炉渣制光催化剂催化降解罗丹明B的机理

以废弃炉渣为原料制备了光催化剂GN,通过催化降解不同浓度的罗丹明B模拟废水,考察了该催化剂的光催化活性。通过GN的红外吸收光谱和紫外吸收光谱,对反应机理进行了初步探讨,拟合了GN催化降解不同浓度模拟废水的反应动力学方程。结果表明:光催化剂GN对罗丹明B模拟废水有很高的降解效率,能将罗丹明B分子转化为小分子有机物。光催化氧化降解的不同阶段可以用不同的动力学方程表征,并且随着模拟废水的初始浓度的不同而不同。     

含钛炉渣制光催化剂催化降解罗丹明B废水的研究

用含钛炉渣制备了光催化剂GN,通过催化降解罗丹明B废水,分析了催化剂投加量,废水pH值等因素对脱色率的影响.实验结果表明:催化剂GN具有较高的光催化活性,选取适当的催化剂投加量以及合适的废水pH值有助于罗丹明B的降解,GN最佳投加量为0.25g·L-1,适宜的废水pH值为2.当罗丹明B废水浓度为25mg·L-1时,在最佳条件下,光催化反应1h后,罗丹明B废水的降解率达95％以上.     

小型圆极化单臂螺旋喇叭天线的设计与实现

提出一种单臂螺旋与圆锥喇叭相结合的天线结构,使得天线在较小尺寸空间内达到了所提指标要求。首先,该天线通过引入金属圆盘地,实现了50 W同轴线直接馈电,取代了传统巴伦结构,缩减了天线剖面尺寸;其次,通过引入末端吸收电阻和圆锥喇叭结构,在较少螺旋圈数的条件下,对天线低频段圆极化性能予以改善,并使得天线在45°波束范围内圆极化增益得到较大提高,此外,圆锥喇叭结构的引入也一定程度上改善了单臂螺旋天线波束指向偏移的现象。仿真与实测结果表明,该天线在40 mm′40 mm′24 mm 的空间内,在X波段实现了较好圆极化性能。     

多任务多层级CNN在人群计数中的应用

为了提升人群图像的计数精度,设计一种多层级多任务深度卷积网络。多层级神经网络由卷积和上采样的组合方式构成,该网络的优点在于结合浅层网络提取的细节信息和深层网络提取的高阶语义信息。在此基础上,使用多任务学习的方法提升网络性能,多任务学习分为两个部分：人群密度估计任务和人群密度等级分类任务。网络的高分辨率层与人群密度估计任务相连,网络的深层与人群密度等级分类任务相连。将两个任务的损失融合并构成新的损失函数。实验在人群计数公共数据集ShanghaiTech、WorldExpo’10和UCF_CC_50上进行,实验结果表明,该网络在人群计数上具有较好的准确率和鲁棒性。     

TiO2/SiO2/NiFe2O4磁性纳米材料的制备、表征及光催化性能

采用均匀沉淀法在表面包覆了SiO2的磁基体NiFe2O4上负载TiO2,从而制备出一种新型磁性纳米光催化材料TiO_2/SiO_2/NiFe_2O_4,并通过改变pH值、水浴时间、水浴温度、煅烧温度及Ti/Ni摩尔比n(Ti):n(Ni)等得到材料的最佳制备条件。用XRD、TEM分析了复合材料的形态结构及包覆情况,结果显示TiO2均匀地包覆在SiO2/NiFe2O4表面,复合材料粒径范围为50～70nm;UV-vis吸收曲线表明,复合材料对光的吸收带出现红移。VSM测试表明复合材料具有良好的磁性,易于通过磁场进行回收。以甲基橙的水溶液为模拟污染物,评价了复合材料的光催化性能,该材料对甲基橙的脱色率达98.6%。     

静态图像中采用混合卷积结构进行人群密度估计

提出了一种混合卷积神经网络用于人群数量的感知计算,在高度密集的场景中可以准确地预测人群密度图。模型仅由两个部分组成：前端为扩张卷积神经网络提取二维特征;后端采用分数步长卷积神经网络降低下采样中的信息损失。为了验证和分析算法性能,模型设计基于当前较为流行的Shanghai Tech数据集,使用回归问题的评价指标,即平均绝对误差（MAE）和均方误差（MSE）作为评估算法性能的标准。在Shanghai Tech（MAE=100.8）、UCF_CC_50（MAE=305.3）与WorldExpo’10数据集上进行测试,实验表明模型在密集场景下较以往的方法有效降低了MAE和MSE,提高了密集人群计数的准确率。     

从哈尔滨段江心岛分析松花江泥沙沉降

江心岛的产生可能是松花江泥沙沉积的结果,研究江心岛面积的变化可以直观粗略的反映松花江含沙量的变化,对上游的水土环境进行粗略评估。江心岛的泥沙又会对其下游产生影响,虽然这种影响是微弱的,但不可以忽略。江心岛在航运方面又会阻塞江道,抬高水位,在洪峰来临时增大大坝决口的可能,不利于洪峰的顺利通过。江心岛的泥沙又会附着2005年11月吉林石化爆炸而污染松花江的苯和硝基苯,增大苯和硝基苯在河道上的附着。江心岛的泥沙可能提高河床高度,会使松花江产生有如黄河成为地上河的危险。如将各种信息采用计算机建模,可以进行全面而专业化进行分析,因此,我们将借助于专用GIS软件技术进行数据处理与应用。总之,江心岛的研究空间很大而且十分有实际意义。     

蒸发波导环境下的舰载雷达折射误差分析

雷达发射的电磁波在蒸发波导中传输会产生折射误差,为提高舰载雷达的探测精度,需要对电磁波在蒸发波导中传播的折射误差进行分析.基于射线跟踪理论,建立了舰载雷达在蒸发波导环境中进行超视距探测时的电磁波传播模型和折射误差模型,对雷达探测的距离误差、高度误差和仰角误差进行了分析修正.分析结果表明,蒸发波导条件下存在探测误差,其中高度误差最大,需要对其进行修正.这为分析蒸发波导条件下雷达的探测精度提供了参考.     

基于WGAN网络的自然视频预测

计算机视觉技术已经在学术界和工业界取得了巨大的成果,近年来,视频预测已经成为一个重要的研究领域。现有基于生成对抗网络的视频预测模型在训练中需要小心平衡生成器和判别器的训练,生成模型多样性不足。针对这些问题,提出用Wasserstein对抗生成网络(WGAN)代替生成对抗网络,采用拉普拉斯金字塔模型的级联卷积网络训练一个多尺度的卷积网络,根据输入视频序列预测未来几帧,再由低分辨率到高分辨率的迭代去生成比较清晰的图像。最后在UCF-101数据集上进行了实验,并与不同的网络结构进行了比较,实验结果表明,改进的网络在数据集的实验结果优于现有的视频生成模型。     

高重频脉冲对导引头参数分选的干扰机理

作为一种特殊的有源干扰样式,高重频脉冲可有效压制宽带接收机,实现对反辐射武器的干扰以保护雷达的安全。除了对导引头前端的信号处理过程产生干扰,高重频干扰同时会降低分选参数测量精度使反辐射武器无法锁定雷达辐射源。为明确其干扰机理,首先分析高重频脉冲信号特征,接着针对被动导引头分选参数测量过程研究了高重频脉冲的干扰机理,并结合导引头工作过程建立了干扰效能与脉冲参数之间的理论关系,最终进行了仿真分析。结果表明,高重频脉冲的频域特性及进入导引头后产生的类噪声效应是干扰作用的重要原因,加大干扰功率、提高重频是强化干扰效果的有效方法。