载钒量对蜂窝状V2O5/ACH催化剂同时脱硫脱硝活性的影响

蜂窝状活性炭(ACH)经850°C水蒸气活化、用等体积的偏钒酸铵和草酸的混合溶液浸渍,经干燥、煅烧和预氧化后制得新型V2O5/ACH催化剂。考察了V2O5担载量对蜂窝状V2O5/ACH同时脱硫脱硝反应活性的影响,并采用BET、FT-IR和TPD等手段表征了不同V2O5担载量时V2O5/ACH催化剂的物理化学特性。结果表明:V2O5担载量(质量百分数)为1%~5%时,随担载量的增加,新鲜催化剂的脱硫活性增加,脱硝活性降低。NH3气氛再生提高了较低担载量(1%~3%)时催化剂的脱硫活性,降低了较高担载量(5%)的脱硫活性。但NH3再生显著提高了催化剂的脱硝活性,且随V2O5担载量的降低这种促进作用愈加显著。为获得理想的同时脱硫脱硝活性,催化剂的适宜V2O5担载量为1%~3%。     

锰掺杂BNT-BaTiO3陶瓷微结构和电性能的研究

研究了(Bi1/2Na1/2)TiO3-BaTiO3压电陶瓷在准同型相界附近锰离子掺杂对材料微观结构、压电和介电性能的影响.采用XRD和SEM等方法对材料的相结构和晶粒生长情况进行了研究.结果表明:掺锰有促进烧结的作用并能使晶格发生畸变,使相结构中的四方相向三方相转变;当掺杂量质量分数为0.3%时,可以获得较好的综合性能,压电常数d33=124 pC/N,径向机电耦合系数kp=31%,介电常数3Tε3/0ε=615,介电损耗tanδ=0.014,机械品质因数Qm=267,频率常数Np=3 050 Hz.m.     

考虑关键性的多约束下辐射干扰对消装备随舰备件配置优化方法

可用度是评估备件对装备完好性影响的重要指标,针对备件关键性对装备可用性造成影响而又难以将其考虑在内建立可用度模型的问题,以舰载通信电台辐射干扰对消装备为对象,采用对备件关键性实行专家打分的方法,将备件关键性作为备件配置优化的约束之一,建立以备件费用、备件体积、备件关键性为约束的备件配置优化模型。在备件费用、体积及关键性归一化的基础上,采用权重因子方法将多约束转化为单一约束,并给出了权重因子更新方法。列举案例,分别计算了费用约束、体积约束、关键性约束和多约束下的备件方案,并对比了装备改进前后的备件配置方案,将装备使用过程中的备件保障延伸至装备可靠性设计阶段。案例分析结果表明:备件配置方法在考虑了体积、费用等限制约束下,能同时兼顾备件关键性对装备完好性的影响;装备可靠性设计时,提高装备可靠性低的现场可更换单元(line replaceable unit, LRU)等薄弱点,能有效减少装备维修保障资源。     

基于SAMME+ResNet的多相码信号识别方法

针对传统多相码信号识别方法在低信噪比情况下分类精度不高、类识别率不均衡和识别方法不具有通用性的特点,提出了一种利用集成学习中的多类指数损失函数逐步添加模型(stagewise additive modeling using a multi-class exponential loss function, SAMME)算法和残差神经网络(residual neural network, ResNet)的多相码信号识别方法。通过仿真实验对5类多相码信号进行了分类识别,验证了模型的有效性,分析了不同数量基学习器对模型的影响,最后与传统分类方法进行了对比。仿真结果表明,在信噪比低于6 dB的情况下,所提方法相对于单个残差网络提高了约10%的分类精度,同时缩小了类之间识别率的差距,相对于常用的分类方法也有很大的优势。     

基于树型空间的三维树木模型匹配

为解决三维树木模型的检索具有正确率低、检索效率低、描述不匹配等问题,提出一种基于树型空间的三维树木模型匹配方法。该方法通过构建三维树木模型数据集的树型空间,辅以主轴匹配,轮廓匹配,枝干匹配等方式,经过树型空间中欧氏距离和测地线度量差异值,逐步匹配到相应的三维树木模型,该方法分别在通用模型数据集和自我设计的模型数据集进行了匹配性实现,结果表明可以较大幅度提升树木模型匹配的准确率,利于三维树木模型的大规模检索和重用。     

面向手机的云端VR三维场景立体显示与交互框架

针对手机无法渲染可交互的高质量三维场景这一弊端,提出一种面向手机的云端VR应用框架。此框架结合云渲染和VR技术在手机端实现可交互高质量三维场景的立体显示,并以手机浏览器作为客户端,利用视频块流传输图像数据、消抖算法(AJA)处理交互数据,实现Web端轻量级渲染,不仅降低了移动端数据可视化运算成本,还避免使用插件和下载安装包。实验表明本文框架的显示帧率能达到30帧每秒,带宽控制在80 kb/s以内,能稳定地在手机上实现传统App无法实现的逼真VR体验。     

基于模型预测控制的轮式移动机器人轨迹规划

针对轮式移动机器人(Wheeled Mobile Robot-WMR)自身欠驱动的特点,并考虑到实际工作时的各种约束和限制,提出了一种基于模型预测控制(Model Predictive Control -MPC)的多约束轨迹规划方法。可以对车体自身的运动学约束、物理约束以及避障等约束进行集中有效的处理,可以生成符合车体自身模型特点并满足各种约束的可行轨迹,充分保证了轮式移动机器人自主行驶的可行性,安全性,高效性。仿真结果充分验证了该方法的有效性。     

基于ICP算法的非合作目标特征点云配准优化

针对视觉测量中非合作目标无法提供合作信息从而引起的位姿测量问题,采用ICP(Iterative Closest Point)算法配准不同时刻获取的点云降采样数据来完成目标的相对位姿测量。利用运动恢复结构算法获取了目标当前时刻的点云数据并比较了基于阈值匹配与光流匹配的特征点匹配算法,利用三角测量法对提取到的特征点进行重建,同时将点云数据进行降采样处理,根据降采样后的点云数据计算出不同时刻目标的相对位姿关系。实验表明当物体发生旋转运动时,对降采样数据利用ICP算法计算得到的目标绕坐标轴旋转角度最大误差不超过0.11º。     

基于区块链的图书侵权记录存证平台

针对越来越频繁的音频阅读图书内容对图书构成侵权行为而未能及时有效存证的困境,提出一种以区块链技术对图书版权侵权记录进行自动存证的方案.首先,将网络爬取的音频信息进行处理,与图书内容查重比对后将结果存入私有区块链结构;其次,在基于工作量证明共识的基础上设计实现了复杂度可行的共识算法;最后,结合密码学的摘要信息认证与数字签名验证机制对区块数据进行安全性检查.系统测试结果验证了平台的效率和可靠性.     

Loewy矩阵与几乎Koszul代数

几乎Koszul代数作为Koszul代数的推广,在代数周期性和分次自入射代数的研究中起到了重要的作用.几乎Koszul代数的刻画是一个复杂的计算问题,而Loewy矩阵为Koszul代数的刻画带来了较为直观的计算方法.通过经典的Loewy矩阵和构造增广Loewy矩阵,利用分次代数分次模的两种不同Loewy维数向量得到了一...