碳纳米管负载镍基催化剂上乙炔选择性加氢

分别采用浸渍法、化学还原法和超声辅助的浸渍-化学还原法,制备晶态Ni/CNTs、非晶态NiB和NiB/CNTs催化剂,对非晶态NiB/CNTs催化剂热处理使其晶化.表征了催化剂,并考察催化剂的乙炔选择性加氢性能.结果表明非晶态NiB/CNTs合金的催化性能优于晶态Ni/CNTs以及晶化NiB/CNTs催化剂的性能,其在乙炔选择性加氢反应中有较好的稳定性,连续使用650 min后乙炔转化率达80%以上.乙烷选择性随反应进行逐渐下降,最终趋于7.5%;乙烯选择性随反应进行逐渐上升,最终趋于55%.     

一种嵌入式数字视频记录系统的设计

为了提高对车辆的管理和交通事故判断的准确性,采用ARM7微控制器LPC2210和MPEG-1压缩芯片SZ1510设计了一种应用在汽车上的嵌入式数字视频压缩记录系统,可以将摄像头拍摄的汽车的整个行驶过程实时准确的记录存储在电子盘中,通过事后回放来为规范管理和交通事故判断提供可靠依据.本系统将摄像头拍摄到的视频信息以MPEG-1格式进行实时压缩并以文件的形式存放在电子盘中,回放分辨率达到720×576,画面质量清晰.采用的32位ARM微处理器较16位处理器的速度大大提高,完全满足了视频压缩存储记录的实时性要求,而且本身体积小、功耗低,大大提高了系统的综合性能.     

钛合金流体软管组件的设计与工艺

高功率电子产品的散热需求越来越高,流体软管组件作为热量传输载体的必要部件,其轻量化、可靠性等性能越来越重要。文中提出了一种钛合金流体软管组件的设计方案,并系统研究了该软管组件的制备工艺,最后的可行性,为液冷散热的流体连接提供了一种有效的解决方案。     

矿产勘查生产要素配置中政府和市场作用分析

矿产资源是经济社会发展的重要物质基础,是国家安全的战略保障。党的二十大要求“构建全国统一大市场,深化要素市场化改革,建设高标准市场体系”,强调“充分发挥市场在资源配置中的决定性作用,更好发挥政府作用”。本文分析了近年来矿产勘查生产要素配置现状,梳理了矿产勘查中政府和市场关系演变和作用机制,从充分发挥市场决定性作用、构建“有效市场”和更好发挥政府作用、塑造“有为政府”两个方面提出对策建议,以期为充分发挥政府和市场两个主体在矿产勘查生产要素配置中的作用提供一些思路。     

基于多重网格的地表水文与二维水动力动态双向耦合模型研究

针对流域洪涝模拟模型的计算精度、格式稳定性及计算效率等问题,本文提出基于多重网格技术的地表水文与二维水动力动态双向耦合模型(M-DBCM)。地表水文模型采用非线性水库法模拟降雨产流和径流;二维水动力模型采用浅水方程模拟洪水演进过程。采用不同分辨率的网格划分计算区域,在粗网格区域采用地表水文模型模拟降雨径流过程;在细网格区域采用二维水动力模型模拟洪涝积水区的水流运动。地表水文和二维水动力模型通过内部耦合移动界面(Coupling Moving Interface, CMI)实现无缝连接,保证通过CMI的水量和动量等通量守恒,提高模型的模拟精度。采用时间显式格式同时求解地表水文和水动力模型,在不同区域采用不同的计算时间步长,以提高模型的计算效率。通过典型案例验证本文构建的耦合模型的性能,结果表明本文提出的动态双向耦合模型能够在保证模拟精度的同时提高计算效率。     

物联网环境下移动边缘计算安全问题

物联网时代多类型流量的接入与应用场景的多样性,从计算能力、存储和业务时延等多个方面对当前集中式云计算架构提出新的挑战.移动边缘计算(MEC)作为一种在网络边缘为用户提供服务的解决方案,能够满足物联网多样性的业务需求.针对移动边缘计算在物联网中的安全问题,对移动边缘计算的概念、应用场景和安全进程进行介绍,着重从数据传输安全、存储安全和计算安全3个方面阐述了移动边缘计算在物联网时代所面临的安全挑战.     

应用型本科院校“数字图像处理”教学研究与改进

"数字图像处理"是电子信息类专业的基础课程具有很强理论性和工程应用性。根据培养高素质应用型人才的培养目标以及课程思政的要求,分析当前教学模式中存在的问题和不足,提出旨在提高教学质量和人才培养质量的方法和措施。教学改革措施增强了学生对该课程的学习兴趣和主动性,培养了学生的爱国情怀、创新思维,提升了学生的实际工程能力,且提高了教学质量。     

基于深度学习的管道纱线及其颜色检测

为了保证自动换筒系统中的纱线自动打结机能够正常运行, 需要对管道吸取的纱线进行检测. 纱线纤细、种类繁多且颜色各异, 传感器方法难以胜任, 使用图像处理的方式较为合适. 但是对于纱线检测问题传统的图像处理方法复杂且检测准确率低, 难以解决纱线种类多、尺寸不一以及颜色多等问题, 故本文提出了一种基于Inception v4中Inception-ResNet-A块进行改进的多尺度深度可分离卷积块组成的网络来检测管道中的纱线. 其中改进的多尺度深度可分离卷积块采用3×3卷积核的深度可分离卷积层代替Inception-ResNet-A块中3×3传统卷积层并去除了其中的一些1×1卷积层, 简化卷积块的计算量以及参数量, 此外还结合了残差网络ResNet的方法进行通道融合,防止特征丢失. 试验结果表明, 该网络模型具有非常好的泛化能力以及辨识效果.     

基于聚类与机器学习的零售商品销量预测

本文提出一种基于K-means聚类与机器学习回归算法的预测模型以解决零售行业多个商品的销售预测问题,首先通过聚类分析识别出具有相似销售模式的商品从而实现数据集的划分,然后分别在每个子数据集上训练了支持向量回归、随机森林以及XGBoost模型,通过构建数据池的方式增加了用于训练模型的数据量以及预测变量的选择范围.在一家零售企业的真实销售数据集上对提出的模型进行了验证,实验结果表明基于K-means和支持向量回归的预测模型表现最优,且所提出的模型预测效果明显优于基准模型以及不使用聚类的机器学习模型.     

Flex土体大位移监测传感器研究

基于Flex技术制备了一种大位移传感器,可用于土体内部大位移的实时监测,研究中的Flex大位移传感器,具有体积小、耐腐蚀、成本低、线性度好、量程大等优点.Flex大位移传感器主要由Flex传感器和铰链弯曲结构组成.通过标定试验可知,在0～60°的测量范围内Flex大位移传感器信号与弯曲角度呈现良好的线性关系,其分辨率可达到0.5°～0.7°.在室内模型箱试验中,对Flex位移传感器与灵敏度较高的FBG(fiber Bragg grating)位移传感器测量结果进行比较,得到的数据结果吻合良好,验证了Flex大位移传感器的可靠性.