水玻璃铸造旧砂再生方法及设备研究进展

水玻璃砂在绿色铸造领域有着非常广泛的应用,但旧砂再生难题长期困扰着铸造与环保工作者。针对这一问题,国内外学者先后提出了干法再生、湿法再生、加热干法再生、化学再生、生物再生等水玻璃再生方法。对现有的几种典型的水玻璃再生方法的原理及其设备进行了详细的阐述,分析了各类再生方法的优缺点,介绍了课题组开发的一系列水玻璃旧砂再生设备,认为未来水玻璃旧砂生物再生将重点研究绿色高效的水玻璃旧砂促溶剂以及再生设备的开发。     

可证明安全的射频识别双向认证协议

由于射频识别系统中读写器和标签是在不安全的无线信道中进行通信,而且随着移动读写终端的出现,使得读写器和服务器通信也不安全,容易受到假冒攻击、窃听攻击、中间人攻击等安全威胁,针对此问题提出了基于中国剩余定理的射频识别双向认证协议。该协议利用对称加密、模运算等方式提高信息传输的安全性,引入时间戳来抵抗中间人攻击,并利用中国剩余定理对各方进行认证,最后采用随机更新密钥的方式进行密钥更新,并通过形式化证明的方法和常规攻击分析的方式来验证协议安全性。将该协议与其他协议进行安全性、计算量和存储量的比较,结果表明:文中协议安全性高、计算量小且存储量适中,在射频识别领域安全方面具有一定的应用价值。     

基于堆叠自编码器神经网络的复合电磁检测铁磁性双层套管腐蚀缺陷分类识别方法

铁磁性双层套管长期服役于恶劣的工作环境,极易出现腐蚀缺陷,定期为服役中的双层套管进行在线检测十分必要,而对管壁腐蚀缺陷位置的分类识别是管道定量检测与维修的前提和基础,实时准确的套管腐蚀缺陷分类识别能力是决定管道在线检测效率的重要因素。针对这一情况,将脉冲远场涡流和脉冲涡流技术相结合,提出了基于堆叠自编码器神经网络的分类方法。通过仿真和实验选取合适特征量作为输入层,实现了内管外壁腐蚀、外管内壁腐蚀和外管外壁腐蚀的分类,实验整体预判精度可达97.5%,结果表明该方法可对双层套管腐蚀缺陷缺陷实施高效、高精度分类识别。     

铆接结构中缺陷的脉冲远场涡流定量评估技术

针对飞机机身铆接结构检测中难以对缺陷进行定量评估的问题,将脉冲远场涡流检测技术运用于铆接结构缺陷检测之中。利用脉冲激励频谱成分丰富、可提取特征信息较多的优势对铆接结构中缺陷的定量评估技术展开研究。首先,建立铆接结构脉冲远场涡流三维检测模型,对缺陷进行检测,从而确定缺陷位置。在此基础上,分析缺陷类型、尺寸对检测信号的影响发现直接耦合分量幅值与上下表面缺陷深度之间具有不同的变化关系,从而实现对缺陷的分类识别。最终,利用信号的过零时间变化量实现对缺陷深度的定量,在缺陷深度已知的情况下,进一步利用直接耦合分量幅值变化对上表面缺陷长度进行定量;利用间接耦合分量幅值变化对下表面缺陷长度进行定量。     

基于时域模糊决策融合的雷达工作模式识别方法

在雷达工作模式识别中,侦察设备对雷达信号参数的测量误差严重影响了识别效果,针对这一问题文中提出时域模糊决策融合(TFDF)的雷达工作模式识别方法。首先分析了雷达脉冲组特征,在脉冲组层次提取雷达信号的脉冲组描述字(PGDW);然后基于联合隶属度函数改进传统的神经网络硬判决方式,实现雷达信号识别的模糊决策;最后运用DS证据理论将多个时刻的模糊决策融合,从而完成雷达工作模式的最终识别。基于时域模糊决策融合的识别方法可以有效改善参数测量误差对工作模式识别效果的影响。仿真结果以及对比实验表明,文中所提算法具有更好的抗噪性能,在雷达信号的参数测量误差为15%时仍具有90%以上的识别率。     

