摘要：本文设计了一种基于复合标矢量一体水听器技术的微型声呐浮标,主要针对海洋水声监测与采集以及水下目标探测。该浮标以现场可编程门阵列(FPGA)为控制核心,具有小型化、大容量采集存储、可远程无线控制、较高的可用性和易于部署等特点。利用水听器捕获多路数据,并结合惯性导航模块采集到的位置和姿态数据,实现了多元数据的综合记录。系统内置电源与无线传输模块可保证在复杂的海洋环境中值守80h以上,并克服传统浮标的线缆干扰和限制,使其不受距离和环境条件束缚。通过水库实验证明:该浮标性能稳定且可靠,依托其采集并利用无线回传的数据,对声源目标进行方位角估计,与GPS实际数据对比,其误差小于5°。

摘要：数字图像处理课程具有理论难度大、实践性强、碎片化程度高、考核不充分的特点。为适应新工科建设要求,深化培养学生的创新能力,该文设计了理论与实践一体化教学改革方案,重构了教学内容,构建了理论融入式探索性作业和综合项目设计,通过全过程、多维度的方式来考核学生的综合能力。实践表明,该教学改革能显著激发学生兴趣,有效地培养了学生的综合创新能力,为学生从事数字图像处理领域的高阶研究和研发奠定了基础。

摘要：目的：全面掌握黑茶山国家级自然保护区地衣资源现状，为该保护区的生物多样性保护及研究提供科学依据。方法：通过实地调查、标本采集，在实验室进行物种鉴定，从多样性、生境类型、区系成分和物种相似性等方面进行研究。结果：保护区内共有地衣15科23属36种，其中1科2属5种为山西省新记录。生境主要有树生、石生、藓丛生、草地生、土生地衣和多生境等类型，其中以石生为主。保护区内地衣区系成分主要有世界广布成分、泛热带成分、东亚及北美间断、泛北极成分。该保护区与驼梁山保护区物种相似性最高。结论：黑茶山国家级自然保护区地衣以茶渍科（Lecanoraceae）为优势科，石蕊属（Cladonia Wigg.）为优势属；泛热带成分为主，与泛北极成分有一定联系。

摘要：为提高锻态Ti_(2)AlNb基合金后续热变形能力,对多向锻造后的Ti_(2)AlNb基合金进行了固溶+时效的热处理。研究分析了热处理前后的组织演变、力学性能以及O相的析出行为。结果表明:多向锻造后的空冷的Ti_(2)AlNb合金,组织内析出大量针状O相,位错密度高,晶粒尺寸大,导致其伸长率较低。经过热处理后形成了B2基体+双尺板条/针状O相组织,位错密度降低,α_(2)相以包析反应生成了rim-O相;晶粒内部的析出O相包含4种变体。O相在小角度晶界处沿两侧生长分布,而在大角度晶界处只沿单侧析出生长。热处理后的Ti_(2)AlNb合金表现出显著提高的伸长率,增加了后续热变形的稳定性。

摘要：在平原型水库反推入库流量过程中,存在明显的噪声干扰,导致传统的洪水预报方法精度下降。对此,提出一种结合卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆神经网络(BiLSTM)的入库洪水预报模型,该模型采用CNN的卷积层挖掘入库洪水数据中的深层特征信息,并赋予不重要特征较低的权重,以便模型更加专注于对目标任务关键的特征信息。此外,利用BiLSTM处理流量序列中的长期依赖问题,通过其遗忘门有选择性地过滤掉权重较低的特征信息,实现对入库洪水过程的准确预测。最后,基于不同预见期评估所构建模型在安徽省合肥市大房郢水库入库洪水预报中的精准度。结果表明,4 h预见期下CNN-BiLSTM模型在入库洪水预报中具有更高的预报精度,相比BiLSTM模型和新安江(XAJ)模型,其确定性系数(D_(DC))分别提升9.9%、39.0%,均方根误差(R_(RMSE))和相对偏差(B_(BIAS))分别降低34.6%、17.1%和148.6%、20.6%。研究成果可为反推入库流量过程的平原型水库入库洪水预报提供新思路和技术支持。

