碳纳米管/天然橡胶复合材料的物理性能

为拓展碳纳米管应用领域,开发新型橡胶纳米复合材料,在碳纳米管预处理基础上,通过机械混炼方法将碳纳米管与天然橡胶复合。研究表明,与传统炭黑增强样品相比,碳纳米管在橡胶中的混入速度快,温升幅度小,混炼胶的硫化返原现象减轻。经过分散粘合体系处理,碳纳米管在橡胶中的分散性及界面粘合状况改善,热处理后复合材料的整体力学性能提高,对比炭黑增强样品,碳纳米管复合材料的弹性模量和玻璃化转变温度高,回弹及动态压缩性能好,并且热稳定性较高。     

多层次自适应知识蒸馏的轻量化高分遥感场景分类

针对深度神经网络模型计算量大且耗时,而轻量化模型速度快但精度低,二者均无法直接应用在嵌入式设备上的问题,本文提出一种多层次自适应知识蒸馏方法提升轻量化模型的性能。首先,针对遥感影像类别间差异程度不均衡,通过改进输出层知识蒸馏中的温度机制,提出一种自适应温度机制,促进学生模型更好地学习大而深的教师模型的输出层概率分布知识;然后,通过添加辅助卷积块以融入特征层的知识蒸馏方法,使学生模型学习教师模型的多层次知识。在两个高分遥感场景分类数据集上的实验验证本文方法的有效性。     

碳纳米管/粉末丁苯橡胶复合材料改性聚丙烯

为获得性能优良的复合材料,利用辐射交联和喷雾干燥法,制备全硫化交联碳纳米管(CNT s)/粉末丁苯橡胶(SBR)复合材料,用熔融共混法对聚丙烯进行三元体系改性。结果表明:当SBR、CNT s和苯甲酸钠(相对于纯PP的质量)用量分别为15%、2%和2%时,改性后PP的冲击韧性提高了120%,拉伸强度提高了6%,扯断伸长率提高了55%,弯曲强度提高了20%。     

宁夏暖季小时极端降水时空分布特征

极端降水频发,对人类的生产生活影响越来越大。利用2005—2020年宁夏24个国家级气象观测站小时降水资料,研究了宁夏不同区域暖季(5—9月)小时极端降水时空分布特征。结果表明：宁夏小时极端降水量和降水频次呈自北向南逐渐增大的特点,小时极端降水强度相反。宁夏北部引黄灌区大部分区域的白天极端降水量和降水频次均较夜间偏少,而南部山区和中部干旱带偏多,南部山区尤为明显;除零星点外,宁夏白天降水强度均强于夜间,昼夜差高值区主要集中在中部干旱带。宁夏有16.7%的站点极端降水量增加趋势通过0.1的显著性检验;有70.8%的站点极端降水强度呈增加趋势。宁夏三个区域小时极端降水量、降水频次和降水强度均呈增加趋势,其中中部干旱带极端降水量增加趋势通过了0.05显著性检验。南部山区和中部干旱带极端降水量和降水频次8月最大,而北部引黄灌区7月最大;5、6月小时极端降水强度自北向南递增,7、8月北部引黄灌区降水强度最大,9月中部干旱带小时极端降水强度最大。南部山区逐时极端降水量主要由极端降水频次贡献,北部引黄灌区和中部干旱带逐时极端降水量由降水频次和降水强度共同影响。     

G-LST：一种从整体到局部优化的文本风格迁移策略

提出一种从整体到局部优化的文本风格迁移模型G-LST（Global-Local based Style Transfer）。该模型首先利用广泛的源端数据,进行迭代优化来自动构建高质量的伪平行数据,并通过联合训练以提升模型对整体风格的语义感知;随后,通过利用常识性知识修正词级的细粒度风格来增强局部风格的表现,同时兼顾整体与局部风格的考虑,提高了风格转换的准确度。基于GYAFC数据集的实验结果表明,相较于目前表现最佳的文本风格迁移模型,G-LST模型在E&M与F&R两个领域数据上的风格转换准确率分别提高了2.7% 和4.47%,内容保留与风格准确率的综合指标分别提升了1.18% 和1.95%。     

