液中放电沉积技术研究进展

液中放电沉积是一种新型的表面改性技术，起源于电火花加工技术，可在金属表面制备出具有高硬度、高耐磨性以及高结合力等优良性能的沉积层。此外，该技术不污染环境，有望替代部分常用但具有污染性的表面改性技术。液中放电沉积技术的核心内容为沉积层形成机制、工具电极材料以及介电流体成分。简单介绍了液中放电沉积技术的特点，重点阐述了沉积层的形成机制以及缺陷优化工艺，并从工具电极材料、介电流体成分和实际生产应用三个方面总结了液中放电沉积技术的国内外研究进展，展望了该技术的发展方向。     

计算重构光谱分析仪研究进展

光谱测量广泛应用于科学研究及工业生产中，而传统光谱仪因体积庞大难以满足众多应用需求。近年来，快速发展的计算重构光谱分析仪因其具有紧凑小巧、高分辨率和大测量带宽等优势而成为研究热点。光波经过计算重构光谱分析仪后所产生的光斑图案与波长存在一一对应关系，因此采取合适的解调算法可以从生成的光斑图案中重构入射光谱信息。目前计算重构光谱仪已能实现am量级光谱分辨率以及数百nm的测量带宽。本综述介绍了目前各类型计算重构光谱分析仪的工作原理以及性能指标，探讨了不同类型计算重构光谱分析仪的优缺点，分析了进一步提升性能指标的方法，展示了一些基于计算重构光谱分析仪的应用，以及展望了其未来发展前景。     

双重障碍物对开闸式异重流运动特性的影响

异重流现象广泛存在于自然环境和水利工程中。现实工况中，底床设置障碍物是抑制异重流侵袭的有效手段，因此研究障碍物对异重流运动特性的影响具有实际工程价值。采用开闸式异重流实验，对比不同障碍物间距及高度对异重流最大扩散高度、头部速度等方面的影响，从而得到双重障碍物最优工程布置方案；分析异重流在障碍物上下游区域的速度剖面及其越过障碍物时的涡度场；对比无障、单一障碍物、双重障碍物工况对异重流掺混系数的影响。结果表明，双重障碍物最优布置方案为第一障碍物高于第二障碍物，障碍物间距要尽可能大，但应保证异重流遇到第二障碍物之前未恢复典型头部形态；在双重障碍物上游区域，异重流速度剖面出现畸变，畸变范围大致与障碍物等高，主流速度衰减明显，在障碍物下游区域，完成形态重塑的异重流，其速度剖面均存在明显的壁面区和射流区；相对于无障和单一障碍物工况，流经双重障碍物的异重流厚度明显变小；越障前后，异重流掺混系数呈现“M”型分布，越过第二障碍物后异重流的掺混速率明显大于第一障碍物。结果可为防治异重流灾害及保证水利工程安全等领域提供参考。     

可控变胞码垛机器人控制系统设计及实验

为了提高变胞式工业机器人在实际工业生产中的效率以及稳定性,基于可控变胞码垛机器人设计了一种新型的码垛路径运行方式,对其进行运动学仿真并设计了相应的控制系统.其中控制系统采用"运动控制卡+工控机"的上下位机控制模式,使用闭环步进电机及驱动器组成机器人的运动系统,使用光电开关、气动插销及电磁离合器等硬件组成变胞动作执行系统,引入电机脉冲补偿值以减少变胞前后的运动误差.提出新型码垛路径的实现方法,并搭建机器人控制系统,以6 kg负载进行实验,测试结果显示理论位移与实测位移之间的误差不超过0.6 mm.研究表明该控制系统运行安全可靠,能够满足可控变胞码垛机器人的控制要求,同时也为变胞式工业机器人的控制系统设计提供了参考.     

