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316L表面激光熔覆NiTi合金涂层的组织结构及元素占位

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复合材料学报 2024年第2期41卷 1030-1037页

作者：丰玉强胡正飞同济大学材料科学与工程学院上海201804 上海市金属功能材料开发应用重点实验室上海201804

60NiTi(60wt%Ni-40wt%Ti)合金具有高硬度、高弹性模量及优异的耐磨和耐腐蚀性能,在许多领域有潜在的应用价值。本文对激光熔覆方法在316L不锈钢表面制备NiTi涂层的微观组织结构和物相组成进行了分析。结果表明:基材中主要成分Fe和Cr扩... 详细信息

60NiTi(60wt%Ni-40wt%Ti)合金具有高硬度、高弹性模量及优异的耐磨和耐腐蚀性能,在许多领域有潜在的应用价值。本文对激光熔覆方法在316L不锈钢表面制备NiTi涂层的微观组织结构和物相组成进行了分析。结果表明:基材中主要成分Fe和Cr扩散到熔覆涂层中并显著地影响了镍钛涂层的组织结构和性能。熔覆涂层主要组成相为NiTi和Ni_(3)Ti,提高Ni含量可抑制NiTi_(2)析出。第一性原理计算结果显示,Fe和Cr元素易于固溶在B2结构的NiTi相中,并且都倾向于置换晶胞中的Ni原子。Ni_(3)Ti晶胞结构中的Ni和Ti原子各有2个不同的晶位,Fe原子倾向于置换晶胞中Ni-1晶位的Ni原子,而Cr原子倾向于置换晶胞中Ni-2晶位的Ni原子。根据涂层的成分分析结合模拟可知,镍钛合金涂层中NiTi和Ni_(3)Ti相的化学式分别为Ni_(5)Ti_(8)Fe_(2)Cr和Ni_(9)Ti_(4)Fe_(2)Cr。

关键词：激光熔覆镍钛合金第一性原理合金元素掺杂择优占位表面改性

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玻璃态液氮速冻对蓝莓品质特性的影响

食品科学 2024年第6期45卷 225-232页

作者：黄碧飞李洋胡泽茜东北林业大学土木与交通学院黑龙江哈尔滨150040

以‘北村’蓝莓为研究对象,构建蓝莓的状态图确定其特征玻璃化转变温度T_(g)’,在此基础上以蓝莓T_(g)’为冻结终点,对蓝莓进行超低温冰箱冷冻(-80℃)(记为RF-80℃组)、液氮浸渍速冻(-80、-100、-120℃)(记为LN-80℃、LN-100℃、LN-120... 详细信息

以‘北村’蓝莓为研究对象,构建蓝莓的状态图确定其特征玻璃化转变温度T_(g)’,在此基础上以蓝莓T_(g)’为冻结终点,对蓝莓进行超低温冰箱冷冻(-80℃)(记为RF-80℃组)、液氮浸渍速冻(-80、-100、-120℃)(记为LN-80℃、LN-100℃、LN-120℃组)处理,测定冷冻曲线、汁液流失、硬度、营养物质含量、细胞膜完整性、酶活性、微观结构等指标,探究液氮速冻结合T_(g)’对蓝莓品质特性的影响。结果表明,蓝莓T_(g)’为-52.55℃;与RF-80℃组相比,液氮速冻蓝莓的品质保持效果更佳,液氮速冻蓝莓的冷冻时间显著缩短,果实解冻后汁液流失减少,硬度保持得更好;可溶性固形物含量、可滴定酸含量、抗坏血酸含量和花青素含量与鲜果更接近;相对电导率和丙二醛含量更低,细胞膜的完整性破损程度更低;过氧化物酶和多酚氧化酶活性更低;微观结构的紧密型和完整性更强。液氮速冻的环境温度越低,冷冻效果越好,LN-120℃处理将冷冻蓝莓的品质劣化降至最低。综上所述,液氮速冻能够显著提高冷冻速率,结合T_(g)’有助于保持良好的冷冻蓝莓品质,研究结果可为蓝莓冷冻加工条件的选择提供理论基础。

关键词：蓝莓玻璃化转变温度液氮速冻品质

基于知识图谱的中性几何模型装配特征语义重建方法

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计算机集成制造系统 2024年第3期30卷 864-878页

作者：凌威刘鸣飞鲍劲松东华大学机械工程学院上海201620 东华大学上海市现代纺织前沿科学研究基地上海201620 东华大学纤维材料改性国家重点实验室上海201620

现有企业的产品模型主要以中性几何模型文件格式储存。由于中性几何模型是以点、线、面等几何语义形式来储存信息,在实际装配过程中,中性几何模型不具有装配特征语义,不能够为装配环节提供指导作用。针对这一问题,首先提出了基于知识图... 详细信息

现有企业的产品模型主要以中性几何模型文件格式储存。由于中性几何模型是以点、线、面等几何语义形式来储存信息,在实际装配过程中,中性几何模型不具有装配特征语义,不能够为装配环节提供指导作用。针对这一问题,首先提出了基于知识图谱的中性几何语义模型KG-NGSM,规范化地表示中性几何模型中的几何语义;提出一种面向中性几何模型的几何语义抽取方法,抽取几何语义元素并映射为数据层中的实体;基于知识图谱与图匹配网络进行相似度计算,从而实现中性几何模型装配特征语义的重建;最后,以某企业风力发电机产品为例,研发了装配特征语义构建系统并进行验证,结果表明,所提方法对于风机产品的实际装配操作环节具有一定指导作用。