香气成分的协同作用研究进展

天然产物中香气成分繁多且结构各异,这些香气成分能客观地反映天然产物的风味特点。从嗅觉产生的机理、特征香气分子形成理论和香气物质间协同作用研究方法等方面对天然产物的香气研究进展进行阐述,即通过嗅觉受体与香气分子结合,激活并传导到大脑皮层,最终完成香气感知,解释了嗅觉产生过程;从分子振动理论和识别理论角度,解释了天然产物特征香气形成原因;从阈值法、S型曲线法、OAV法、σ-τ图法等宏观层面,钙离子成像法和细胞电生理等微观层面的两个角度,解释了香气物质间的相互协同作用方法,并总结了存在的问题,对未来研究方向进行展望。     

基于改进隐马尔科夫模型的鲁棒用户行为识别

提出了一种基于改进隐马尔科夫模型的用户行为识别方法.采用遗传算法用于优化隐马尔科夫模型的初始参数,将混沌算子代替遗传算法中高斯变异算子,以避免传统遗传算法在收敛过程中的停滞和早熟问题,并有效解决传统隐马尔科夫模型中Baum-Welch算法对初始参数敏感的问题.此外,采用UCI中ADLs数据对用户行为进行识别,实验结果表明该方法具有很高的识别率和可靠性.     

基于贝叶斯理论的多模型结构识别的试验研究

基于贝叶斯理论的抽样方法,对结构的多模型结构识别问题进行试验研究.采用基于贝叶斯理论的多模型结构识别的概念与基本框架,以及马尔科夫链-蒙特卡洛模拟(MCMC),建立了有限元模型库.针对MCMC在参数维度较高时不易收敛和计算效率低下等问题,提出了一种改进的MCMC抽样方法来进行多模型结构识别.利用Matlab-Strand7的交互访问技术(API)能够进行大型结构有限元模型的参数自动修正,在获得校验后的有限元模型库后,能基于有限元模型的后验概率分布进行预测.为了验证该理论的可行性和有效性,针对一根简支梁的数值算例和一座实际大跨钢管混凝土桁架系杆拱桥进行了基于贝叶斯理论的结构识别研究与响应评估,并使用传统的单模型结构识别方法——遗传算法(GA)进行对比分析,结果表明本文提出的基于贝叶斯理论的多模型结构识别方法能够更好地进行结构响应预测.     

基于多尺度卷积神经网络的交通标志识别

针对自然场景中交通标志识别问题涉及的识别准确率和实时性改善需求,提出了一种改进的基于多尺度卷积神经网络(CNN)的交通标志识别算法.首先,通过图像增强方法比选实验,采用限制对比度自适应直方图均衡化方法作为图像预处理方法,以改善图像质量.然后,提出一种多尺度CNN模型,用于提取交通标志图像的全局特征和局部特征.进而,将组合后的多尺度特征送入全连接SoftMax分类器,实现交通标志识别.采用德国交通标志基准数据库(GTSRB)测试了所提算法的有效性,测试结果表明,算法在GTSRB基准数据集上获得98.82%的识别准确率以及每幅图像0.1ms的识别速度,本文算法具有一定的先进性.     

南图尔盖盆地SA区块河道砂体演化及定量刻画

针对河道砂体横向变化快而难以有效刻画评价的问题,综合应用分频检测、相位调整、地层切片及地质体雕刻等技术对南图尔盖盆地SA区块上侏罗统阿克萨布拉克组河道发育特征及期次进行了研究。首先,利用分频方法检测出目的层段可能存在的两期调谐厚度不同的河道沉积体;然后,采用波阻抗分析和90°相位转换,揭示目的层段地震负振幅与河道砂岩具有较好的对应关系;最后,在高频层序地层格架内制作等时地层切片的基础上,通过河道沉积特征及典型地层切片振幅的单井标定分析,识别并分期刻画出两期不同类型的河道砂体。结合河道弯度、宽厚比及储集体积等参数综合分析认为,早期河道具有低弯度曲流河特征,晚期河道为具有平直河特征的三角洲平原分流河道,且早期河道储集体积明显高于晚期河道。