摘要：有机相变材料因为其高潜热、低成本、稳定性、无毒以及抗腐蚀等优异性质而能够有广泛的应用。不过其低导热性和相变体积变化的问题,在应用设计中必须加以改善。石墨烯气凝胶是一种超轻的多孔碳材料,一般具有很高的孔隙率和比表面积,考虑到石墨烯本身的高导热性,能被用于有机相变材料的多孔骨架.本文对比了热还原法和水热反应法制备石墨烯气凝胶,旨在寻求简易稳定的制备方式。实验结果表明,热还原法得到样品虽然具有较高的碳氧比,但是过于蓬松很难定形,而水热反应法能够得到外形固定且具有连续多孔结构的石墨烯气凝胶.制得的样品能吸收32倍于本身质量的石蜡,相变潜热降低2.6%,相变温度降低1.1℃,且能够有效保持不泄漏.

摘要：随着长江航运事业高速发展,三峡通航需求逐年递增,如何降低设备故障率,保障设备稳定高效运行,缩短设备故障处理时间,已成为亟待解决的问题。三峡船闸辅阀是三峡船闸重要运行设备,其作用是通过吊杆组带动阀门运动,控制辅阀的开启和关闭。通过设计新的三峡船闸辅阀开度仪支架并安装,提高辅阀开度仪防护等级及检修的便捷性。

摘要：基于数字线划图和真正射影像可以自动生成大量满足深度学习要求的样本数据,但是其中存在部分错误信息,会导致神经网络模型训练难度加大,并且限制地物提取精度提升。因此,提出一种基于选权迭代的样本数据自动清洗方法,首先构建数据清洗深度神经网络模型,并给出基于选权迭代的网络训练方法,该方法打破传统网络模型训练时认为所有样本对损失函数计算权重相同的假设,利用数据清洗网络模型训练过程中样本预测精度作为样本权重并带入网络训练中,再通过迭代训练不断更新样本权重,最终将权重低的样本剔除,以实现自动数据清洗和样本库精化。使用数据清洗前后的样本库,对5种经典语义分割网络模型进行训练和精度对比实验,结果表明,利用数据清洗后的样本库训练模型,建筑提取精度平均提高2.36%,道路提取精度平均提高3.48%,水体提取精度平均提高1.88%,证明提出的数据清洗方法可以有效提高网络模型的提取精度。