TFT-LCD行业液晶损失分析与降低研究

随着TFT-LCD行业的发展,如何最大化降低产品制程中的损失来提升公司经营利润,逐步成为业内各大企业不断探索的课题。本文主要对液晶损失(面板段损失金额最大的物料)进行了探讨,通过大数据技术的应用,分析出影响液晶损失的全部11项因子,对比筛选出最关键的4项,从配方优化、瓶底剩余改善、切线填充量减少、自动脱泡频率降低、测量频率降低等方面研究了液晶损失降低的方向。研究表明,对影响液晶损失的主要因子进行管控和改善,使液晶损失率降低4.86%,年收益1 688万元/年。     

基于局部异质协同双路网络的跨模态行人重识别

针对现有跨模态行人重识别方法忽略行人的局部特征及模态间的相互协同的问题,文中提出基于局部异质协同双路网络的跨模态行人重识别方法.首先,通过双路网络提取不同模态的全局特征进行局部精细化,挖掘行人的结构化局部信息.然后,通过标签和预测信息建立跨模态局部信息之间的关联,进行协同自适应的跨模态融合,使不同模态的特征之间相互补充,获得富有判别力的特征.在RegDB、SYSU-MM01跨模态行人重识别数据集上的实验验证文中方法的有效性.     

基于杂交变异的动态粒子群优化算法

粒子群优化算法(PSO)的结构相对简单、运行速度很快,但是算法极易陷入局部最优,出现早熟收敛现象。针对标准粒子群算法存在的问题,引入了一种随迭代次数和粒子间距离大小动态改变的惯性权重,通过设置比例系数控制二者对惯性权重的影响力度。在此基础上为了增加种群多样性,又引入“杂交变异”算子,设计了一种基于杂交变异的动态粒子群优化算法(HV-DPSO)。通过对基准函数的数值试验表明,新算法相对于标准粒子群算法不仅能有效地避免早熟收敛,而且具有更好的收敛效果。     

基于SIFT算法的数字图像大变形测量技术研究

提出了一种基于尺度不变特征变换（SIFT）算法的大变形测量方法。该方法首先精确地提取出变形前后两幅图像的SIFT特征点,然后生成每个SIFT点的特征描述子,并利用该描述子对SIFT点进行匹配,得到这两幅图像特征点对应的坐标,最后使用仿射变换求出全场位移和应变参数。将该方法运用到模拟散斑图像中,并与基于差分进化算法的DIC方法进行对比。实验结果表明,所提算法不仅能够克服传统方法在转角大于7°容易失效的问题,还可以以较高的精度和效率计算出形变参数。     

粉煤灰分步溶出硅铝制备纯沸石分子筛的研究

研究了一种由粉煤灰合成纯沸石分子筛的新工艺,粉煤灰与碳酸钠混合焙烧生成硅酸钠和硅铝酸钠,用少量水浸取其中的硅酸钠,含硅铝酸钠的残余物用碱液浸取.实验发现,在碱溶过程中溶液中的硅铝存在过饱和现象,在过饱和期内实现固液分离,可提取粉煤灰中的硅铝用于合成X型、A型、P型纯沸石产品.1 kg粉煤灰合成310～560 g纯沸石.晶化导向剂和晶种对沸石晶型和晶化时间有很大影响.经仪器和化学分析方法对沸石产品从矿物组成和阳离子交换容量进行表征,制得产品的阳离子交换容量可达3.2～ 4.7meq/g,纯度较高.     

基于吸收和再生变异的粒子群优化算法

标准粒子群算法随着迭代次数的增加,整个粒子种群的多样性呈下降趋势,种群很快在当前最优位置的吸引下容易陷入局部最优而无法逃脱.因此,如何增加种群多样性,使粒子逃脱局部最优,成为增强算法全局寻优能力的关键.为了克服粒子群算法早熟收敛的缺点和增加其粒子多样性,通过引入“吸收”、“再生变异”算子,设计了一种新的粒子群优化算法,通过对常用基准函数的数值试验,证明了新算法不仅能有效地避免早熟收敛,而且具有更好的收敛效果.     

城市污泥流化床焚烧炉飞灰中重金属迁移特性

对120 t/d城市污泥循环流化床焚烧炉飞灰中重金属迁移富集特性进行试验研究,对污泥、飞灰及不同温度、取样点的飞灰中Cr、Mn、Ni、Cu、Zn、As、Cd和Pb 8种重金属迁移富集特性进行了分析。试验结果表明:飞灰、底渣及入炉污泥中主要化学成分为Si O_2、Fe_2O_3、Ca O、Al_2O_3和P_2O_5,"Si0_2-Ca O-Al_2O_3-金属氧化物"体系构成了重金属吸附的载体,也为不同形态重金属的吸附提供了活性空间。Cd、As为易挥发性重金属,在炉膛内挥发的Cd、As及其化合物蒸气在503℃和475℃时几乎全部富集于飞灰颗粒;Cr、Mn、Cu、Zn主要通过夹带富集于飞灰颗粒,它们在尾部烟道不同温度区域飞灰颗粒上的富集程度相当,为难挥发性重金属。