基于Bayes方法的Al-Mg-Mn合金断裂韧度研究

基于Bayes方法研究了Al-5.2Mg-0.7Mn-0.20Sc-0.1Zr合金的平面应变断裂韧度。结果表明,Al-5.2Mg-0.7Mn-0.20Sc-0.1Zr合金热轧板在L-T和T-L取向KIC值分别为32.66和32.03 MPa·m1/2,平面应变断裂韧度各向异性差别较小。     

超高效液相色谱串联质谱法测定烟草中的噁霉灵残留

为降低烟草中噁霉灵检测中的基质干扰，提高检测灵敏度和和稳定性，通过试验建立了以QuEChERS为样品前处理方法、液相色谱串联质谱仪为检测仪器的烟草中噁霉灵残留检测方法。样品加水浸润后，经丙酮提取、盐析试剂包除水、石墨化炭黑除杂后，采用Agilent ZORBAX 300SB-C8液相色谱柱（2.1 mm×100 mm，1.8 μm）分离，甲醇-水程序洗脱，ESI雾化，串联质谱MRM检测。结果发现，该方法在0.0025~0.0500 mg/L范围内线性良好，决定系数r²=0.9996，定量检测限1.06 μg/L，回收率在90.8%~92.0%之间，相对标准偏差为5.1%。运用该方法测定烟草中的噁霉灵，操作简单，检测精度高，满足CORESTA对烟草农残检测的要求。     

Development of mobile miniature natural gas liquefiers

With increasing consumption of natural gas (NG), small NG reservoirs, such as coalbed methane and oil field associated gas, have recently drawn significant attention. Owing to their special characteristics (e.g., scattered distribution and small output), small-scale NG liquefiers are highly required. Similarly, the mixed refrigerant cycle (MRC) is suitable for small-scale liquefaction systems due to its moderate complexity and power consumption. In consideration of the above, this paper reviews the development of mobile miniature NG liquefiers in Technical Institute of Physics and Chemistry (TIPC), China. To effectively liquefy the scattered NG and overcome the drawbacks of existing technologies, three main improvements, i.e., low-pressure MRC process driven by oil-lubricated screw compressor, compact cold box with the new designed heat exchangers, and standardized equipment manufacturing and integrated process technology have been made. The development pattern of “rapid cluster application and flexible liquefaction center” has been eventually proposed. The small-scale NG liquefier developed by TIPC has reached a minimum liquefaction power consumption of about 0.35 kW·h/Nm³. It is suitable to exploit small remote gas reserves which can also be used in boil-off gas reliquefaction and distributed peak-shaving of pipe networks.     

视频侦查中人像智能分析应用及算法优化

人像智能分析指的是对视频或录像中的人像进行结构化和可视化分析,对目标人物进行性别、年龄、发型等特征的智能识别,这项技术在视频侦查中有极高的应用价值。人像识别早期的算法是通过人工提取特征,通过学习低级视觉特征来针对不同属性进行分类学习,这种基于传统方法的模型表现常常不尽如人意。在计算机视觉领域,通过海量图像数据学习的神经网络比传统方法有更丰富的信息量和特征可以被提取。文章尝试通过深度学习技术训练神经网络模型对行人进行检测和识别,对于衣着不同的行人进行智能识别,具有更好的鲁棒性,提升了视频人像识别的准确率,拓展了人工智能技术在身份识别领域的应用。     

碳基采暖电热材料研究进展

近几年,由于节能与环保的需求,电取暖的方式得到大力的推广,电热材料的研究与应用受到人们广泛的重视。非金属碳基电热材料是新型的节能型电热采暖材料,本文重点对影响非金属碳基电热材料中的炭黑基电热材料、碳纤维基电热材料、碳晶电热材料电热性能的因素及相关应用进行了综述。     

新工科理念下“扩频通信技术与应用” 课程教学实践

本文以“扩频通信技术与应用”课程为例，探讨新工科理念下工程学科实践教学改革，具体措施包括：开展虚拟仿真实验，充分发挥双师型教师的主观能动性，开展MATLAB仿真训练、工程技术实训及相关的创新创业训练，结合企业实习以及开展国际交流合作等。     

象山煤矿11~#煤层带压开采危险性预测

采用突水系数法对象山煤矿北一采区11#煤层突水危险性进行了预测,结果显示,北一采区西北角、东南角属于相对安全区,突水系数0.06 MPa/m,北一采区北部B6孔附近为相对危险区,突水系数在0.1~0.119 MPa/m之间,其它区域处在临界区。该研究成果可为矿井防治水提供参考依据。     

基于Q-learning的不确定环境BDI Agent最优策略规划研究

BDI模型能够很好地解决在特定环境下的Agent的推理和决策问题,但在动态和不确定环境下缺少决策和学习的能力。强化学习解决了Agent在未知环境下的决策问题,却缺少BDI模型中的规则描述和逻辑推理。针对BDI在未知和动态环境下的策略规划问题,提出基于强化学习Q-learning算法来实现BDI Agent学习和规划的方法,并针对BDI的实现模型ASL的决策机制做出了改进,最后在ASL的仿真平台Jason上建立了迷宫的仿真,仿真实验表明,在加入Q-learning学习机制后的新的ASL系统中,Agent在不确定环境下依然可以完成任务。     

水文序列相依变异识别的RIC定阶准则——以自回归模型为例

水文过程相依性是水文变异的主要表现形式之一,应用自回归模型对其进行拟合时合理确定模型阶数是一个难点问题。本文在分析AIC和BIC准则的基础上,提出了一种以原序列与其相依成分的相关系数作为拟合度指标,同时借用信息熵形式的函数式,作为模型不确定性度量指标的自回归模型定阶准则(简称RIC准则)。以AR(1)、AR(2)、AR(3)和AR(4)模型为例进行统计试验,将不同序列长度下该准则的定阶准确率与其他定阶准则进行比较,试验结果表明,RIC准则对于上述模型均具有较好的适应性,且定阶准确率远高于AIC准则,其中对于前三阶模型RIC准则优于BIC准则,但四阶模型略低于BIC准则。RIC准则的优势是可以同时满足模型定阶、相依程度分级与模型检验的需求,将其应用于实测水文序列分析,结果显示,该准则能较准确地识别自回归模型的阶数,且符合提出的"相依有变异而残差无变异的最小阶数"的检验标准。     

面源红外诱饵对抗红外制导导弹干扰策略研究

面源红外诱饵使用的过程中,合理有效的干扰策略是干扰红外制导导弹的关键,针对这一问题,通过理论分析与仿真模拟相结合得到面源红外诱饵对抗红外制导导弹的干扰策略。首先以红外成像制导导弹为例,介绍红外制导导弹的仿真模型,然后将攻击过程分为锁定前与锁定后,以命中率为评价指标,得到两个阶段下的最佳干扰策略,包括诱饵的最佳释放时机、释放间隔以及载机应采取的机动动作等。