基于改进SOA-VMD的磁声发射信号去噪算法

磁声发射（MAE）是铁磁性材料磁化过程中产生的声发射信号，在构件应力检测和微观损伤检测中有着广泛的应用。针对MAE信号非稳态、复杂性、衰减性等特点，提出海鸥算法结合变分模态分解（SOA-VMD）的去噪方法，为克服海鸥算法求解过程中易陷入局部最优解问题，利用柯西变异算子产生随机迭代过程，使改进算法即柯西变异海欧算法（CVSOA）跳出早熟收敛。采用以幅值谱熵为适应度函数，优化VMD算法中分解模态个数K和二次惩戒因子α两个参数，将含噪声的MAE信号进行VMD分解重构。经仿真信号和实际检测信号分析表明，改进后的CVSOA-VMD算法全局寻优能力和去噪性能优于传统的SOA-VMD算法，降噪后的MAE信号特征值对于不同应力下均方根、偏斜度特征值的重复性更好，可靠性更高。     

AgBr-Ag3PO4-CSs三元复合光催化剂的制备及性能

以AgNO_3、KBr、Na_2HPO_4和碳球(CSs)为原料,通过共沉淀法制备了高活性的AgBr-Ag_3PO_4-CSs三元复合光催化剂。利用X射线衍射、场发射扫描电子显微镜、紫外-可见漫反射光谱和X射线光电子能谱等对复合催化剂的结构、形貌、光吸收范围及价态进行了表征,通过可见光下降解罗丹明B(RhB)和苯酚对复合催化剂的性能进行了考察。结果表明:以CSs为载体,将AgBr和Ag_3PO_4负载在CSs上,当n(AgBr):n(Ag_3PO_4)=4:100时,所得的4%AgBr-Ag_3PO_4-CSs复合催化剂光催化效果最佳,可见光照50 min时,对RhB的降解率达到99.3%;光照60 min时,降解率达到99.5%,几乎降解完全。对苯酚也具有超强的降解能力,捕获剂实验表明空穴为主要活性物种,并且所制备的复合光催化剂循环使用5次后时仍具有较高的光催化活性。     

建筑产业互联网的可持续商业模式研究

建筑产业互联网作为新一代信息技术与实体经济深度融合的产物,是数字经济在建筑行业发展的高级阶段,是推动高质量发展的重要动力,对建筑企业提升数字化能力、数字经济时代竞争力具有重要意义.建筑产业互联网可以以数据开放共享、创新开发、开源合作为手段,促进设备、工程、软件、通信、互联网等不同领域企业深入合作,推动多领域融合型技术研发与产业化应用,支持企业的战略创新流程、产品和服务的战略营销等,通过改变竞争条件来改变和创新,以提供竞争优势,进一步建立内部结构跨越企业边界、与利益相关者交互、开展互补合作的商业模式.     

一种基于机器视觉的表面缺陷快速检测方法

实际生产过程中,产品表面会不同程度地留下污渍和印记,这对基于机器视觉的表面缺陷识别带来严重干扰.基于图案统计分析的识别方法速度虽快,但抗干扰能力弱,出现较高的误判率.基于深度学习的人工智能识别方法计算量巨大,速度慢,难以满足生产实际的高速要求.因此介绍一种改进SIFT算法,并给出了相关参数的设置方法和经验公式,通过实际表面缺陷的检测,对比验证了SIFT算法较强的鲁棒性和抗干扰能力,以及相关参数设置方法的正确性和可行性.实验数据表明,SIFT算法在凹陷类和斑点类缺陷的检出率上具有明显优越性,在裂纹类的误检率上也具有较大优势.特别是在有噪声图像干扰情况下,检出率比神经网络提升了20％,误检率降低了3％.     

分析化学中四类滴定方法的差异性比较

分析化学中的四大滴定方法分别为酸碱滴定法、络合滴定法、氧化还原法、沉淀滴定四大类。通过对四类滴定方法进行学习,对其考察对象、滴定突跃的影响因素、指示剂的作用原理进行比较分析,以期对分析化学中的四大滴定有一个更加深刻的了解。     

湍流进流诱发的二维水翼振动噪声特性研究

为研究螺旋桨流噪声,以螺旋桨的基本构型单位二维翼型为研究对象,研究其在不同工况下的振动噪声规律。以Lighthill声类比理论为基础,应用计算流体力学软件CFX和声学仿真软件LMS Virtual Lab分别模拟在不同工况下翼型的流场和声场分布。取翼型非定常脉动力作为声源,然后采用边界元方法分别求解翼型流噪声和振动噪声。结果表明,噪声水平随速度和翼型攻角的变化呈现较为明显的规律;相比考虑翼型振动时的振动噪声,忽略翼型振动影响的情况下流噪声水平偏大。     

基于注意力机制与文本信息的用户关系抽取

随着社交媒体的发展,用户之间的关系网络对于社交媒体的分析有很大的帮助。因此,该文主要研究用户好友关系检测。以往的关于用户好友关系抽取的研究主要基于社交媒体上的结构化信息,比如其他好友关系,用户的不同属性等。但是,很多时候用户本身并没有大量的好友信息存在,同时也不一定有很多确定的属性。因此,我们希望基于用户发表的文本信息来对用户关系进行预测。不同于以往的潜在好友推荐算法,该文提出了一种基于注意力机制以及长短时记忆网络(long short-term memory,LSTM)的好友关系预测模型,将好友之间的评论分开处理,通过分析用户之间的评论来判断是否具备一定的好友关系。该模型将好友双方信息拼接后的结果作为输入,并将注意力机制应用于LSTM的输出。实验表明,用户之间的评论对于好友关系预测确实有较大的实际意义,该文提出的模型较之于多个基准系统的效果,取得了明显的提升。在不加入任何其它非文本特征的情况下,实验结果的准确率达到了77%。     

滕州市城乡水资源一体化管理的探讨

滕州市是比较严重的缺水区之一,全市多年平均水资源总量5185亿m3,人均占有水资源量375m3,仅为全国人均水平的1/6,亩均占有量621m3,占全国亩均水平的3419%。随着经济社会的发展,水资源供需矛盾日益突出。近几年,该市本着开源、节流、保护、管理并举的方针,坚持抗旱防汛供水并重,采取法律、经济、技术和行政等手段,对城乡水资源统筹规划,优化配置,统一管理,工业、农业、居民生活用水一齐抓,大力建设节水防污型社会,使有限的水资源发挥了较好的经济、社会和环境效益。1大力推进城乡水资源统一管理、优化配置和节约保护111理顺体制,依法加强城乡…     

水驱前缘测试技术在复杂砂岩油藏中的应用

对平面剩余油分布的认识，是油田开发后期的一项重要工作，水驱前缘测试是当前平面剩余油监测比较好的方法之一。水驱前缘测试技术是利用注水产生的微地震，通过检测分析微震信号来确定裂缝发育状况、水驱波及范围、优势注水方向，为评价区块水驱状况和平面剩余油分析提供直接依据。因此开展该项技术的现场试验与运用研究，对油田开发和产油增效具有重要意义。文章介绍了该技术方法的原理以及在华北复杂砂岩油藏水驱特征分析中的应用效果。