Cold pre-compression of membrane electrode assembly for PEM fuel cells

Direct compression from the land structure of bipolar plate in a PEM fuel cell is considered as an important factor for the higher performance under the land than under the channel areas. Therefore the objective of this study is to determine if a cold pre-compression treatment on the whole membrane electrode assembly (MEA) area may have a significant positive effect on the overall performance of the cell. Five different levels of cold pre-compression have been applied and the experimental results show that the overall performance of the cell first increases with the level of compression to a maximum, and then decreases. These results clearly show that cold pre-compression of the MEA can significantly enhance the performance of the entire cell and there exists an optimal level of compression. Results of electrochemical impedance spectroscopy (EIS) show that the cold pre-compression results in a significant reduction in charge transfer resistance, especially in the high current density region. Further study by the cyclic voltammetry (CV) shows that the electro-chemical area (ECA) is changed with the different cold pre-compressed MEAs and there exists an optimal compression that results in the maximum ECA.     

石钢在线无损检测技术

在线无损检测是探伤生产线的重要检测手段,在保证石钢公司钢材产品出厂质量方面起到了不可替代的作用。重点介绍了阵列涡流和相控阵超声两种无损检测方式在实际检测中遇到的技术问题和采取的改进措施。改进后,无损检测技术满足了客户的需求。     

基于ECA规则和多代理的敏捷供应链管理

敏捷供应链已成为企业提高全球化市场竞争力的有效手段。由于市场的动态快速变化,企业经常需要进行供应链的重新组合,因此,如何使供应链管理信息系统能够适应企业重组的需要,以降低成本,就显得非常重要。基于多代理技术的供应链管理信息系统,可实现企业的信息和事务处理;利用事件－条件－活动规则表达企业的商务逻辑。可调度多代理的执行。该系统具有软件可重用性、可重构性和动态可扩展性,为企业进行信息重用提供了一种有效的方法。     

基于Petri网的ECA规则建模

在Petri网理论基础上,对ECA规则进行了建模研究,建立了基本Petri网模型.对如何用Petri网表示具有复合事件ECA规则进行了专门分析.提出了扩展的Petri网系统,并综合考虑ECA规则自身特性,建立了ECA规则系统Petri网模型,比较全面地反映了ECA规则系统特性.通过构建可达树和变迁序列,可以较为清楚地了解ECA规则系统及其行为特性,便于对规则系统进行合理性验证,以帮助系统管理员对其进行分析和管理.     

基于ECA 规则的仿真系统研究设计

分析冷连轧仿真系统的主动性需求,结合数据库在仿真系统中的作用,提出基于主动数据库的仿真系统设计。对主动规则的原理和执行进行分析,给出了基于主动规则——ECA规则的仿真系统的设计和运行机制,用ECA规则描述应用系统执行操作和事件处理,完成系统的主动性行为。并以冷连轧仿真系统中物料跟踪在一机架前的事件动作为例,运用ECA规则进行设计。     

轻量化的印刷电路板缺陷检测网络 Multi-CR YOLO

针对印刷电路板表面缺陷目标小,检测精度低问题,设计了印刷电路板表面缺陷检测网络Multi-CR YOLO,满足实时检测速度的前提下,有效提高了检测精度。首先,由3个Multi-CR块组成的主干特征提取网络Multi-CR backbone对印刷电路板小目标缺陷进行特征提取。其次,SDDT-FPN特征融合模块使层级高的特征层向层级低的特征层进行特征融合,同时为小目标预测头YOLO Head-P3所在特征融合层加强特征融合,进一步增强低层特征层的表达能力。PCR模块加强主干特征提取网络与SDDT-FPN特征融合模块不同尺度的特征层的特征融合机制,且防止模块之间进行特征融合时信息丢失。C₅ECA模块负责自适应调节特征权重和自适应注意小目标缺陷信息的要求,进一步提高了特征融合模块的自适应特征提取能力。最后,3个YOLO-Head负责针对不同尺度的小目标缺陷进行预测。实验表明,Multi-CR YOLO网络模型检测mAP达到98.55%,模型大小为8.90 MB,达到轻量化要求,检测速度达到了95.85 fps,满足小目标缺陷实时检测的应用需求。     

基于卷积神经网络的随机因子重采样图像检测

图像重采样检测是图像取证领域的重要任务,其目的是检测图像是否经过重采样操作。现有的基于深度学习的重采样检测方法大多只针对特定的重采样因子进行研究,而较少考虑重采样因子完全随机的情况。本文根据重采样操作中所涉及的插值技术原理设计了一组高效互补的图像预处理结构以避免图像内容的干扰,并通过可变形卷积层和高效通道注意力机制(efficient channel attention, ECA)分别提取和筛选重采样特征,从而有效提高了卷积神经网络整合提取不同重采样因子的重采样特征的能力。实验结果表明,无论对于未压缩的重采样图像还是JPEG压缩后处理的重采样图像,本文方法都可以有效检测,且预测准确率相比现有方法均有较大提升。     

基于改进轻量化U-Net模型的光伏电池EL图像缺陷检测

基于实际工程检测现场神经网络结构庞大、参数量巨大、环境复杂,硬件设备性能差等原因导致缺陷的实时检测速率慢、精度低的问题,本研究结合MobileNet中的深度可分离卷积配合ECA注意力机制模块的轻量化思想,以及U-Net网络的特征提取模型提出了一种基于改进U-Net网络模型的光伏电池板缺陷检测方法。同时,根据光伏电池缺陷的特点,选择适合的激活函数以及对交叉熵损失函数进行了改进。实验结果表明,改进的U-Net算法较原算法不仅将参数量减少了36%,而且对裂纹、黑斑等缺陷的检测精度达到了97.05%,相对传统网络具有较好的光伏电池表面缺陷分割效果。     

A high performance engine for concurrent complex event processing

This paper describes the architecture, prototype implementation and performance analysis of a complex event processing engine that can scale up to very large numbers of concurrent events while keeping the requirements on system resources predictable and low. The main innovation of this approach is that each instantiated event pattern is handled by a dedicated Erlang process, instead of a single or shared operating system thread. This in turn, reduces the latency in processing the event processing as it avoids the overheads associated with resource contention. We demonstrate how this approach can achieve linear event processing times under high event loads, using modest computing resources. Copyright © 2013 John Wiley & Sons, Ltd.     

主动数据仓库规则模型及其相关语法的研究

主动数据库的简单规则形式不符合主动数据仓库(ADW)的决策特点,而基于ADW的分析规则在交互性、精确性、表达能力和扩展性等方面存在不足.根据ADW规则渐进分析分布决策的特点,结合ECA规则形式,定义了一种主动多维分析规则模型及相应语法(AMAR)作为ADW规则的表述和执行方式.AMAR不仅可以应对ADW规则的诸多挑战,还提供了对立方体、事件、规则,结果之间复杂对应关系的支持,同时具备了更好的可维护性和可执行性.