几种目标跟踪领域的典型数据集;最后对基于深度学习的目标跟踪技术的研究进行了总结,并对未来的发展方向进行了展望。     

基于可变形卷积神经网络的手势识别方法

卷积神经网络本身具有丰富的特征表达能力和学习能力,但本质上,其模块中几何变换能力是固定的。因此,引入可变形卷积核来改进VGG16的网络结构,搭建名为DCVGG的卷积神经网络结构来进行手势识别的研究。在不同数据集下,基于可变形卷积神经网络的手势识别方法能够直接把RGB图像数据输入网络。最终输出的结果,对手势的平均识别率达到97%以上,有效提高网络的性能,提升卷积神经网络对样本对象的容忍度和多样性,丰富卷积神经网络的特征表达能力,与传统LeNet5、VGG16结构和传统人工特征提取算法相比效果更佳,比传统结构更深,鲁棒性更好,识别率更强,可以为复杂背景下有效识别手势提供参考,具有一定的延拓能力。