添加剂在铝合金微弧氧化中的应用综述

铝合金微弧氧化技术是21世纪兴起的一种环保高效的铝合金表面处理方法,经过多年的理论积累与工程实践,业界已广泛使用各种类型的添加剂来提高微弧氧化膜层的性能.从可溶性盐添加剂、纳米颗粒添加剂和复合添加剂3种类别,分别介绍了铝合金微弧氧化中各种添加剂的研究现状,并探讨了其作用机理.     

通用数据库构件的设计与实现

当前软件开发中数据库建表和数据录入界面不能有效适应变化的需求.所建的表和所设计的界面只能适应特定的需求,很少考虑到同一领域内需求的相似性及系统对需求变化的适应性等,从而造成了大量的重复劳动和资源耗费,而且可靠性差、难以维护.文中在数据库设计理论和软件复用理论的指导下,针对以上问题提出了表结构的复用和界面设计的思想.表结构的复用和自动界面设计让本构件在广度和深度上都有了长足拓展,具有对变化需求的包容性和自适应性.而数据维护和界面设计构件正是其功能实现的内部支持,它不仅为开发人员提供了良好的编程接口,而且高级用户可在此构件上动态地改变表结构和数据录入界面,从而在用户需求变更时,系统有快速响应的能力,且使数据库在作微小改动的情况下能应用于不同的信息系统中.     

不同颜色模型下自适应直方图拉伸的水下图像增强

目的 水下图像是海洋信息的重要载体,然而与自然环境下的图像相比,其成像原理更复杂、对比度低、可视性差。为保证不同类型水下图像的增强效果,本文提出在两种颜色模型下自适应直方图拉伸的水下图像增强方法。方法 首先,进行基于Gray-World理论对蓝、绿色通道进行颜色均衡化预处理。然后,根据红绿蓝（R-G-B）通道的分布特性和不同颜色光线在水下传播时的选择性衰减,提出基于参数动态优化的R-G-B颜色模型自适应直方图拉伸,并采用引导滤波器降噪。接下来,在CIE-Lab颜色模型,对‘L’亮度和‘a’‘b’色彩分量分别进行线性和曲线自适应直方图拉伸优化。最终,增强的水下图像呈现出高对比度、均衡的饱和度和亮度。结果 选取不同类型的水下图像作为数据集,将本文方法与融合颜色模型（ICM）、非监督颜色纠正模型（UCM）、基于暗通道先验性（DCP）的水下图像复原和基于水下暗通道先验（UDCP）的图像复原方法相比较,增强后的图像具有高对比度和饱和度。定性和定量分析实验结果说明本文提出的方法能够获得更好视觉效果,增强后的图像拥有更高信息熵和较低噪声。结论 在RGB颜色模型中,通过合理地考虑水下图像的分布特性和水下图像退化物理模型提出自适应直方图拉伸方法;在CIE-Lab颜色模型中,引入拉伸函数和指数型曲线函数重分布色彩和亮度两个分量,本方法计算复杂度低,适用于不同复杂环境下的水下图像增强。     

结合动态图卷积和空间注意力的点云分类与分割

目的 随着3维采集技术的飞速发展,点云在计算机视觉、自动驾驶和机器人等领域有着广泛的应用前景。深度学习作为人工智能领域的主流技术,在解决各种3维视觉问题上已表现出巨大潜力。现有基于深度学习的3维点云分类分割方法通常在聚合局部邻域特征的过程中选择邻域特征中的最大值特征,忽略了其他邻域特征中的有用信息。方法 本文提出一种结合动态图卷积和空间注意力的点云分类分割方法（dynamic graph convolution spatial attention neural networks,DGCSA）。通过将动态图卷积模块与空间注意力模块相结合,实现更精确的点云分类分割效果。使用动态图卷积对点云数据进行K近邻构图并提取其边特征。在此基础上,针对局部邻域聚合过程中容易产生信息丢失的问题,设计了一种基于点的空间注意力（spatial attention,SA）模块,通过使用注意力机制自动学习出比最大值特征更具有代表性的局部特征,从而提高模型的分类分割精度。结果 本文分别在ModelNet40、ShapeNetPart和S3DIS（Stanford Large-scale 3D Indoor Spaces Dataset）数据集上进行分类、实例分割和语义场景分割实验,验证模型的分类分割性能。实验结果表明,该方法在分类任务上整体分类精度达到93.4%;实例分割的平均交并比达到85.3%;在室内场景分割的6折交叉检验平均交并比达到59.1%,相比基准网络动态图卷积网络分别提高0.8%、0.2%和3.0%,有效改善了模型性能。结论 使用动态图卷积模块提取点云特征,在聚合局部邻域特征中引入空间注意力机制,相较于使用最大值特征池化,可以更好地聚合邻域特征,有效提高了模型在点云上的分类、实例分割与室内场景语义分割的精度。     

