明天科技ERP系统建立与实施

包头明天科技股份有限公司根据企业自身的特点 ,应用信息技术改造和振兴传统产业 ,开展企业管理创新 ,采取了“总体规划、分步实施”的办法 ,实施明天科技 ERP管理系统建立。目前已经实现了物流和信息流的统一 ,推进了企业管理现代化进程 ,使企业整体管理水平得以提高     

丙烯酸酯聚氨酯/SiO2纳米复合涂层结构与形态对其耐刮伤性影响研究

以四乙氧基硅烷(TEOS)作为主要前驱体,通过改变溶胶-凝胶工艺参数制得了结构和形态各异的丙烯酸酯聚氨酯/SiO2纳米复合涂层,利用TEM、SAXS等手段表征涂层的结构与形态,由洗刷前后涂层的失光率来表征耐刮伤性,详细探讨了纳米复合涂层耐刮伤性与SiO2相特征、有机无机相作用力及SiO2质量分数之间的关系。研究表明:丙烯酸酯聚氨酯涂层中引入纳米SiO2相后,耐刮伤性明显提高。有机相与SiO2相之间的作用力是影响涂层耐刮伤性的最重要因素,作用力越强,耐刮伤性越好。网络状纳米SiO2与颗粒状纳米SiO2相比,更有利于耐刮伤性的提高,且网络状纳米SiO2质量分数越大,耐刮伤性越佳,但SiO2相的致密度和尺寸对耐刮伤性影响较小。对于颗粒状胶体SiO2,在15~160 nm范围内,粒径对耐刮伤性没有明显影响;随着胶体SiO2粒子的质量分数增加,耐刮伤性先增大后减小。     

产品多粒度层次可拆卸性评价模型与方法

为了解决复杂产品可拆卸性分析问题,根据复杂产品层次性的特点,提出产品多粒度层次可拆卸性评价模型,该模型描述了从产品层到设计单元层的评价指标,并给出各指标的量化方法和准则.先用拆卸熵进行产品层的粗粒度评价;然后利用时间因子法构建设计单元层评价矩阵.为降低评价矩阵维数和消除评价指标信息冗余,采用主成分分析法对设计单元进行细粒度综合评价.通过分析评价结果进行反馈以指导设计和拆卸回收.以全自动洗衣机为例,运用提出的方法对其进行分析评价,并将结果用于指导产品的设计修改和拆卸回收,验证了该方法的可行性和有效性.     

碱浸条件下杂质离子对锌电积的影响

针对贫杂铅锌矿碱浸工艺,系统地分析电解过程杂质离子CO3^2-、SO4^2-、SiO3^2-、F^-、CL^-、S2^-对电解金属锌粉的影响．实验结果表明：CO3^2-、SO4^2-、SiO3^2-、F^-离。子对电解金属锌粉没有明显影响,Cl^-离子浓度宜控制在20g／L以下基本上满足GB／T6890—2000国家标准的锌粉三级标准,S^2-离子对电解金属锌粉影响比较显著,即使在S^2-微量的条件下金属锌粉的品质下降了近5％．     

企业价值链价值分配的优化研究

为研究价值链中各企业间价值合理分配的问题,在明确企业价值链中各参与者关系的基础上,从价值分析和成本分析入手,针对价值链中各参与者的不同行为模式,对企业价值链的稳定性问题和价值链调整的合理性问题进行了分析,并给出了价值链稳定性及调整合理性的判定公式和相应经济学解释.阐述了在价值贞献和价值分配之间产生偏差的原因和几种情况,依据博弈论原理建立了价值链价值分配议价模型,模型分析表明存在唯一的子博弈完美均衡,最终可以得到一个均衡策略.研究结果为合理构建和调整企业价值链提供了理论依据.     

助熔剂对Y_2O_2S∶Ti长余辉磷光体发光性能的影响(英文)

用高温固相还原法合成了无稀土激活离子Y2O2S∶0.09Ti长余辉发光材料,研究了 Li2CO3,Na2CO3,K2CO3,K3PO4和K2HPO4等 5种助熔剂对Y2O2S∶Ti磷光体发光性能的影响。结果表明:除了 K2HPO4外,加入 Li2CO3,Na2CO3, K2CO3与 K3PO4助熔剂均可得到单相Y2O2S∶Ti晶体。发射光谱结果显示:不同助熔剂的加入并没有改变样品发射谱主峰位置(565 nm),但对其峰强度产生明显影响。助熔剂也显著改善了Y2O2S∶Ti的余辉亮度,特别是Li2CO3。10 min衰减时,Y2O2S∶Ti样品的余辉亮度从加 K2CO3助熔剂的0.15 mcd/m2增加到加Li2CO3助熔剂的10.1 mcd/m2。用紫外光激发样品,移去光源后,加Li2CO3助熔剂合成的样品在暗室中的余辉时间可持续达 5 h(0.32 mcd/m2) 。     

PEM燃料电池堆动态特性研究

为了探索PEM燃料电池堆的动态特性,对自制5kw PEM燃料电池堆进行了详尽的实验研究。实验结果表明,在所研究条件范围内,温度和压力越高电堆性能越好,而且电堆内阻不仅与工作温度有关,还显著地与操作压力有关。燃料电池堆对于大的负载突变反应能力强,负载变化时,在4s之内就能达到稳定状态,观察到动态极化曲线的不重合现象,它反映了电堆内部水的传质具有复杂机制。     

基于YOLOv4的输电线路外破隐患识别算法

针对人工巡检及传统视频监测方式不能及时识别输电线路外破隐患的问题, 本文提出基于YOLOv4的输电线路外破隐患识别算法. 该算法采用改进K-means算法对图片样本集目标的大小进行聚类分析, 筛选出符合检测目标特征的锚框, 之后利用CSPDarknet-53残差网络提取图片深层次网络特征数据, 并采用SPP算法对特征图进行处理增加感受野, 提取更高层次的语义特征. 最后结合实际的输电线路现场监控图片, 测试结果表明该算法能够及时准确检测到外破隐患.     

多尺度密集网络在红外和可见光图像融合应用

为了进一步提升红外和可见光图像的融合效果,提出了一种基于多尺度卷积算子和密集连接网络的图像融合模型.该模型首先使用多尺度卷积算子计算图像的直接多尺度特征,然后使用密集连接网络计算图像的间接多尺度特征.为了得到图像像素信息在不同尺度下的融合权重,通过叠加的方式将各个尺度密集连接网络的输出进行融合,并使用活动图方法计算两类图像的融合权重,最后根据权重计算结果得到融合图像,实验在THO数据集和CMA数据集获得较好的识别率.     

基于注意力机制和卡尔曼滤波的多目标跟踪

为了解决目前多目标跟踪算法在行人遮挡后无法再次准确跟踪的问题,提出了一种融入注意力机制和改进卡尔曼滤波的多目标跟踪算法,选用联合检测和重识别框架提取特征,同时完成目标检测和重识别任务.设计了并行支路注意力机制,包括空间注意力和通道注意力两个部分,每个部分都采用并行支路的方式完成池化和卷积操作.在跟踪阶段,本文提出了速度先验卡尔曼滤波,实现对行人运动状态更精确的预测.采用CUHK-SYSU数据集对算法进行训练,并在MOT16数据集上做算法的验证和测试.本算法的多目标跟踪准确度(MOTA)达到了65.1％,多目标跟踪精确度(MOTP)达到了78.8％,识别F1值(IDF1)达到62.3％.实验表明,提出的跟踪算法可以有效地提高跟踪的整体性能,实现对目标的持续跟踪.