摘要：在小目标检测任务中,由于小目标像素值少、特征不丰富和难提取等局限性,容易导致模型漏检、误检以及精度低等问题,提出了一种基于多尺度结构感知和全局上下文信息的小目标检测算法。针对复杂场景设计了多尺度结构感知模块,可以更好地捕获小目标的细节特征,以此增强模型识别不同尺寸物体的检测能力。为了获取更多的全局特征,借助Transformer捕获长距离依赖特征的优势设计了全局上下文信息模块,有效地建立起不同区域像素点之间的联系。针对模型训练时的梯度爆炸现象,设计了一种新的带权重损失函数W-CIoU,使得训练时的收敛速度有明显改善。大量的实验结果表明,提出的方法相较于其他经典的轻量级方法取得了较好的检测效果。与基准模型相比,提出的模型在VisDrone数据集上mAP50和mAP50:95分别提高了6.4和4.6个百分点,同时在TinyPerson数据集上也有着不错的表现。

摘要：针对一端带有内螺纹和另一端为光孔的水管接头,设计了一套带有齿轮传动+抽芯液压缸的自动脱螺纹机构和斜导柱侧抽芯机构的三板式注塑模具。首先,结合塑件的结构特点,确定了点浇口进胶以及浇口位置和直流循环式的冷却回路,利用模流仿真分析软件moldflow对确定的模流分析模型进行注塑成型工艺过程模拟分析。结果表明,塑料熔体的充填时间、缩痕指数、气穴分布以及翘曲变形量等成型工艺参数都在合理范围之内,验证了浇注系统和冷却系统设计的合理性。其次,对模具结构进行设计,将主分型面取在塑件的轴心面上,其余两个分型面顺序分型实现浇注系统凝料的自动脱落。由于塑件为带内螺纹的管状零件,针对内螺纹脱模难的问题,设计了齿轮传动机构驱动螺纹侧型芯旋转和抽芯液压缸的直线移动的两套运动机构实施自动脱螺纹,塑件光孔部分的成型和抽芯采用斜导柱侧抽芯机构来实现。通过模流分析,验证了模具结构的合理性,并且缩短了模具设计的开发周期,有效地提高了塑件的成型质量。

摘要：为优化丁醇-柴油双燃料发动机的性能,以4190ZLC-2型船用中速柴油机为原型,利用AVL-FIRE仿真软件建立双燃料发动机高压循环模型,并通过原机验证模型的准确性。在确定丁醇掺混比例为20%后,运用一次回归正交试验设计方法对燃油系统5个参数进行优化,找出指示功率最大值和NOx排放量最小值的参数组合。结果表明:建立的指示功率、NOx排放量预测模型的准确度较高,可用于参数优化匹配研究;指示功率最大参数组合为废气再循环率0%、进气压力0.233MPa、进气温度325.15 K、喷油提前角22.6°CA、喷油孔直径0.26 mm;NO排放量最低参数组合为废气再循环率12.5%、进气压力0.173 MPa、进气温度355.15 K、喷油提前角16.6°CA、喷油孔直径0.32 mm;相较于原机,优化后的指示功率和NOx排放量分别提升7.4%和降低98.3%。

摘要：区块链面临可拓展性问题.分片通过将区块链网络划分成多个子网络,并行处理交易,从而提升系统性能.但分片易导致恶意节点聚集,发动51%攻击,影响系统安全,现有的单维信誉方案存在重分配过程开销大和分片间共识不足的问题,性能与安全无法保证.针对上述问题,提出基于多维信誉的区块链安全分片方案.首先,综合节点多维指标,保证分片信誉与计算通信能力均衡,识别恶意节点.其次,提出双阶段重分配方案,通过第1阶段部分重分配和第2阶段全部重分配,减少重分配频次,降低开销.最后,设计基于多维信誉的快速拜占庭容错共识(multi-dimensional reputation based fastByzantinefault-tolerantconsensus,MRFBFT),将投票权与信誉结合,并在分片领导节点间增设一次共识,防止恶意行为.实验结果表明,各分片信誉和计算通信水平更均衡,共识时延大约降低20%,吞吐量提升15%左右.

