摘要：目的为提升传统磁粒研磨TC4薄板的加工效率,改善表面形貌,设计了相对磁极产生相对转速差的双面磁粒研磨装置。方法基于两侧相对磁极的异步旋转,使两侧磁极产生相对转速差,进行磁性磨粒的受力和运动分析,对材料去除量进行计算分析。利用Maxwell软件,对不同的相对转速差进行磁场的模拟仿真,进而使用设计的双面磁粒研磨加工装置,对TC4薄板的双面进行研磨。最后,使用粗糙度仪和超景深3D电子显微镜,对研磨前后的工件表面进行观察分析。结果对于磁极的同步旋转,即当两侧磁极转速为500 r/min时,正面表面粗糙度Ra的平均值从0.47μm下降至0.2μm,下降幅度为57%,反面表面粗糙度Ra的平均值从0.46μm下降至0.21μm,下降幅度为54%。对于磁极异步旋转,即磁极Ⅰ转速为500r/min、磁极Ⅱ转速为600 r/min时,正面表面粗糙度Ra的平均值从0.47μm下降至0.1μm,下降幅度为78%,反面表面粗糙度Ra的平均值从0.48μm下降至0.1μm,下降幅度为79%,正面最大高度差的平均值从62.5μm下降至10.4μm,下降幅度为83%,反面最大高度差的平均值从63.2μm下降至10.3μm,下降幅度为84%,材料去除效率最高,表面质量得到有效改善。结论采用异步旋转双面磁粒研磨的方式,可以有效促进磁性磨粒的翻滚运动,加速切削刃的更新。该装置加工时能够产生相对较高的磁感应强度,磁场梯度变化适中,有利于提升表面质量,修复工件表面的缺陷,大幅度提升了研磨的效率。

摘要：药物制剂不仅关系国计民生,而且也是国家安全和科技竞争的战略重点。理论计算在药物制剂设计过程中发挥了重要作用,有关药物制剂设计中的现代理论计算方法一直备受关注。近年来,随着人工智能等新兴技术的飞速发展,药物制剂的研发模式也逐渐向大数据驱动的智能设计模式转变。首先,阐述了理论计算在药物制剂设计中的重要性。然后,重点探讨了药物制剂设计中理论计算的研究现状,分别对分子模拟、热力学计算和人工智能等方法进行了归纳和总结,深入分析了各类方法的优缺点。在此基础上,讨论了理论计算在药物制剂设计中面临的挑战,并对其未来发展方向提出了展望,有望为药物制剂的智能设计提供参考与指导。

摘要：针对一类具有执行器饱和的切换系统,提出一种基于组合非线性反馈控制(CNF)的事件触发控制方法,以达到在保证系统性能的同时减少网络带宽占用的目的.首先,为了降低系统资源成本,构造事件触发机制来判断是否对系统当前状态进行采样,设计组合非线性反馈控制来提高系统的暂态性能;然后,利用多Lyapunov函数方法得到饱和切换系统在驻留时间切换信号下渐近跟踪问题的充分条件,同时证明事件触发最小的时间间隔大于零,从而避免芝诺(Zeno)行为;最后,通过仿真实例验证所提出方法的有效性.

摘要：为了提取更具表达能力和区分度的重点特征,减少网络传递时关键特征的流失,提高神经网络图像分类能力,提出一种新的门控机制图像分类网络(image classification Network of Gating Mechanism,GMNet).首先,使用门控卷积提取浅层特征,通过门控机制选择性地进行卷积操作,提高网络对原始图像关键特征的提取能力;其次,设计了一种插值门控卷积(Interpolation Gated Convolution,IGC)模块,利用Lanczos插值与门控卷积相结合,强化浅层特征的同时提取更具区分度的特征,提高特征的非线性表达能力;然后,设计了大核门控注意力机制(Large kernel Gated Attention Mechanism,LGAM)模块,将大核注意力与门控卷积相融合,实现了特征的选择性增强和选择性融合,提高关键区域特征的贡献度;最后,将大核门控注意力机制模块嵌入到残差分支中,让模型更有效地学习输入数据的特征和上下文信息,减少关键特征在网络信息传递时流失,提高网络的分类能力.本文方法在图像数据集CIFAR-10、CIFAR100、SVHN、Imagenette、Imagewoof上分别达到了97.05%、83.68%、97.68%、90.60%、83.05%的分类准确率,与当前先进的方法相比分别平均提高了3.26%、7.08%、3.44%、2.65%、5.02%.与现有主流网络模型相较,本文门控机制图像分类网络能够增强特征的非线性表达能力,提取更具表达能力和区分度的重点特征,减少关键特征流失,提高关键区域特征的贡献度,有效地提高神经网络图像分类能力.

摘要：针对低照度图像存在亮度低、噪声大、颜色偏差和细节纹理丢失等问题,提出一种双路混合注意力的跨层次特征聚合图像增强方法。首先,设计多尺度双路注意力残差模块(Multi-scale Dual-path Attention Residual module,MDAR),MDAR包括并行多尺度特征采样块(Parallel Multi-scale Feature Sampling Block,PMFB)和双路混合注意力块(Dual-path Hybrid Attention Block,DHAB)。其中PMFB用于提取和融合多尺度特征信息,促进局部特征的全局化表示,使图像细节信息得到有效增强,而DHAB能够对图像噪声区域和颜色信息给予更大关注,缓解不同注意力间特征的差异,有效抑制噪声,提高图像质量。此外,设计跨层次特征聚合模块(Cross-level Feature Aggregation Module,CFAM),将不同层次特征进行融合,弥补深层特征与浅层特征之间的差异,强化对浅层特征的感知,实现图像增强。实验结果表明,所提方法在LOL数据集上的PSNR,SSIM,LPIPS和NIQE分别达到了22.347 dB,0.850,0.178和4.153;在MIT-Adobe 5K数据集上的PSNR,SSIM,LPIPS和NIQE分别达到了22.703 dB,0.903,0.137和3.822。与其他算法相比均有较大提升,证明了所提方法的有效性。

