由粗到精的虹膜图像离焦模糊评价方法

离焦模糊评价在虹膜识别系统中尤为重要。传统的方法是通过频谱分析测量虹膜图像的离焦模糊程度,这类方法容易受到光照变化以及睫毛和眼皮等噪声区域的影响。提出了一种由粗到精的虹膜图像离焦模糊评价方法。第一步,通过频谱分析去除严重模糊的虹膜图像,进行虹膜图像离焦模糊粗分类。第二步,通过方向金字塔分解,提取虹膜图像的质量特征。在人工合成的离焦模糊虹膜图像数据库中,利用径向基神经网络建立起质量特征与质量等级间的对应关系。通过建立起的模型进行实际的虹膜图像离焦模糊等级预测,以及虹膜图像离焦模糊精分类。在Clarkson数据库上的实验结果证明了该方法不仅可以准确区分清晰图像和离焦模糊图像,而且相比于传统的虹膜图像离焦评价方法更接近于人的视觉感知。     

多功能通用润滑脂的研制

介绍了多功能通用润滑脂的研究过程及性能。实验室理化性能测定和实际使用结果表明，该脂主要性能达到了美军标ML-G-10924F的质量标准，可以满足火炮、炮弹及车辆等军械装备的使用要求。     

XM270-20/40密炼机及上辅机几种常见故障与处理

XM270－20／40密炼机及上辅机系统是我公司的主要炼胶设备之一，它具有生产效率高，控制可靠等优点，也是目前国内众多轮胎厂家的主要炼胶设备之一，本文根据该设备在实际应用中所反映出的问题，有针对性地加以总结，以期与同行交流，共同进步。     

磺酰脲类除草剂的微生物降解

微生物降解是磺酰脲类除草剂降解的重要途径之一。笔者对磺酰脲类除草剂微生物降解途径及影响微生物降解的因素进行了分析，对磺酰脲类除草剂微生物降解的研究现状做了简要综述，提出了微生物降解领域的发展趋势和有待解决的问题。     

更具吸引力的SYNTRAN~遮光剂

介绍了遮光剂的起效原因、SYNTRAN遮光剂产品系列、SYNTRAN遮光剂的特性和有益性,用SYNTRAN遮光剂调配产品。Interpolymer公司专门设计的SYNTRAN遮光剂系列以更低的总配方成本来改进个人护理产品和家用洗涤剂的性能并增进操作的便捷性。     

相转移催化合成长链双(硫代磷酰基)亚胺

以三氯硫磷为原料，用相转移催化方法(PTC)在碱性条件下与长链醇作用合成了两个O，O—二烷基硫代磷酰氯，然后经过氨解、缩合反应合成了两个新的长链双(硫代磷酰基)亚胺；确定了最佳反应条件：在合成烷氧基硫代磷酰氯时，用四丁基溴化铵(TABA)作相转移催化剂，三氯硫磷、醇、氢氧化钠物质的量比为1：2：2．5，反应时间为3～4h，反应温度为40℃，二氯甲烷作溶剂；在合成长链双(硫代磷酰基)亚胺化合物时，以NaH作催化剂效果最好；用元素分析、IR、^1HN—MR对化合物进行了表征。     

低水头大型水利枢纽汛期运行水位动态控制方法研究与应用——以长洲水利枢纽为例

水库汛期运行水位动态控制是促进雨洪资源利用、缓解水库防洪与兴利之间矛盾、提高水电站综合效益的重要手段。本文以长洲水利枢纽为例,针对低水头大型水利枢纽调度过程中面临库区上游淹没制约、下游尾水顶托、机组出力受限等多约束问题,构建了适用于此类工程的防洪与发电多目标联合优化调度模型,提出基于淹没临界控制线的调洪演算方法和发电流量逐次分配优化求解方法。通过长系列模拟演算和多方案对比分析发现,与常规方案相比,采用运行水位动态控制方案可以使枢纽汛期平均发电水头提升6.88%、平均发电量增加8.75%,经济效益显著。研究方法对低水头大型水利枢纽防洪与发电联合优化调度具有借鉴意义。     

偏振光实时定位的标识线导航路径图像识别

针对传统方法存在图像噪声免疫性弱、识别偏差大、导航路径实时性较差的问题,提出基于偏振光实时定位的标识线导航路径图像识别方法.通过选取四个偏振光的偏振方向向量、时间信息、太阳方向向量判定方式与地磁信息,获取当地的地理坐标,完成偏振光实时定位.采用中值滤波技术实现图像的降噪与边缘处理,通过目标、背景区域与整体路径图像的关系,利用Otsu方法在直方图灰度变化区间内选取一个阈值,令该阈值满足类内方差极小、类间方差极大的条件,从而获得最佳阈值.再使用架构的判定函数验证阈值,根据抽行扫描法获得标识线的中心像素方位,并对其拟合,最后依据数学形态学实现对标识线的有效识别.实验结果表明,所提方法可以有效去除图像中存在的噪声点,在路径识别中能有效识别出各类标识物,识别效果较好.     

GROMACS 2020在ROCm平台上的移植与优化

GROMACS是应用广泛的开源分子动力学模拟软件,当前主要通过CUDA使用NVIDIA GPU进行加速计算。ROCm是一个开源的高性能异构计算平台。基于ROCm平台的HIP编程语言,首次实现了GROMACS 2020系列在ROCm平台上的完整移植。在MI50 GPU上,以一个复杂离子液体模拟算例为目标,使用GPU性能分析工具rocprof对移植代码进行了性能分析。针对MI50硬件特性,先后对成键力核函数、静电力的PME核函数和短程非成键力核函数进行了优化,优化后运行目标算例的性能相比初始版本整体上获得了约2.8倍的加速比,在 MI50上的性能高于GROMACS原版OpenCL代码60.5%,相对纯CPU版本有约2.7倍的加速比。在另外2个具有代表性算例的单结点测试以及离子液体算例的多结点扩展性测试中,优化后的代码也达到了较好的性能提升,这表明所采用的优化操作具有一定的通用性。     

基于二次EEMD的工业电能需量多步预测

电力大用户最大需量控制是降低电网峰值负荷、节约用户电费成本的重要技术手段.面向强波动性和冲击性工业电能需量控制,研究了超短期需量负荷的多步预测问题.基于集成经验模态分解(EE-MD)方法,通过二次分解有效分离时间序列中不同频率的信号,采用长短期记忆网络(LSTM)对各信号子序列进行独立预测,最后组合预测结果.实验结果表明,本方法能很好的预测工业需量负荷变化,M A PE/MAE/NRMSE精度指标基本控制在2％ 以内,明显优于多种现行主流时序预测模型和最新文献方法,且消除了多步预测的传递误差,预测模型精度和稳定性满足需量控制要求.