摘要：在对叶片进行抛磨时,抛磨力是影响叶片表面粗糙度的关键参数。为了精准分析百叶轮抛磨叶片的抛磨力,以达到更好的抛磨效果,使用川崎机器人夹持叶片接触百叶轮进行抛磨作业对抛磨力进行研究。首先采用单因素试验分析各个工艺参数对抛磨力的影响规律;设计正交试验和极差法,得到了工艺参数对抛磨力的影响主次顺序,根据回归方程建立抛磨力预测模型,并验证了模型的显著性;对比预测值和测量值的相对误差在12%以内,证明预测模型的准确性;最后,通过预测模型逆推得到合理的压缩量对叶片进行抛磨实验,并与在非预测模型下直接对叶片进行抛磨进行对比,实验结果表明,基于此预测模型得到的压缩量对叶片进行抛磨能够得到更好的抛磨效果,精度提高了35%。

摘要：针对单通道混合音频目标语音提取困难的问题,依据脑电信号携带能直接反映注意和感知的信息,提出一种将语音与脑电信号结合进行目标语音提取的基于BLSTM的AESE模型。采集语音诱发的EEG信号构建数据库,进行脑电多特征的目标语音提取可行性研究。选取脑电特征TS16R和语音频谱图特征通过AESE进行多阶段结合,生成含丰富声学上下文信息的脑电特征掩码,提升重构纯净语音的效果。实验结果表明,AESE从多说话人混合音频及带噪语音中有效提取目标语音,为基于脑电的目标语音提取提供了一种思路和方法。

摘要：以铁木为原料,经过碳化和石墨化处理制备出具有较好石墨化程度的生物质石墨材料,以其作为锂离子电池负极进行电化学储锂性能研究。研究结果表明,经过2800℃石墨化处理,该材料的碳层间距为0.338 nm;拉曼峰值比R值为0.29;含有大量以2.24 mm、3.2 nm为中心的介孔。在0.05 A·g^(-1)的电流密度下循环100次后其可逆容量仍保持在340.4 mAh·g^(-1),并且具有优异的倍率性能,该材料表现出优异的循环储锂性能,有望以低成本生物质基石墨负极材料应用于锂离子电池。

摘要：尽管压裂水平井开发深部煤层气藏取得重大突破,但煤层气井产气规律认识不清,产气快速预测方法欠缺,为了保障深部煤层气长期稳定高效开发,亟需开展产气预测方法研究。基于深部煤层气压裂水平井改造区内外双线性流的渗流特征,通过耦合考虑开关井变化影响的压力传播模型,考虑应力敏感、基质收缩和煤粉堵塞综合影响的渗透率动态变化机理的水平井气水两相流产能方程,以及煤层气藏压裂改造区-未改造区物质平衡方程,建立了煤层气压裂水平井产气预测模型,并对模型进行了求解;通过与商业数值模拟软件CMG模型、鄂东盆地大吉区块典型深部煤层气井A实测数据的拟合对比分析,验证了本文提出的深部煤层气压裂水平井产气预测模型的可行性。结果表明:本文模型更好地表征了实际井从压裂液返排阶段开始到产量递减阶段的全周期产水动态特征,所拟合得到的井底流压路径与实测值的平均误差低于7%,即建立的深部煤层气压裂水平井产气预测模型更符合现场实际。研究结果可为深部煤层气藏压裂水平井生产动态分析和开发方案设计提供参考,为深部煤层气井长期稳定高效开发奠定基础。

摘要：针对一般类视听同步算法忽略语义特征增强以及缺乏单模态内部特征学习能力的问题,提出一种基于对比学习的内外协同注意力视听同步算法。该算法包括特征编码与内容同步学习两个阶段。在音视频编码的过程中,将音视频包含的语义信息引入视听同步算法,设计基于多模态对比学习网络的语义特征学习器,为拥有相似语义的图像、音频生成更相近的表示。在音视频同步学习中,提出一种内外协同注意力方法,在充分学习图像和音频单模态内部上下文特征的基础上,交叉融合音视频特征信息,完成视听同步判定。实验结果表明,该算法在一般类视听同步任务中的判定性能均优于基准模型。