摘要：开发合适的催化材料,制备出高性能、大规模、低成本的催化电极,可减少电解水过程的能量消耗、提升制氢效率。高熵合金由于具有高催化活性,在催化电极应用方面受到广泛关注。综述了应用于电解水过程中析氢反应和析氧反应的高熵合金催化电极的研究进展。首先简述了电解水制氢的工业背景和电化学原理;分析了高熵合金催化活性的来源,即杂化能带结构带来的更为合理的表面吸附能和更多的表面活性位点,以及其特有的高熵效应与“鸡尾酒”效应对整体催化活性的影响;接着讨论了高熵合金的成分设计理念,即通过非贵金属元素的替代来降低成本,同时通过改变合金化元素含量提高高熵合金的内禀活性、增加表面活性位点数量;介绍了第一性原理计算在高熵合金催化机理研究、催化表面吸附能调控、合金成分高通量筛选中的应用;总结了高熵合金平板、多孔、负载纳米颗粒催化电极制备的工艺特点,以及其中的问题与挑战;最后对未来高熵合金电催化电极的发展前景和研究方向进行了展望。

摘要：刷丝与转子涂层相互作用产生的摩擦热效应直接影响刷式密封的密封性能和使用寿命。分析了刷式密封摩擦副之间的摩擦热效应理论,设计搭建了刷式密封摩擦副摩擦热效应实验装置,设计加工了6种不同结构参数与刷丝材料的刷式密封实验件和4种不同涂层材料的摩擦转盘,实验研究了工况参数、结构参数以及不同摩擦副材料对刷式密封摩擦热效应的影响,通过对比分析刷式密封最高温度以及磨损前后摩擦副的磨损形貌及磨损量,获取了刷丝与转子涂层材料的匹配性关系。研究结果表明:刷式密封最高温度会随着摩擦时长的增加先迅速升高后趋于稳定,随着干涉量的增大而升高,干涉量由0.3 mm增大至0.4 mm,刷丝平均最高温升达39.96℃;最高温度随着刷丝束厚度的增加而升高,随着后挡板保护高度的增大而降低;当刷丝材料为钴基高温合金GH605时,最佳转子涂层材料为WC,当刷丝材料为镍基高温合金GH4169时,最佳转子涂层材料为ZrO_(2),此两种匹配材料能够在相同工况下产生较低的摩擦热量,且耐磨性能高于其他匹配材料。

摘要：为更好地研究天线索网结构对展开态形面精度的影响机理,针对六棱柱模块化天线构型,提出一种六边形索网结构高精度几何设计方法。首先,根据支撑结构特点、工作波段及天线形面方程等参数,开展了天线索网构型设计,建立了形面精度与索长、索段等分数间的参数化模型,并基于机器人学齐次坐标变换理论,建立了考虑悬垂效应的边界节点数学模型;其次,以实际应用工程案例作为比较,对上述模型进行了验证,并在六棱柱单模块样机上对索网结构进行了实物研制,对误差进行了分析与研究;最后,开展了多参数影响分析,研究了展开口径、抛物面方程、网格密度等参数对形面精度的影响规律。研究结果表明:索段实测绝对误差均值约为4.9 mm,相对误差均值约为3.38%,实测值与理论值吻合良好;索网形面误差减小的趋势随着索段密度的增加相对变缓;采用增大反射面焦距、降低天线口径等方式可有效改善索网精度。该研究可为后续索网结构找形分析、形面精度调整及同类天线索网结构的研究等提供借鉴与参考。

摘要：为增强全局上下文信息的关联性,加强对多尺度特征的关注,在提升图像去噪效果的同时最大程度保留细节特征,提出一种基于Transformer的特征细化和多尺度注意力的图像去噪网络(TFRADNet)。该网络不仅在编解码器部分利用Transformer解决大规模图像的长程依赖问题,提高模型的去噪效率,还在上采样操作后加入位置感知层来增强网络对特征图中像素位置的感知能力。为了应对Transformer可能对像素间空间关系的忽略,导致局部细节失真,在特征重建阶段设计了特征细化模块(FRB),采用串行结构逐层引入非线性变换,加强对噪声水平复杂的图像局部特征的识别。同时,设计了多尺度注意力模块(MAB),采用并行双分支结构,对空间注意力和通道注意力联合建模,有效捕捉不同尺度的图像特征并进行加权,提高模型对多尺度特征的感知能力。在真实噪声数据集SIDD、DND和RNI15上的实验结果显示,TFRADNet能够兼顾全局信息和局部细节,相比其他先进方法展现出了更强的抑噪能力和稳健性。

摘要：针对当前去雾算法中容易产生的图像伪影、图像颜色失真、图像细节模糊不清等问题,提出一种并行多尺度注意力映射图像去雾算法,通过端到端方式以编码器解码器结构实现图像去雾。在编码阶段,采用连续下采样层降低特征维度,避免过拟合。在特征转换阶段,采用并行分支结构设计并行多尺度注意力映射模块,使模型能够在关注图像重要特征的同时充分利用多尺度特征,并通过并行连接选择性特征融合模块有效收集图像空间结构信息。解码阶段,采用上采样层重构图像,并通过上下采样层融合更好地保留图像边缘信息。实验结果表明,该算法在合成雾天数据集以及真实雾天图像上均具有较好的去雾效果,相较于传统去雾算法,可更好地保留图像细节,具备较好的色彩保持度。