S31603锻件与钢管焊接接头的腐蚀性能

某天然气输送管道用绝缘接头的法兰组件由S31603锻件和S31603管材焊接而成,为保障焊缝的性能,采用ER316L焊丝手工氩弧焊（GTAW）打底+A022焊条电弧焊（SMAW）填充盖面的工艺进行了焊接试验,并依据相关标准进行了焊接接头的耐腐蚀试验。试验结果表明,焊接接头的电化学腐蚀性能、应力腐蚀开裂性能及晶间腐蚀性能优良,采用的焊接工艺是可行的,试验数据可为天然气输送管道用绝缘接头的焊接工艺方案提供参考。     

水热法制备ZnO抗静电导电粉研究

采用水热法制备掺杂镓(Ga)的氧化锌(ZnO)导电粉体,通过X射线衍射(XRD)、扫描电子显微镜(SEM)、能谱(EDX)等,对材料的组织结构、形貌、粒度等进行了分析和表征。结果表明,制得的ZnO纳米导电粉体具有六方纤锌矿结构,结晶完好,颗粒呈棒状、球状或片状,平均粒径20.04nm,具有导电性,在160℃水热反应3h,Ga用量为1.8%(wt,质量分数)条件下,ZnO纳米导电粉体的电阻率最低,为2.18×10~6Ω·cm。     

显隐信息协同的多视角极限学习模糊系统

多视角数据正在越来越多地应用于各种建模任务,但当前的多视角模糊系统建模方法,主要集中于实现各个显性视角的合作,还未能充分探讨和利用各视角间共享的隐信息。针对此,对如何引入各个显性视角共享的隐空间信息来实现显隐视角协同的模糊系统建模进行了研究。具体地,基于岭回归极限学习模糊系统(ridge regression extreme learning fuzzy system,RR-EL-FS)模型,引入隐空间信息实现显隐视角协同学习来对RR-EL-FS进行学习,最终开发出具有显隐视角协同功能的岭回归极限学习模糊系统预测模型(ridgeregression extreme learning fuzzy system with cooperation between visible and hidden views,RR-EL-FS-CVH)。该方法较之以往相关的多视角建模方法能更好地利用隐空间的有效信息,从而能够进一步提高受训模型的泛化性能。大量的实验结果亦验证了所提方法的有效性。     

带缓冲区且产品保修的设备预防性维护建模

论文考虑的是一个完美的生产系统,即生产系统所生产的产品均没有质量问题。为提高设备的可靠性,调整市场需求,提出带缓冲区的设备预防性维护优化建模方法。已经出售的产品,顾客在使用过程中可能会出现故障,基于这个情况,在保修期内会予以免费维修。找出生产系统的运行时间(T)和缓冲区库存量(S),以此为决策变量建立期望成本模型。在此基础上,构造求解最优策略的算法。通过数值算例演示了该模型,通过灵敏度分析确定了最优策略和相关参数的关系。     

基于AGV的智能停车库调度系统设计

利用AGV全方位移动特性,即可在前后、左右和原地零半径旋转三个方向上独立移动,基于智能停车库的应用场景,将AGV作为控制对象,对调度系统核心模块——路径规划算法、电子地图建模、行车避障以及数据库设计等方面进行了详细研究,给出了调度系统各个分系统的设计实现以及整体的软件组织框架图,同时针对单车道和双车道两种不同的道路设计模式进行了比较。基于经典的A_^*算法,引入转弯因子,提出了一种路径规划算法,使得在起始点和目标点确定的情况下,规划的路径转弯次数最少,AGV行走更平滑,系统效率更高。经实际测试,完成了调度系统基本功能验证。     

温度和存储周期对聚(偏氟乙烯-三氟乙烯)超薄膜极化性能的影响

研究不同存放周期条件下聚(偏氟乙烯-三氟乙烯)(P(VDF-TrFE))电容器样品的极化反转性能,分析温度和存放周期对极化反转性能的影响规律.研究结果表明,存放5个月的样品,经过60℃,106次化反转测试,其相对剩余极化强度Pr/Pr0仍高达0.70以上,表现出良好的时效稳定性.通过研究P(VDF-TrFE)样品极化反转性能的演化规律,预测了极化反转调控的P(VDF-TrFE)样品时效稳定性模型.通过模拟P(VDF-TrFE)分子链微观结构演变过程,给出了电活性界面层对分子链中氟化氢气体形成的抑制模型,建立存放周期和测试温度对样品极化性能影响的分子链微观结构机制,进一步验证了界面层作用的陷阱电荷密度减小,同时关联的时效稳定性微观动力学行为.本工作的研究结果为柔性电子器件的应用提供理论参考.     

多模糊核融合的单目标跟踪算法

针对当前目标跟踪领域中如何准确迅速地对目标进行定位的问题,大部分流行跟踪器的核心内容是结合核方法去训练一个判别分类器来区分目标和周围环境。例如核相关滤波器算法(KCF)将傅里叶变换与核化判别分类器相结合来提升跟踪速度,以及引入TSK模糊逻辑系统(TSK-FLS)的模糊核相关滤波器(FKCF)算法来提高跟踪精度。一些基于KCF的改进算法对部分跟踪难题提出了解决方案,但这些算法在精度方面仍有一定的提升空间。针对此,在FKCF的基础上,从多核融合的角度推导出了一种新的多模糊核相关滤波器(MFKCF)。MFKCF继承了KCF高速的以及FKCF高精度的特性,将多项式核与高斯核进行模糊化,并且融合模糊化后的核函数作为新的目标核函数。由于上述两项改进,使所提算法在跟踪精度方面比KCF与FKCF更好。将KCF算法、FKCF算法与MFKCF算法在OTB50等4个数据集上的30个随机选取的视频进行了实验,实验结果表明MFKCF算法总体表现良好,10项常见属性上的精度均有提升。     

TSK模糊逻辑系统相关滤波器跟踪算法

针对当前目标跟踪领域中如何准确迅速地区分目标和背景的问题,大部分跟踪器的核心内容是如何训练一个判别分类器来区分目标和周围环境。目前较为先进的核相关滤波器算法(KCF)及其改进后的判别式相关滤波器(DCF)将判别分类器与傅里叶变换相结合来提升跟踪速度,一些基于KCF的优化算法对部分跟踪难题,如针对尺度问题的KCF算法和针对目标消失的KCF算法提出了解决方案。但当前已有算法在提高精度方面仍有一定的提升空间,针对此,在核相关滤波器的基础上,从TSK模糊逻辑系统(TSK-FLS)的角度出发推导出了一种新的模糊核相关滤波器(FKCF)。FKCF继承了前者的高速和计算量小的特性,为了提高鲁棒性,将之前简单的高斯映射换成了模糊隶属度函数,并且在核计算的过程中引入了后件参数。由于这两项改进,使得在跟踪精度方面比KCF更好。将FKCF算法与KCF等相关算法在OTB50等4个数据集中的50个随机选取的视频上进行了实验,10项常见属性上的精度均有提升。