从两足机器人到仿人型机器人的研究历史及其问题

本文介绍了从两足机器人发展到仿人型机器人的历 史,分析了在自由度、能量最优和碰撞研究的一些研究现状和前景,并对仿人型机器人与两 足机器人在运动特性上有所不同提出了一些问题．     

基于联邦学习和改进多尺度ResNet的故障诊断

鉴于目前滚动轴承故障数据特征不足导致的模型泛化能力有限,且工业上利用深度学习进行故障诊断存在数据隐私泄露和数据孤岛的问题,提出了一种结合联邦学习和改进多尺度ResNet的模型。改进多尺度ResNet在传统残差块基础上增加了一条恒等映射连接和Uout层,增强了信息流动和模型泛化能力。利用联邦学习保护数据隐私的同时,结合改进多尺度ResNet可以提高模型提取故障特征的能力。不同齿轮的故障诊断模型通过第三方聚合参数,在不泄露数据的情况下实现多方联合训练故障特征。试验结果表明,相较于其他方法,所提方法具有更高的准确率和更好的鲁棒性。     

利用加速器质谱学中的入射离子X射线方法测定79Se的半衰期

利用加速器质谱学中的入射离子X射线方法(PX-AMS)对79Se的半衰期进行了测定.用这一直接测量79Se原子数的方法得到新的79Se半衰期为(2.80±0.36)×105a.利用同样的方法也测定了75Se的半衰期,75Se半衰期的测定结果显示利用PX-AMS方法对79Se半衰期的测定结果是可靠的.     

面向业务的NGN综合网管系统的研究

讨论了下一代网络(NGN)的主要特征及对网络管理提出的新的要求,结合网络管理现状,分析了NGN网管系统的演进,探讨了基于NSA思想的NGN综合网络管理系统的构建,以及CORBA／Web技术在NGN综合网络管理系统中的应用。     

液闪法测定~(151)Sm的半衰期

采用液闪β放射性计数法(LSC)测量中国原子能科学研究院重水堆上辐照后样品中151Sm的活度,用表面热电离质谱(TIMS)和电感耦合等离子质谱仪(ICP-AES)法结合测得样品中151Sm的原子个数,计算得到151Sm半衰期.在LSC实验测量前的γ谱和β谱测量表明,干扰核素152Eu、154Eu、40K等对151Sm的LSC测量影响可忽略.用14C的效率示踪-液闪法测定151Sm的比活度为(603.3±15.1)Bq/mg,相对误差为2.5%,原子个数测量结果为2.769×1012个,求得151Sm半衰期为(96.7±2.8)a,相对误差为2.9%.     

加速器质谱测量~(60)Fe的样品制备与引出方法

~(60)Fe在超新星的爆发、天体的合成溯源等核天体物理研究中有广泛的应用,在生物医学方面也可以作为示踪剂研究生物体中铁的新陈代谢,除此之外,~(60)Fe作为反应堆中子活化产物,对核设施、核安全方面也有着重要的作用。利用加速器质谱可测量~(60)Fe,通过增强负离子引出束流,同时压低同量异位素~(60)Ni的干扰可提高~(60)Fe测量灵敏度。本工作对~(60)Fe样品制备和束流引出过程进行实验,并从束流强度、压低干扰、电子亲和势与束流的关系、导电介质的选择以及实验过程中发现的问题进行讨论。实验结果表明,测量~(60)Fe最佳的样品形式是Fe_2O_3,离子引出形式为FeO~-,掺导介质是Ag粉。     

