消失模铸渗SiC-Cr-RE耐磨铸铁

采用消失模铸渗法,在聚苯乙烯(EPS)泡沫模型表面涂刷铸渗涂料,浇注后铁水渗入涂料层,得到表面耐磨铸铁。铸渗涂料的主要组成为SiC粉、EPS粉、Cr-Fe粉、RE添加剂、粘结剂等。研究了表面渗层的组织及显微硬度,用ML-100磨粒磨损试验机测试了渗层的耐磨性。试验表明渗层组织中的珠光体及片状石墨比基体细化,渗层显微硬度是基体铸铁的2.1倍,渗层的磨损量是基体铸铁的33%。分析探讨了表面渗层耐磨性较高的原因。     

TPS法测定泡沫铜/石蜡复合相变材料热物性

运用瞬态平面热源法(Transient Plane Source-TPS)对4种孔隙率的泡沫铜/石蜡复合材料热物性进行了测量。以10μm厚的镍金属按双螺旋线布置作为测量探头。泡沫铜材料孔隙率分别为ε=97.79%、ε=96.17%、ε=94.94%和ε=93.26%,经线切割加工后向内灌入液态石蜡,凝固后作为测试样品。在室温(25±1℃)和常压下对复合材料的等效导热系数、热容及热扩散率进行了测量。测试结果表明:复合材料导热系数和热扩散率因泡沫铜的加入而大幅提高,在孔隙率ε=93.26%时,等效导热系数已达到单纯石蜡的25倍,而复合材料等效热容则由于铜金属加入的绝对量较少相对原石蜡热容变化较小。以比例加成的方法对泡沫铜/石蜡复合材料的等效热容进行了计算,并利用实验数据拟合了其等效导热系数的计算公式,运用这些公式对复合材料物性的计算结果与实验结果非常吻合。     

N,N-二乙基乙醇胺(DEEA)溶液CO2吸收解吸性能的实验研究

胺法捕集回收二氧化碳工艺存在的最大缺陷是高吸收速率与低再生能耗不能共存,高效溶剂的开发是解决这一问题的有效途径之一。为筛选出吸收解吸综合性能良好的吸收剂,本文利用溶剂快速筛选实验装置对几种不同醇胺吸收剂进行了实验研究,主要从溶液吸收负载、吸收速率、解吸负载、解吸速率、循环容量及相对再生能耗等方面进行了分析比较,实验结果显示N,N-二乙基乙醇胺(DEEA)溶液表现出较好的CO₂捕获性能。此外,通过溶解度装置、填料吸收塔及再生塔分别对DEEA溶液的平衡溶解度、传质系数及再生能耗进行了实验研究与验证。实验结果表明:增加溶液浓度会降低其CO₂平衡溶解度;增加CO₂分压能增加其CO₂平衡溶解度;增大进料温度能增加溶液在填料塔中的传质系数;提高富液负载及贫液负载会降低溶液的再生能耗。因此,基于其较好的吸收解吸性能,DEEA是一种可以工业化应用的潜在吸收剂。     

（Ni—P）—SiC—PTFE化学复合度层摩擦性能研究

通过磨损试验及表面显微观察，测试并分析了(Ni-P）-SiC-PTFE化学复合镀层的耐磨性，自润滑性等摩擦性能。实验结果表明：（Ni-P）-SiC-PTFE复合镀层的耐磨性，自润滑性高于化学镀（Ni-P）镀层。该复合镀层可用于高性能塑料模具的表面处理。     

改进PCNN与平均能量对比度的图像融合算法

为了改善红外光和可见光图像融合的视觉效果和运算时效性，借助有限离散剪切波变换（Finite discrete shearlet transform, FDST）将源图像分解一系列大小相同尺度不同的高低频子带；然后，在低频子带的融合过程中采用改进的空间频率作为脉冲耦合人工神经网络(Pulse Coupled Neural Network，PCNN)的输入激励，动态调节链接强度的大小，以便根据图像的特征自适应变化，充分保留了图像轮廓和边缘等特征信息。在高频子带的融合中，采用区域平均能量对比度的策略进行融合，尽可能突出了纹理和细节等信息；最后，对处理得到的高低频子带采取FDST逆变换，重构得到背景清晰和目标突出的图像。实验结果表明:提出的改进融合方法能够更加清晰和全面地呈现出图像中的背景和目标，与其他几种算法相比，主观视觉与客观指标均表现的最优，且具有更高的运算效率。     

