稀土元素铈对钢中非金属夹杂物改性和腐蚀影响的第一性原理研究

通过原位腐蚀观察和基于密度泛函理论的第一性原理计算方法,从微观角度研究了稀土元素铈（Ce）对J5不锈钢中夹杂物的改性和夹杂物诱导腐蚀的机理。采用扫描电子显微镜与能谱分析了稀土元素Ce改性夹杂物的过程中夹杂物成分和类型的变化,观察到的代表夹杂物为CeAlO₃?Ce₂O₂S、Ce₂O₃?Ce₂O₂S、MnS等。根据形成能计算,经稀土元素Ce处理后,生成了稳定的Ce₂O₃、Ce₂O₂S、CeAlO₃夹杂物。通过表面能判断了晶面的稳定性,Fe(100)-2面的表面能经收敛测得为2.4374 J·m?2,该晶面的功函数为4.7352 eV。通过对比夹杂物与钢基体的功函数与计算电势差,分析了不同含Ce夹杂物诱导点蚀的趋势,探讨了不同原子位置、原子数量和不同slab模型对功函数的影响。研究表明,与Fe (100)-2面的电子功函数相比,MnS以及改性后3种夹杂物CeS、Ce₂O₃和Ce₂O₂S电势差大多小于0,CeAlO₃的电势差在0 eV左右。夹杂物不同晶面对功函数影响很大,O、S等非金属原子数量多的晶面功函数平均值较高,添加稀土元素Ce可以有效降低晶面功函数。5种夹杂物和钢基体的平均功函数大小顺序为CeAlO₃>Fe>MnS>CeS>Ce₂O₂S>Ce₂O₃。结合不锈钢中复合夹杂物的实验结果可知,Ce₂O₃诱导点蚀发生的概率最高,CeAlO₃可以有效提高钢的耐腐蚀能。      

MnS夹杂物诱发钢材点蚀综述

MnS夹杂物诱发钢材点蚀,对钢材服役寿命、工作生产安全和社会经济发展产生巨大危害。首先,分析了MnS夹杂物诱发钢材点蚀的机理,包括电偶腐蚀机理、S和Cl-协同作用机理、封闭区域加速点蚀机理、贫铬区机理和微缝隙机理;其次,汇总了MnS夹杂物大小、形貌、分布,Cl-浓度、温度和应力对MnS夹杂物诱发钢材点蚀的影响;然后,总结了钢材防腐蚀的常用措施;最后,展望了防止MnS夹杂物诱发钢材点蚀的未来研究方向。     

近邻中心迭代策略的单标注视频行人重识别

为解决视频行人重识别数据集标注困难的问题,提出了基于单标注样本视频行人重识别的近邻中心迭代策略.该策略逐步利用伪标签视频片段迭代更新网络结构,以获得最佳的模型.针对预测无标签视频片段的伪标签准确率低的问题,提出了一种标签评估方法：每次训练后,将所选取的伪标签视频片段和有标签视频片段特征中每个类的中心点作为下一次训练中预测伪标签的度量中心点;同时提出基于交叉熵损失和在线实例匹配损失的损失控制策略,使得训练过程更加稳定,无标签数据的伪标签预测准确率更高.在MARS,DukeMTMC-VideoReID这两个大型数据集上的实验验证了该方法相比于最新的先进方法,在性能上得到非常好的提升.     

基于联合损失胶囊网络的换衣行人重识别

目前的行人重识别（Re-ID）研究主要集中在短时间情形,即一个人的衣着不太可能发生改变的情况。然而现实中更常见的是长时间的情况,这时一个人有很大的机会更换衣服,Re-ID模型应该考虑这种情况。为此,研究了一种基于联合损失胶囊网络的换衣行人重识别方法。所提方法基于换衣行人重识别胶囊网络ReIDCaps,使用与传统的标量神经元相比包含更多信息的矢量胶囊,用其长度表示行人身份信息,用其方向表示行人衣着信息;采用软嵌入注意力（SEA）防止模型过拟合;使用特征稀疏表示（FSR）机制提取具有判别性的特征;增加标签平滑正则化交叉熵损失与Circle Loss的联合损失以提高模型的泛化能力和鲁棒性。在三个换衣行人重识别数据集Celeb-reID、Celeb-reID-light和NKUP上进行实验,实验结果表明所提方法与目前已有的Re-ID方法相比具有一定优势。     

仿射变换在压缩感知跟踪中的应用

针对跟踪中目标尺度变化和旋转问题,将仿射变换和应用到压缩感知跟踪中.首先,以上一帧的跟踪结果为均值,以一定的标准差按照高斯分布,随机生成不同尺度和旋转角度的候选框;然后,通过仿射变换将其转换至直角坐标系中,通过多尺度滤波得到目标在不同尺度下的高维特征向量,采用压缩矩阵将高维特征向量降维至低维空间;最后,将低维特征向量通过贝叶斯分类器选取具有最大响应的候选位置作为目标的跟踪位置.在此基础上分别提取正负样本来更新分类器参数,从而实现持续稳定的跟踪.实验结果表明,该算法能够较好地解决压缩感知跟踪中的目标旋转和尺度变化问题.     