倾斜锥形微透镜单模光纤激发高阶涡旋光模式

提出了一种在环形芯光纤中激发高阶涡旋光模式的方法,通过控制锥形微透镜单模光纤与环形芯光纤之间的倾斜角度和错位距离,实现了高阶涡旋光模式的激发。由数值模拟与实验测试结果可知,倾斜角度和错位距离分别约为8°和2μm时,高质量的二阶涡旋光模式被激发。此外,由于锥形微透镜光纤具有聚焦光束的特性,其倾斜错位激发可以提高光的耦合效率,该方法与使用普通单模光纤的错位激发法相比,光的耦合效率提高13%左右。激发出的高阶涡旋光模式在高分辨率显微镜、光学微观操纵和光学传感等应用领域中具有巨大的应用潜力。     

近岸海浪视频浪高自动检测

目的 目前基于视觉信息的海浪要素检测方法分为基于立体视觉和基于视频/图像特征的检测方法,前者对浪高的解析不稳定、模型复杂、鲁棒性较差、不能很好地满足实际应用的需求,后者主要检测海浪的运动方向和浪高等级,无法获取精确的浪高值,其中基于图像特征的检测受限于先验知识,检测稳定性较差。为此,本文结合深度学习的特征学习机制,提出了一种面向近岸海浪视频的浪高自动检测方法。方法 从近岸海浪监控视频中提取视频帧图像,计算相邻两帧差分获取差分图像,通过数据预处理对静态图像集和差分图像集进行数据扩充;针对两类图像集分别设计多层局部感知卷积神经网络NIN（network in network）结构并预训练网络模型;分别用预训练的网络模型提取静态图像和差分图像的高层特征来表达空间和时间维度的信息,并融合两类特征;通过预训练支持向量回归SVR（support vactor regerssion）模型完成浪高的自动检测。结果 实验结果表明,本文近岸海浪视频浪高检测方法在浪高检测上的平均绝对误差为0.109 5 m,平均相对误差为7.39%;从不同绝对误差范围内的测试集精度上可以看出,基于时间和空间信息融合的回归模型精度变化更加平稳,基于空间信息的NIN模型的精度变化幅度较大,因此本文方法有较好的检测稳定性。结论 通过预训练卷积神经网络提取近岸视频图像时间和空间信息融合的方式,有效弥补了人工设计特征的不完备性,对近岸视频的浪高检测具有较强的鲁棒性,在业务化检测需求范围内（浪高平均相对误差≤ 20%）有着较好的实用性。     

斗茶味兮轻醍醐,斗茶香兮薄兰芷——宋代的斗茶之趣

正中国是茶的故乡,但唐前,北人饮茶者尚少。故唐陆羽《茶经》引《南方草木状》云:"茶者,南方之嘉木也。"大唐三百年,大概是因为南北交流频繁吧,饮茶渐渐成为文人雅士追逐的风尚之一,"茶道大行"。到了五代宋初,饮茶之风由上而下席卷大江南北,上至帝王,下至黎庶,竟然形成日常起居,不可无茶的风气了。宋吴自牧《梦粱录》云:"人家每日不可阙者,柴、米、油、盐、酱、醋、茶。"唐初到北宋,短短四百年,茶从地域食俗变成民族     

“两横”特高压落地工程对山西500 kV厂站短路电流的影响研究

蒙西—北岳—北京西、榆横—洪善—石家庄"两横"特高压交流落地工程实施后,将对山西电网500 kV厂站的短路电流水平产生重大影响。采用PSD电力系统分析软件工具中的短路电流计算程序研究了"两横"特高压落地工程实施后山西电网500 kV厂站的短路电流水平,详细分析了特高压主变压器、配套机组、近区500 kV线路等影响短路电流的敏感因素,为"两横"特高压落地后电网运行方式安排提供了技术依据与参考。     

马来酸氯苯那敏片剂的核磁共振定量测定方法研究

提出测定马来酸氯苯那敏片剂中马来酸氯苯那敏的1↑H-NMR方法。考察了实验条件的影响,选择重水为溶剂,反丁烯二酸为内标,延迟时间为20 s,脉冲宽度为3.0μs,采样次数为16次,内标浓度为4-5mg/mL。在内标与样品质量比为0.48-2.12范围内,峰面积比与质量比之间具有良好的线性关系,相关系数r〉0.999 0,用绝对定量法和标准曲线法测定了3种马来酸氯苯那敏片剂的含量,并与药典的紫外分光光度法作了比较。     

软件功能测试规模估算模型的研究及其应用

提出一种基于功能点分析法的软件功能测试规模估算模型。该模型适用于黑盒功能测试,用于系统测试阶段或验收测试阶段工作量的估算,基本估算步骤包括估算软件规模、定义规模因子、计算测试规模,并在项目中进行实践应用。结果表明,该模型可以较好地估算软件功能测试规模,可用于测试计划的制定及实施。