唑螨酯的毒性及研究进展

唑螨酯是一种高效、广谱、非内吸性的苯氧基吡唑类杀螨剂,广泛用于果蔬害螨防治。但近年来因为不合理使用导致残留及安全性问题。笔者综述了唑螨酯的应用、残留、代谢降解及毒性研究进展,以期对后续研究提供参考。     

纳米材料在建筑材料中的应用前景概述

通过对纳米建筑涂料技术研究的介绍,了解其技术在建筑涂料的应用及生产工艺,纳米材料对成膜物质进行改性的研究,并对纳米材料改性建筑涂料的评价体系标准进行阐述。     

光散射法扬尘在线监测仪自动校零模式及其影响

自动校零功能是要求光散射法扬尘在线监测仪在长期使用过程中数据漂移后进行自我修正,以减少缺乏自净功能带来的测量误差。该文搭建扬尘监测仪校准装置,探究市场上常见3类自动校零结构（无切换阀、前置切换阀、后置切换阀）高浓度淹没实验前后对零点测量效率、仪器采样流量、测量误差的影响。研究发现3种结构仅能实现“零点测量”,未实现零点校准,而零点测量效率为无切换阀>后置切换阀>前置切换阀。此外,前置切换阀积灰容易造成传感器二次污染,后置切换阀易造成传感器污染,均会影响传感器测量误差。因此,光散射扬尘在线监测仪需与传感器校零算法或定期清洗等方式相结合来最终实现目的,现有标准、规范需进一步细化对自动校零功能的检测方法和性能指标的设定,从而提高扬尘在线监测仪测量准确性和稳定性。     

基于振动和声发射信号的截齿磨损程度识别研究

为实现采煤机截齿截割过程中磨损程度的在线监测和识别,提出一种基于RBF(Radical Basis Function)神经网络的截齿磨损程度多特征信号监测方法。提取截割过程中不同磨损程度截齿的振动和声发射特征信号,分别分析振动和声发射信号的峰值、时域图方差和频域图均方根值这6个特征参数,获取振动信号、声发射信号与不同磨损程度截齿的变化规律。建立5种不同磨损程度截齿的多特征信号样本数据库,采用多特征信号样本对RBF神经网络进行学习和训练,建立截齿磨损程度的识别模型,实现截齿磨损程度在线监测与精确识别。实验结果表明:随着截齿磨损程度的加剧,截齿振动和声发射时域信号中信号峰值和方差均呈增大的趋势;振动和声发射的频域信号中频谱图均方根也呈现逐渐增大的趋势;基于RBF神经网络的截齿磨损程度监测系统的网络判别结果和测试样本的实际磨损程度类别相符,该RBF神经网络系统能够对截齿磨损程度类型进行准确的监测和识别。     

混合粒径颗粒物对切割器评价结果的影响研究

依据标准选用8个不同粒径的标准聚苯乙烯小球分别进行PM_2.5切割器的评价,检测周期长、流程复杂。采用多种粒径粒子进行混匀后雾化,形成多分散气溶胶再进行检测,可一次性获取切割器在几种粒径下的捕集效率。用两种方法评价比对了国内外两种切割器,结果表明D_a50及几何标准偏差δ_g一致性较好,偏差不超过3%,但混合方法的测量时间较传统方法缩短了80%。研究成果为优化切割器评价流程提供了参考。     

高效节能的链式分层无线传感器网络路由协议

提出了一种高效节能的链式分层无线传感器网络路由协议（ECR）,阐述了协议的组织思想。本协议采用混合控制方式,有效结合中心控制方式和分布式算法的优势,产生两层链式簇结构;利用简单而高效的最大剩余能量原则选取父簇头,有效延长了网络第一个节点失效的时间和提高了网络能量利用率。通过与LEACH和PEGASIS 两协议的仿真比较,论证了ECR协议的高效性。     

硅藻土对苯丙内墙涂料性能的影响

为考察硅藻土对内墙涂料性能的影响,制备了硅藻土基苯丙内墙涂料,通过配方设计,分别考察了硅藻土粒径和添加量对苯丙内墙涂料的涂膜表观、耐冲击性及柔韧性的影响,并对涂膜进行了吸放湿实验。结果表明:硅藻土可用于制备具有调湿功能的内墙涂料,其涂膜具有良好的吸放湿性能。实验确定了硅藻基苯丙内墙涂料的最佳配方。     

采用长距离依赖和多尺度表达的轻量化车辆检测

基于深度学习的车辆检测在众多领域发挥着至关重要的作用,是近年来计算机视觉的一个重要发展方向。车辆轻量化检测包含了对网络结构和计算效率的探索,并在智慧交通等诸多领域都得以广泛应用。然而在诸多场景下存在相机中车辆目标尺度变化大、车辆相互遮挡等问题,这些情况会影响到网络检测车辆的精度。针对上述问题,提出改进Yolov5s的车辆检测方法。首先通过视觉注意力网络捕获长距离依赖,对原有特征图施加新的权重,增强自适应性,提升网络的抗遮挡能力;接着在残差模块内部再次构造水平方向残差,在一个模块内部构建相同数量、不同大小感受野的特征图,丰富网络的多尺度表达能力。实验结果表明：改进后的网络在Pascal VOC车辆数据集上提供2.1%mAP性能提升,在MS COCO车辆数据集上提供1.7%mAP性能提升。改进后网络的多尺度表达能力更加出色,且抗遮挡能力更强,与原始网络相比检测结果更具有竞争力。     

煤矿智能化开采煤岩识别技术综述

加快煤炭产业链的智能化发展是当前环境下保证煤炭稳定供给的重心,而煤岩识别是实现煤矿智能化建设,提高煤层探测、智能开采、快速分选精度和效率的关键技术,因此,开展了煤岩高效识别技术方法的综述研究。首先根据使用工况不同,将煤岩识别统筹为接触式识别与非接触式识别,根据技术类别将现有识别技术归类为过程信号监测、红外热成像、图像特征、反射光谱、超声波探测、电磁波探测,从识别机理和技术原理方面进行了详细的介绍,并列举了典型特征下的煤岩差异。其次综合阐述了各种识别技术的研究现状,总结出工程实际中的煤岩识别技术应用现状;从理论技术研究、工况环境影响、煤岩特征3方面建立了不同识别技术的局限度评价表,超声波、电磁波探测技术局限度最低,红外成像识别技术局限度最高,其中工况环境对红外成像识别局限最明显,煤岩特征对反射光谱识别和过程信号监测识别局限最明显。基于上述局限度,对未来煤岩识别的研究重点提出4点建议：煤岩特征信息的深层挖掘,复杂多变环境的影响机理研究,物理属性相近的煤岩识别新方法,综合地质条件的煤岩识别方法适用性研究,为我国煤岩识别技术发展、煤矿智能化建设提供理论指导。