FeSi6.5/Fe复合磁粉芯的制备及磁性能研究

采用硅酮树脂作为绝缘包覆材料,通过压制和热处理制备FeSi_(6.5)/Fe复合磁粉芯,探讨了Fe粉含量对磁粉芯磁性能的影响。研究结果显示,磁性粉末的表面存在一层厚度约为200 nm的绝缘包覆材料,包覆后的磁粉芯在宽的频率范围内具有良好的频率特性。随着Fe粉含量的增加,磁粉芯的密度、最大磁导率、饱和磁感应强度和矫顽力都在逐渐上升。当Fe粉添加量为质量分数20%时,磁粉芯的饱和磁感应强度值从312.8 mT增加到568.3 mT,B_s提高了近81.7%。损耗分离研究显示,Fe粉的加入可以有效地降低磁粉芯的磁滞损耗,但在高频下会增加涡流损耗。     

面向物联网的信息家电设计之繁与简

针对信息家电与传统家电相比之下存在的特点和优势,结合物联网技术的发展和应用,提出了新技术环境下信息家电数字化、智能化的未来发展方向。根据信息家电功能、形态、情感因素的设计,阐述了其设计的复杂性与简洁性之间需要制约和平衡,以达到满足消费者物质和精神双层需要的目的,从而建立一种超智能家居环境,并提高人们的生活质量。     

融合密集连接与自适应加权损失的血管壁图像分割

针对传统深度神经网络在对血管壁图像分割中难以提取具有针对性有效特征的问题,提出一种融合密度连接与自适应加权损失的血管壁图像分割方法。首先通过构建密集连接的分割网络学习更多的边界和轮廓表征以促进特征复用融合;然后设计了改进的自适应加权损失和边界紧凑性损失约束训练网络,利用自适应加权损失自动调整不同区域分割产生的损失比例来引导网络向最佳方向学习,同时引入边界紧凑性损失约束以充分利用边界信息,提升对血管壁图像的分割精度;最后对包含2 544张MRI的MERGE血管壁数据集进行了验证实验。结果表明,提出的改进方法能够有效提取血管壁图像的特征信息,在管腔和外壁轮廓分割中的Dice分别达到了93.65%和95.81%,设计的消融实验也充分证明了所提各个模块和网络的有效性,能够更好地实现高精度的图像分割。     

融合关键点属性与注意力表征的人脸表情识别

人脸的表情变化非常细微,通常表现在图像中某些局部点区域的改变,现有的人脸表情识别方法难以捕捉到表情的细微变化,对非表情区域干扰不具有鲁棒性。为了获得描述人脸表情变化的高效特征表示,提出了一种融合关键点属性与注意力表征的人脸表情识别方法。通过添加通道注意力和空间注意力的神经网络提取人脸图像中的关键点信息,实现不同维度和位置的权重分配,有效避免非表情区域的干扰,捕获图像中局部关键点的特征表征。引入Transformer模块学习不同关键点之间的相关联系,引导网络构建对表情类型更具分辨力的特征表示,从而实现精准识别。通过在CK+、JAFFE、FER2013三种公开数据集上进行实验的结果表明：提出算法的识别准确率分别达到了99.22%、96.57%、73.37%。     

塑料模具(Ni-P)-SiC-PTFE化学复合镀工艺

研究了45钢的（Ni-P）-SiC-PTFE化学复合镀工艺。分析了镀液中固体微粒含量、镀液pH值、镀液温度等对化学复合镀的影响，讨论了镀后热处理对镀层的影响，确定了最佳施镀工艺及热处理工艺。试验证明（Ni-P）-SiC-PTFE化学复合镀层具有优良的耐磨性及自润滑性，可用于高性能塑料模具的表面处理。