粉体含能材料生产与储运中的静电安全及防护

分析了静电产生的原因,阐述了粉体含能材料生产中的静电起电现象、静电的危害、静电安全性评估标准以及建立在此标准基础上的静电放电危险的评价办法,提出了粉体含能材料在生产、运输中所需要采取的静电防护措施。     

基于图像分割技术的图像数字水印算法研究

针对数字图像水印技术,通过对闭运算得到的图像再进行开运算,使实验得到的图像区域较为完整,采用4×4的正方形结构元素,使得图像区域有更多的白色像素被置为黑色,对图像进行取反操作,能够对图像区域的非连通区域进行填充.希望能够利用精确的图像分割算法,实现对复杂版面的文档图像的有效切割,在一定程度上对图像数字水印的推广起到促进作用.     

链路增益平坦度对OTA测试准确性的影响分析

空口(OTA)测试已广泛应用在无线通信领域,提高测试结果的准确性是OTA测试当前急需解决的问题.文章从影响OTA测试结果准确性的因素链路增益平坦度入手,使用衰减器对测试链路进行增益削剪,分析测试了不同链路增益平坦度对被测件的EVM(误差矢量幅度)、BER(误码率)、TIS(总全向灵敏度)三项性能指标的测试误差与测试不确定度的影响.测试结果表明,增大链路增益平坦度会导致EVM、BER参数发生偏移,降低测试系统的通信质量;当系统的链路增益平坦度为1.82 dB时,测试误差与不确定度接近CTIA测试标准中规定值.最后,提出一种使用增益均衡器降低链路增益平坦度的方法,在链路增益平坦度为3.25 dB的测试系统中可将其控制在0.5dB以内.     

浅谈压力式温度计示值误差测量结果的不确定度评定

为了帮助试验人员深入了解压力式温度计的原理及作用,详细介绍了温度计示值误差测量结果的不确定度评定方法。影响压力式温度计示值误差结果的主要因素是,被检温度计的示值重复性、恒温槽温度不均匀性和恒温槽温场的波动。为了保证压力式温度计测量结果不确定度评定具有较高的可靠性,试验人员需要对影响评定可靠性的各种因素进行全面的分析,找出温度计示值的误差,从而确保温度计能够更好的被投入使用。     

基于疲劳与磨损的曲轴主动再制造时机选择

为了解决再制造时机不确定问题,从疲劳和磨损两方面研究了曲轴的主动再制造时机。根据疲劳强度冗余因子及最小油膜厚度临界阈值,提出疲劳主动再制造时机与磨损主动再制造时机的概念。运用非线性多体动力学软件AVL-EXCITE,建立了柴油机连杆大头轴承的弹性液体动力润滑仿真计算模型,用于计算轴承的最小油膜厚度,并以Holland法验证模型的可靠性。综合考虑疲劳和磨损主动再制造时机,建立了曲轴主动再制造时机选择流程,以确定曲轴的最佳再制造时机。以某型号柴油机曲轴为例,验证了所提方法的有效性和可行性。     

区域导航对流层延迟误差修正模型研究

本文研究了电波大气折射理论，分析了传播误差因素，阐述了区域导航信号的传播路径与 GNSS 卫星导航的不同，论述了对流层延迟对区域导航信号测量精度的影响，设计了满足区域导航系统应用需求的对流层延迟误差修正模型，并通过仿真研究，验证了所设计区域导航对流层延迟误差修正模型的可行性，并给出了该模型在远距离低仰角和近距离高仰角下的误差修正能力。     

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。     

液体流量对加油机示值误差的影响及解决方法

随着国民经济的发展,汽车已成为我们日常生活中不可或缺的必备品,这也为加油站的出现打下了坚实的市场基础。加油站在近几年发展非常迅速,其数量呈几何倍数在增长,无疑表明我国石油事业正处于发展的关键时期,同时也引发了许多新的问题,加油机计量误差便是一种常见现象。本文从加油机计量检定工作原理入手,简单阐述了液体流量对加油机示值误差的影响,并提出了有关解决方法。