一种架空蒸汽管滑动支座保温结构的优化方案

以山西某市工业园区架空蒸汽管网工程为例,提出了一种架空蒸汽管滑动支座的保温新结构,计算了普通滑动支座和新保温结构滑动支座的散热损失,并结合前期施工成本和后期运行费用,对普通滑动支座和新保温结构滑动支座进行了技术经济分析。结果表明,新保温结构滑动支座在施工阶段成本费用较高;但在运行期间可有效减少由于滑动支座弧形板处热损失所导致的蒸汽损耗的运行费用。因此采用新保温结构滑动支座实现了运行阶段的稳定、安全、节能、节省费用等。     

基于深度学习的秀丽隐杆线虫显微图像分割方法

利用计算机实现自动、准确的秀丽隐杆线虫(C.elegans)的各项形态学参数分析,至关重要的是从显微图像上分割出线虫体态,但由于显微镜下的图像噪声较多,线虫边缘像素与周围环境相似,而且线虫的体态具有鞭毛和其他附着物需要分离,多方面因素导致设计一个鲁棒性的C.elegans分割算法仍然面临着挑战。针对这些问题,提出了一种基于深度学习的线虫分割方法,通过训练掩模区域卷积神经网络(Mask R-CNN)学习线虫形态特征实现自动分割。首先,通过改进多级特征池化将高级语义特征与低级边缘特征融合,结合大幅度软最大损失(LMSL)损失算法改进损失计算;然后,改进非极大值抑制;最后,引入全连接融合分支等方法对分割结果进行进一步优化。实验结果表明,相比原始的Mask R-CNN,该方法平均精确率(AP)提升了4.3个百分点,平均交并比(mIOU)提升了4个百分点。表明所提出的深度学习分割方法能够有效提高分割准确率,在显微图像中更加精确地分割出线虫体。     

基于多尺度双线性卷积神经网络的多角度下车型精细识别

针对多角度下车辆出现一定的尺度变化和形变导致很难被准确识别的问题，提出基于多尺度双线性卷积神经网络（MS-B-CNN）的车型精细识别模型。首先，对双线性卷积神经网络（B-CNN）算法进行改进，提出MS-B-CNN算法对不同卷积层的特征进行了多尺度融合，以提高特征表达能力；此外，还采用基于中心损失函数与Softmax损失函数联合学习的策略，在Softmax损失函数基础上分别对训练集每个类别在特征空间维护一个类中心，在训练过程中新增加样本时，网络会约束样本的分类中心距离，以提高多角度情况下的车型识别的能力。实验结果显示，该车型识别模型在CompCars数据集上的正确率达到了93.63%，验证了模型在多角度情况下的准确性和鲁棒性。     

基于密集神经网络的灰度图像着色算法

针对在灰度图像着色领域中，传统算法信息提取率不高、着色效果不理想的问题，提出了基于密集神经网络的灰度图像着色算法，以实现改善着色效果，让人眼更好地观察图片信息的目的。利用密集神经网络的信息提取高效性，构建并训练了一个端到端的深度学习模型，对图像中的各类信息及特征进行提取。训练网络时与原图像进行对比，以逐渐减小网络输出结果的信息、分类等各类型的损失。训练完成后，只需向网络输入一张灰度图片，即可生成一张颜色饱满、鲜明逼真的彩色图片。实验结果表明，引入密集网络后，可有效改善着色过程中的漏色、细节信息损失、对比度低等问题，所提算法着色效果较基于VGG网络及U-Net、双流网络结构、残差网络（ResNet）等性能优异的先进着色算法而言取得了显著的改进。     

油气吸收回收系统的研究及工业应用——(Ⅰ)中型试验及结果分析

在蒸发油气吸收回收技术小试研究的基础上，开发出常温常压吸收法油气回收中试装置，并利用已开发的吸收剂AbsFOV-97进行了中试试验。结果表明，当系统进料气、吸收剂AbsFOV-97、汽油的体积流量比为10．0：1．0：0．5、真空泵解吸压力小于13．3kPa时，系统回收率高达97％以上，高于设计指标，且回收汽油的质量满足使用要求。统计数据表明，油气回收系统进料气、尾气中平均油气摩尔质量分别为65．51、48．97g／mol，该值可为油品蒸发损耗及其控制技术的评价提供参考。     

高压合成Nb1-xB2（0〈x〈0．7）超导体的结构转变、电子结构和超导电性研究

自从MgB2（Tc=39K）超导体发现以来，AlB2型结构的二元化合物在实验和理论研究中都受到了日益广泛的关注。最近，我们利用高温高压方法合成了一系列具有Nb缺位的Nb1-xB2（0〈x〈0．7）化合物，得到了单相AlB2结构的样品。当0．2≤x〈0．5时，样品在8K附近出现明显的超导转变。结构分析表明，随着Nb含量的减少，晶格参数在x≈0．2处发生突变，在a-b面内收缩，沿c轴方向拉长。为了深入理解Nb1-xB2中超导特性与结构转变和电子结构的关系，我们对一系列Nb1-xB2样品进行了电子能量损失谱的测量；并且利用第一原理计算分析了材料的电子结构随成分变化的关系，得到了与实验一致的理论结果。