ABS无磷、无糖接枝聚合引发体系

主流的丙烯腈-丁二烯-苯乙烯三元共聚物(ABS)接枝聚合工艺主要采用氧化还原引发体系，氧化剂通常为有机过氧化物，还原剂通常由葡萄糖(DX)、焦磷酸钠(SPP)和硫酸亚铁(FES)组成。因含糖和磷所以存在还原剂溶液储存周期短、生产废水含磷量高等问题。使用甲醛次硫酸钠(SFS)和乙二胺四乙酸四钠(EDTA-4Na)分别替代原有配方中的葡萄糖(DX)和焦磷酸钠(SPP),通过间歇聚合和半连续聚合试验，考察了不同SFS/FES质量比和EDTA-4Na/FES质量比对还原剂活性，聚丁二烯与丙烯腈和苯乙烯的接枝共聚物(G-ABS)高胶粉接枝率和最终产品力学性能的影响。结果表明，SFS/EDTA-4NA/FES等于50/5/1时，各项指标改善明显。     

基于集成学习的松辽盆地砂岩型铀矿地层岩性自动识别研究

地层岩性的准确识别与砂岩型铀矿层的圈定密切相关，岩性组合的正确分析对于开展砂岩型铀矿的勘查与异常识别具有重要意义。本文针对传统测井岩性识别方法与机器学习类方法中存在的问题，以北方松辽盆地砂岩型铀矿为研究对象，采用两种典型的集成算法模型(XGBoost和SMOTE随机森林)开展地层岩性自动识别研究，并将识别结果与K最近邻分类算法(KNN)、梯度提升决策树算法(GBDT)等典型机器学习算法进行对比。结果表明，XGBoost和SMOTE随机森林两种集成算法模型对砂岩型铀矿地层岩性识别的准确率都在95%以上，且较KNN模型和GBDT模型的准确率有明显提高。XGBoost模型用于控制过拟合的正则项和节点分裂时支持特征多线程进行增益的计算，显著提高了运算效率，SMOTE合成少数过采样技术解决了样本数据不平衡的问题。基于集成算法的优化过程可为砂岩型铀矿岩性分类问题提供理论依据与技术支撑。     

石墨消解-电感耦合等离子体原子发射光谱法测定云南某地煤尾矿中钼

云南某地煤尾矿中钼质量分数约为5%,具有很高的经济和社会价值，因此准确测定其中的钼对于从煤尾矿中提炼钼具有重要意义。使用常规酸溶法较难溶解矿物中钼。实验首先将样品在600℃下焙烧60 min去除碳，以10 mL王水在170℃石墨消解30 min后，加入5 mL氢氟酸和2 mL高氯酸继续于170℃消解至近干，再加水溶解，使用电感耦合等离子体原子发射光谱法(ICP-AES)测定钼，从而建立了石墨消解-电感耦合等离子体原子发射光谱法测定煤尾矿中钼的方法。干扰试验表明：样品中主要共存元素铁、镁、钙等对钼的测定无干扰。钼的质量浓度与其发射强度呈良好的线性关系，校准曲线线性相关系数大于0.999 5;方法检出限为0.000 2%。将实验方法应用于云南某地煤尾矿样品中钼的测定，结果的相对标准偏差(RSD,n=10)小于1%,加标回收率为98%～101%。按照实验方法测定煤尾矿样品和钼精矿标准物质(w_Mo=1.51%)中钼，同时按照硫氰酸盐光度法进行方法比对，两种方法测定结果基本一致。     

基于智能WBR-LIEA算法的电网输电线路中山火预警监测研究

为了维护电网安全稳定运行，加强对山火的预防，通过考虑主备路由的链路重要度评估算法(Link Importance Evaluation Algorithm Based on Working and Backup Routing, WBR-LIEA)对电网输电线路中山火预警监测系统进行了优化。首先对山火预警监测系统进行了分析，然后利用WBR-LIEA算法对山火预警系统从服务层、传输层和物理拓扑层进行了关联风险值的评估，再将三个层面的链路关联风险进行融合，用来度量网络中链路的重要度。当链路失效引起路由中断时，控制器将按照重要度对路由进行重新分配，避免山火对报警通信系统产生影响，导致预警不及时。最后在电力通信网上对算法进行仿真实验并进行了相关分析，证明了该算法的准确性和有效性。