生蚝贝壳粉的制备与表征

对X射线衍射仪和扫描电子显微镜的构造及原理进行了简述,并利用其对经高温煅烧研磨的生蚝贝壳粉末进行了测试分析,发现刚制备出的生蚝贝壳粉末的主要成分是CaO,而裸露于空气中一个月后的样品的主要成分为Ca(OH)_2,得出结论生蚝贝壳粉的吸水性能很高,可以作为绿色建材和干燥剂原材料。其次由电镜照片和能谱图发现生蚝贝壳粉的微观形态以花瓣样式存在,并且样品表面Ca元素的含量高于O元素。这对贝壳资源的产业化应用具有重要意义。     

基于改进SLIC与区域邻接图的高分辨率遥感影像建筑物提取

针对传统SLIC超像素算法在高分辨率遥感影像上分割质量差的问题,提出一种基于降维的改进SLIC与区域合并的方法对建筑物进行分割.首先,对传统SLIC的五维计算进行降维简化,采用灰度特征信息替换色彩信息,减少LAB颜色空间五维特征向量表征的冗余;其次,采用区域邻接图对过分割图像进行合并;最后,对改进SLIC中的主要参数即超像素数目k、紧凑度m和迭代次数p对分割结果的影响做了分析与比较.实验表明：该方法不仅分割出了大部分的建筑物信息,还提高了算法的运行效率与空间效率.运行时间效率比传统SLIC提高了25.5%;对建筑物的提取精度能达到97.6%.     

高炉中心与风口循环区铁水、熔渣和焦炭的状况调查

为了查明高炉下部焦炭性能变化和铁水与熔渣的状况,以便制定高炉用焦性能标准和确立控制铁水组分的技术,在福山厂2号高炉(内容积2828米~3,炉缸直径11.5米)上安装了一种能在高炉休风(进行常规调查和检修)期间从风口水平采取炉内熔融物质试样的取样器。得出的结果: (1)循环区的焦炭温度不仅受到按拉姆方程式计算出来的理论燃烧温度的影响,而且受到炉料分布与煤气流的影响; (2)在循环区附近,焦炭的反应率(CRI)愈高,焦炭粒度变小的现象就愈显著,而且在高炉下部的平均破裂率将相应增加; (3)滴下带中生铁含硅量取决于温度,并受焦炭反应半的影响; (4)滴下带中的铁水和溶渣的静态容量(hs)的推定公式为:hs=0.20·Gam~(-0.102)·Cpm~(-0.387)式中:Gam——修正伽利略数;Cpm——修正毛细管数。     

颗粒包覆对Al2O3／青铜复合材料界面结构模式及性能的影响

采用化学镀的方法Ａｌ２Ｏ３颗粒表面包覆镍或铜，研究了颗粒包覆对Ａｌ２Ｏ３／青铜复合材料界面结合模式及性能的影响。ＸＲＤ结果表明，包镍后，复合材料的界面有化学反应，生成Ｎｉ２Ａｌ３相，复合材料的界面结合强度因此而增加；包铜后，复合材料的界面无化学反应发生，但因机械锁合作用加强，也使复合材料的界面结构加强。     

高层建筑箱形基础基底反力的非线性计算

本文介绍了复杂平面高层建筑箱形基础基底反力的计算方法，并且编制了相应的程序。地基上采用有限压缩层模型，考虑土体的非线性性质，并且引入土体的应力－应变拆减系数。／     

南非铁矿在马钢的使用实践

马钢两个烧结、炼铁系统使用南非铁矿的实践表明，只要适当控制南非铁矿粉配比（〈１５％），增加烧结矿中ＭｇＯ含量，保持炉缸热稳定，可以使３００ｍ＾３高炉获得高产。对马钢老炼铁系统而言，因南非矿进口价格较便宜，经济效益显著，不失为一种可以考虑的进口矿种。     

基于WINCE5.0的通信软件设计

基于PC的通信软件很多,但对特定领域的嵌入式终端,此类软件则存在体积过于庞大等问题,且不能靠裁减等方法来满足嵌入式应用。针对嵌入式终端的特点、邮件系统协议及VOIP技术,采用SOCKET套接字编程,设计了一款具有文本、语音聊天和邮件收发的综合软件。测试结果表明,这款综合软件在嵌入式网络终端上能正常进行文本、语音通信,且能收发中英文邮件。     

GPS轨迹数据的综合地图匹配算法研究

地图匹配是通过软件手段来校正导航系统中定位误差的一种技术。文中从降低系统的误匹配率以及提高地图匹配算法有效性的角度出发,给出了一种综合地图匹配算法。该算法将快速但匹配误差率较高的改进型垂直投影法和低速但匹配误差率较低的历史轨迹推算法相结合,通过一个综合判断步骤,对不同路段采用不同匹配算法进行校正,从而达到较高匹配速度和较低匹配误差率的目的。由实际GPS轨迹数据匹配结果表明,该方法在复杂路网,尤其是在交叉路口中具有较好地匹配效果,且效率较高,具有一定的实用价值。     

基于改进Mask-RCNN的遥感影像建筑物提取

由于遥感影像中建筑物种类繁多且与周围环境信息混淆,传统方法难以实现建筑物的准确高效提取.本文提出了一种基于改进Mask-RCNN的建筑物自动提取方法,利用PyTorch深度学习框架搭建改进Mask-RCNN网络模型架构,在网络的设计中添加了路径聚合网络和特征增强功能,通过监督和迁移学习的方式对Inria航空影像标签数据集进行多线程迭代训练与模型优化学习,实现了建筑物的自动精确分割和提取.基于不同开源数据集,分别与SVM、FCN、U-net和Mask-RCNN等建筑物提取算法进行对比,实验表明,本文方法可以高效准确、高效地提取建筑物,对于同一个数据集,提取结果的mAP、mRecall、mPrecision和F1分数这4个评价指标均优于对比算法.