类金刚石/对称N-梯度CNx多层膜的制备及摩擦性能EI北大核心CSCD

采用直流磁控溅射技术在Si基底上制备了不同CN_(x)层厚度的类金刚石(DLC)/N-梯度CN_(x)纳米多层膜(N含量梯度呈对称的倒"U"形)。利用X射线衍射仪、扫描电子显微镜、原子力显微镜、Raman光谱仪、X射线光电子能谱仪、划痕仪、球盘式摩擦磨损试验机等对多层膜的微观结构、力学性能以及真空和大气中的摩擦学特性等进行了表征。结果表明:多层膜表面平整光滑,均为非晶结构。随着对称N-梯度CN_(x)层厚度的增加,多层膜的表面粗糙度增大,硬度、弹性模量和膜基结合力逐渐降低,磨损率增加。多层膜在真空中的耐磨性比大气中的好。N-梯度CN_(x)层厚度小于30 nm的多层膜的硬度可达21.9~23.1 GPa,膜基结合力为54.2~54.3 N;在大气中的摩擦因数约为0.19,磨损率为(0.98~1.16)×10^(-16)m^(3)/(N·m),在真空中的摩擦因数约为0.18,磨损率为(0.83~0.88)×10^(-16) m^(3)/(N·m)。     

新型单周控制三相四线制并联混合型有源电力滤波器研究

提出了1种基于单周控制单极调制方式的新型三相四线制并联混合型有源电力滤波器(activepowerfilter,APF)结构,以解决四桥臂和三桥臂结构分别存在的开关损耗大、控制结构复杂等问题,同时该方案不需要单独对中线电流进行补偿,且能有效地解决直流分量问题。对新型结构进行了建模,推导了单周控制方程,最后进行了MATLAB仿真验证,结果证实了该方案的可行性。     

紧急停车系统(ESD)的实现

依据安全仪表设计的相关标准与规范,分析了ESD系统设计的原则.依据安全完整性等级的要求,确定系统的性能指标,包括可靠性、独立性、故障安全性和简单性.并阐述了联锁逻辑控制器结构和逻辑功能的要求.最后给出了故障输入信号处理的方法,联锁输出控制调节阀和电气设备的原理图,以及故障报警系统的设计方法,对ESD系统的工程设计具有一定的指导意义.     

脉冲激光沉积AlN薄膜的工艺优化与机械性能

采用脉冲激光沉积(PLD)方法在单晶Si衬底上制备AlN薄膜.利用扫描电子显微镜(SEM)、X射线衍射仪(XRD)对薄膜的形貌和微观结构进行了分析;采用显微硬度仪、球-盘式磨损试验机和涂层自动划痕仪测试了薄膜的机械性能.通过正交实验,分析了工艺参数与AlN薄膜硬度之间的关系,得出沉积气压是对薄膜硬度影响大的因素,并研究了沉积气压对AlN薄膜表面形貌、微观结构、沉积速率、硬度、结合力和摩擦性能的影响.实验结果表明:所制备的薄膜均为非晶结构,随着沉积气压的上升,薄膜沉积速率降低,薄膜表面粗糙度降低,摩擦系数变小,当气压由0.1Pa增加到1Pa时,薄膜的硬度和耐磨性提高,但是随着气压进一步增大,其硬度和耐磨性下降.     

基于奇异值分解行人对齐网络的行人重识别

为解决行人重识别的训练数据集中自动检测出的行人图像背景过大和行人部分缺失的错位现象问题,使用空间变换网络层对图像错位进行处理。为优化整个网络的深度学习过程,提高图像检索能力,增加网络特征层,使用奇异值向量分解方法对其进行处理。将行人对齐网络和奇异向量分解相结合,构造奇异值分解行人对齐网络,既可解决图像错位问题,又提高图像特征的相似性度量的效果。在Market1501、CUHK03和DukeMTMC-reID数据集上进行试验,并与行人对齐网络和其他深度学习与非深度学习的行人重识别方法进行比较,试验结果中整个网络的平均检索精度和行人图像第一次匹配正确的概率平均达到了65%和80%左右,这表明奇异值分解行人对齐网络可以提高对行人匹配的效果。