盲源分离法在火花塞离子电流信号分离中的应用

针对发动机燃烧过程在线监测中,以火花塞作为传感器测量并分析离子电流信号时,测得的离子电流信号易受到火花点火干扰的问题,将基于独立分量分析的盲源分离方法应用于实测火花塞电流信号的分离.采用盲源分离法对实测火花塞离子电流信号进行分析,能够很好地抽取出无火花尾干扰的离子电流信号和点火火花尾信号,其离子电流在上止点附近和压力峰值附近分别出现明显的火焰前锋区和焰后区两个峰值.对同一转速、不同废气再循环(EGR)率的实测离子电流信号进行了盲源分离,结果表明:随着EGR率的增大,离子电流的两个峰值均会减小,且峰值出现的时刻均有所推迟,同时点火火花尾对离子电流信号的干扰也会增强.     

非均匀电场对火焰传播速率的影响

在定容燃烧装置上,通过改变加载电压和电极结构形成了不同的非匀强电场,由此研究了电场对预混层流火焰形状和传播速率的影响.结果表明:在非均匀电场下,尖-网电极对应的火焰形状发生了显著变化,尖-柱电极对应的火焰形状变化较小；受离子风的影响,沿电场方向的火焰水平方向传播速率增加,加载电压越大,火焰水平方向传播速率增加得越多；当加载电压为-5 kV、-10kV、-12 kV时,尖-网电极对应的水平方向平均传播速率分别增加了10.4％、23.7％、34.1％,尖-柱电极对应的水平方向平均传播速率分别增加了2.5％、7.5％、8.8％；加载电压相同时,尖-网电极比尖-柱电极对应的火焰水平方向传播速率增加得更多.     

天然次生林抚育间伐效果

在辽宁省本溪市草河口试验林场内设置固定标准地,观察杂木林抚育间伐效果.经过分析,中度间伐下的杂木林生长良好,活立木蓄积生长率最大,其余依次为弱度间伐区、对照区和强度间伐区.强度间伐区的草本和木本植物多样性最高,对照区、中度间伐区次之,弱度间伐区最低.从凋落物的年凋落量及贮量看,中度间伐区林地凋落物的凋落量和贮量均较合理,故认为中度间伐是适合于辽宁东部山区的森林采伐强度.     

一种能量有效的无线传感器网络信息收集协议

研究了无线传感器网络覆盖和路由相结合问题,提出了覆盖和能量有效（coverage and energy efficient,CEE）的任务分配策略．CEE的基本思想是：对于覆盖重要的节点完成感知任务,对于覆盖不重要的节点完成数据转发任务．基于CEE设计了基于栅格的覆盖和能量有效（grid-based coverage and energy efficient,GCEE）信息收集协议．采用NS2仿真工具,分析了GCEE各个参数对网络能量有效性以及覆盖性能的影响．     

面向特征融合与知识蒸馏的恶意软件分类

恶意软件分类是一个多分类任务，旨在提取软件特征来训练模型，以判断恶意软件的类别。现有工作主要集中于利用深度神经网络从恶意软件图像中抽取特征进行分类，对恶意软件的序列特征和分布特征之间的关联性缺乏关注，限制了模型性能。此外，这些现有模型大多具有较高的参数量，往往需要占用较大的计算资源。为此，提出一种基于特征融合与知识蒸馏的恶意软件分类方法。一方面，通过残差网络分别从灰度图和马尔可夫图中抽取恶意软件的序列特征和分布特征，并利用自注意力挖掘不同特征之间的关联性，以提升模型性能。另一方面，通过教师网络向多个学生网络进行知识迁移，并让学生网络互相协作学习，以进一步降低模型规模。在微软和CCF数据集上的实验结果证明，该方法不仅有效提升了模型性能，而且可以降低模型的参数量和计算量。此外，本文通过热力图定位影响分类结果的字节，对分类依据进行解释。