基于光伏获能的WSNs节点能量管理策略

针对WSNs中基于预测算法的能量分配与管理机制的不足,研究太阳能可充电无线传感器网络中能耗管理,提出基于历史获能的能量中性管理机制。设计了一种自适应跟踪太阳光的节点获能模型,进而构建了一种基于历史获能的能量中性管理机制,根据当前操作周期中由太阳能转化而来的可用能量,调节下一操作周期中节点工作的占空比,以解决节点太阳能获取与节点能耗的优化问题。理论分析与实验结果表明,提出的基于历史获能的能量中性管理机制,实现了太阳能电池板大小与节点能耗的最佳匹配,为太阳能可充电无线传感器网络中的能量获取及能耗管理提供了值得借鉴的解决方案。     

融合量子密钥的内网文件加密系统

随着量子计算技术快速发展，基于计算复杂性的加密技术正面临着巨大的威胁，单一的防火墙技术无法完全阻止黑客的侵入和发自内网的攻击。采用防火墙与量子保密通信技术相结合的策略，能够有效解决上述问题。文中设计了一种基于量子密钥的局域网内文件安全系统，使用量子密钥并结合"一次一密"的方式对局域网内部隐私文件进行加密，能够有效防范文件失窃带来的损失。系统包括2个部分：以文件处理单元为核心的客户端软件，以加/解密信息管理模块为核心部件的服务器。为了增加密文的复杂性、密钥的存储安全性、计算可行性，提出了密文混合拼接、弱口令错位置乱、密钥智能匹配3种密钥处理方法，有效提高了系统的整体安全性。经系统功能测试与网络仿真分析，验证了系统的有效性、安全性及可行性。     

基于VGGNet改进网络结构的多尺度大熊猫面部检测

大熊猫个体识别对研究大熊猫的种群数量非常重要，大熊猫面部检测是基于面部图像的大熊猫个体识别方法中的首要关键步骤。针对现有的大熊猫面部检测方法精确度不高的问题，提出基于VGGNet-16改进网络结构的多尺度大熊猫面部检测方法。首先，以VGGNet-16网络结构为基础，通过增加残差结构与BN层，降低卷积层通道数，并采用LeakyRelu激活函数等改进，构建一个新的特征提取主干网络。其次，将一个3尺度的特征金字塔网络结构与SPP结构结合用于目标检测。最后，使用深度分离卷积结构替代常规卷积结构。实验结果表明，提出的大熊猫面部检测方法在测试集上能够达到99.48%的mAP，检测性能优于YOLOv4。     

广义递归光滑暧昧环境下动态资产配置和资产定价研究

本文采用一种广义递归光滑暧昧模型表示投资者在暧昧环境下的效用函数,该模型能将投资者风险厌恶、暧昧厌恶和跨期替代三者区分开.通过设定代表经济人的学习过程和信念更新机制,将这种效用模型应于基于消费的资产定价模型.当股利增长服从隐马尔可夫机制转换过程,经济人对隐状态存在暧昧性认知时,暧昧性和经济人暧昧厌恶偏好影响资产定价,以及经济人的最优消费计划和最优资产配置.研究结果表明,暧昧厌恶、暧昧环境中的学习和信念更新机制在解释资产定价之谜中起到了关键作用.暧昧厌恶经济人的悲观情绪扭曲其信念,这种信念随经济所处状态不同而发生变化,并对经济处于衰退时期的定价核给予了更高权重,以致于其投资策略更加保守.这种悲观行为有助于传播和放大对消费增长的冲击,并产生随时间而变动的资产溢价.     

基于双层规划的普通克里金插值方法研究

采用双层规划描述了普通克里金法中理论变异函数模型参数求解问题.针对传统变异函数模型参数求解过程中容易受人为不确定性因素影响的问题,建立了以交叉验证统计结果最优和个体样本满足最优无偏线性估计为目标的双层规划模型,并给出了相应的求解方法.该方法根据交叉验证结果优化调整上层系统随机给定的变异函数模型参数,可以减少变异函数模型参数求解过程中人为不确定等因素的影响,从而可以获得合理的理论变异函数模型参数和较好的空间插值结果最后,以土壤pH值为例,通过与加权最小二乘法比较验证了采用该方法的有效性和合理性.     

张量伪谱的新包含域

张量伪谱可以看成是矩阵伪谱的推广,它在齐次动力系统中有着重要的作用.对张量伪谱圆盘定理进一步研究.利用张量伪谱中特征向量的最大元,给出了张量伪谱的新包含域.数值例子验证了结果的有效性.