摘要：UHPC预制拼装综合管廊相比RC综合管廊,具有材料用量省、预制拼装施工方便等优点。通过UHPC构造设计,建立了在土体作用下的UHPC管廊和RC管廊精细化有限元模型,对比分析二者在土体回填过程中管廊接头的沉降变形,以及管廊接头在汽车活载、土压力以及不均匀沉降等荷载作用下的沉降变形与受力性能。结果表明,在土体回填和车辆荷载作用下RC管廊和UHPC管廊接头最大沉降均小于变形预警值20 cm;在土体不均匀沉降和车辆荷载共同作用下,UHPC管廊横向容许不均匀沉降比RC管廊提高约24.4%,说明采用UHPC管廊可以有效提高综合管廊抵抗不均匀沉降的能力。

摘要：利用类别的层次信息解决一个特征子集难区分所有类别的问题,同时将特征间的统计相关性引进谱特征选择解决单个特征区分力问题,据此提出基于多粒度特征关联的分层分类谱特征选择算法.该算法首先对样本按类别层次结构自下而上聚合粒化,形成多粒度分层任务集;然后对子任务中的特征空间利用谱图理论设计异类样本间的相似矩阵并构建目标函数迭代地排序出特征关联重要度.最后,在5个数据集上通过该算法与4种基于传统的及3种新颖的分层特征选择算法相比,文中算法具有有效性,尤其是获取少量的特征.

摘要：中期电力负荷受到温度因素影响,其波动性与随机性强,导致负荷概率密度预测精度低。为此,提出了基于EMD-QRF的温度因素下中期电力负荷概率密度预测方法。采用EMD分解温度因素下中期电力负荷概率密度特征,提取波形平均周期和振幅。构建QRF概率密度预测模型,结合神经网络,避免预测过程陷入过度拟合。通过对参数离散化处理,构建中期电力负荷概率密度预测函数,实现不同波形周期和振幅下的中期电力负荷概率密度预测。实验结果可知,该方法在夏季概率密度值与实际值存在0.01 kW/km^(2)的误差,在冬季密度值与实际值一致,能够有效提高中期电力负荷概率密度预测精度。

摘要：配电智能终端数据是配电网数据的重要组成部分,针对配电智能终端数据加密耗时过长,加密安全性较低的问题,提出基于改进AES的配电智能终端数据混合加密方法。对AES算法进行改进,通过字节替换、行位移、列混淆和轮密钥实现迭代运算,得到初始密钥,通过建立椭圆曲线方程,分析系数坐标得到密钥结果。利用初始密文进行字段拆解,获取加密粒度。根据加密粒度逐层实现系统加密、服务器加密和客户端加密,完成配电智能终端数据混合加密。实验结果表明,该方法的密钥生成时间始终为1 ms,不受数据包数量的影响,能够阻挡99%以上的外来入侵信息,提高了加密安全性。

摘要：氟元素是人体不可缺少的微量元素,但氟元素摄入过量也会引发疾病,因而氟离子含量的检测非常必要。另一方面,在有水的环境中,氟离子非常容易与水形成稳定的氢键,给氟离子的检测带来较大的困难,因此开发高效的氟离子荧光探是非常必要的。本论文基于硅-氧键的裂解,以萘基苯并噻唑为荧光基团,苯基二甲基硅醚为反应基团,硅-氧键为反应位点,设计并合成了一例荧光探针用于氟离子浓度的检测。通过红外光谱确定认了分子的官能团,之后通过荧光光谱分析的方法研究其对氟离子的识别能力。结果表明,该探针是一种关闭型的荧光探针,随着氟离子的加入,体系的荧光强度逐渐降低。在DMF溶液中,荧光探针对氟离子的识别表现出较高的选择性和抗干扰能力,结果表明该探针对氟离子的检测效果较好。

摘要：为了减少实验次数,寻找最佳参数匹配,使用正交实验设计方法,选取异戊醇掺混比、喷油提前角、进气温度、扫气压力4个参数的各4个水平进行仿真实验,以NO质量分数和指示功率作为实验的评价指标进行正交设计,运用数据极差分析寻求最佳参数组合。结果表明,得到的最优参数为:异戊醇掺混比为体积分数40%,喷油提前角为22.6°,进气温度为315.15 K,扫气压力为0.233 MPa。在此参数组合下得到最终生成的NO质量分数为0.01102%,指示功率为52.10 kW。可见,在动力性损耗较小的情况下可以实现较高的异戊醇掺混比。