关键词：中性几何模型几何语义装配特征语义知识图谱相似度计算

高温对含氢DLC涂层的微观结构及力学性能的影响

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表面技术 2024年第5期53卷 174-183页

作者：贾伟飞梁灿棉胡锋武汉科技大学高性能钢铁材料及其应用省部共建协同创新中心武汉430081 广东星联精密机械有限公司广东佛山528251

目的针对含氢DLC涂层热稳定性很差的问题,探究高温下含氢DLC涂层的微观组织变化特征,以及高温对其力学性能的影响。方法采用等离子体强化化学气相沉积(Plasma Enhanced Chemical Vapor Deposition,PECVD)在S136模具不锈钢表面沉积以Si... 详细信息

目的针对含氢DLC涂层热稳定性很差的问题,探究高温下含氢DLC涂层的微观组织变化特征,以及高温对其力学性能的影响。方法采用等离子体强化化学气相沉积(Plasma Enhanced Chemical Vapor Deposition,PECVD)在S136模具不锈钢表面沉积以Si为过渡层的含氢DLC复合涂层,利用光学显微镜、扫描电镜、拉曼光谱、X射线电子衍射仪、三维轮廓仪研究DLC涂层的微观结构,采用划痕测试仪、往复式摩擦磨损试验机、纳米压痕仪研究DLC涂层的力学性能,并通过LAMMPS软件,利用液相淬火法建立含氢DLC模型,模拟分析经高温处理后涂层的组织变化特征和纳米压痕行为。结果在400℃、2 h的退火条件下,拉曼谱峰强度ID/IG由未退火的0.7增至1.5,涂层发生了石墨化转变,同时基线斜率下降,H元素析出;XPS结果表明,在此条件下涂层中sp^(2)杂化组织相对增加,氧元素增多,涂层粗糙度增大;在600℃、2 h退火条件下,DLC发生了严重氧化,LAMMPS模拟结果表明,在400℃高温下涂层的分子键长变短,表明sp3杂化组织在高温下吸收能量,并向sp^(2)杂化转变。纳米压痕模拟结果显示,在400℃下退火后,涂层的硬度下降。结论在400℃下退火处理后,涂层中的H元素释放,涂层内应力减小,保证了涂层的强度;在600℃退火条件下,过渡层的Si和DLC在高温下形成了C—Si键,使得DLC薄膜部分被保留;LAMMPS模拟结果表明,在高温下涂层发生了石墨化转变,涂层的硬度减小。

关键词：含氢DLC涂层退火处理微观组织力学性能 LAMMPS模拟

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基于任务感知关系网络的少样本图像分类

电子与信息学报 2024年第3期46卷 977-985页

作者：郭礼华王广飞华南理工大学电子与信息学院广州510641

针对关系网络(RN)模型缺乏对分类任务整体相关信息的感知能力的问题,该文提出基于任务感知关系网络(TARN)的小样本学习(FSL)算法。引入模糊C均值(FCM)聚类生成基于任务全局分布的类别原型,同时设计任务相关注意力机制(TCA),改进RN中的1... 详细信息

针对关系网络(RN)模型缺乏对分类任务整体相关信息的感知能力的问题,该文提出基于任务感知关系网络(TARN)的小样本学习(FSL)算法。引入模糊C均值(FCM)聚类生成基于任务全局分布的类别原型,同时设计任务相关注意力机制(TCA),改进RN中的1对1度量方式,使得在与类别原型对比时,局部特征聚合了任务全局信息。和RN比,在数据集Mini-ImageNet上,5-way 1-shot和5-way 5-shot设置中的分类准确率分别提高了8.15%和7.0%,在数据集Tiered-ImageNet上,5-way 1-shot和5-way 5-shot设置中的分类准确率分别提高了7.81%和6.7%。与位置感知的关系网络模型比,在数据集Mini-ImageNet上,5-way 1-shot设置中分类准确率也提高了1.24%。与其他小样本图像分类算法性能比较,TARN模型在两个数据集上都获得了最佳的识别精度。该方法将任务相关信息和度量网络模型进行结合可以有效提高小样本图像分类准确率。

关键词：小样本学习图像分类度量学习任务感知关系网络

增加类簇级对比的SCCL文本深度聚类方法研究

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数据分析与知识发现 2024年第3期8卷 98-109页

作者：李婕张智雄王宇飞中国科学院文献情报中心北京100190 中国科学院大学经济与管理学院信息资源管理系北京100190

【目的】改进SCCL模型在文本深度聚类任务上的效果,提出一种新的基于SCCL的文本深度聚类模型ISCCL。【方法】ISCCL模型基于句向量预训练语言模型对输入文本进行数据增强和编码获取两组增强表征,在SCCL模型的基础上增加两层非线性网络,... 详细信息

【目的】改进SCCL模型在文本深度聚类任务上的效果,提出一种新的基于SCCL的文本深度聚类模型ISCCL。【方法】ISCCL模型基于句向量预训练语言模型对输入文本进行数据增强和编码获取两组增强表征,在SCCL模型的基础上增加两层非线性网络,将增强表征降维到维度与聚类数量相同的类簇特征空间。从列空间的角度构造正负簇对进行对比学习,引导模型挖掘对聚类任务有用的特征,并减少假正样本产生的影响。【结果】在AgNews、Biomedical、StackOverflow、20NewsGroups和zh10共5种基准数据集中,ISCCL模型的聚类准确率分别达到88.89%、48.74%、78.17%、56.97%和86.42%,较SCCL模型提升0.69%~2.67%。【局限】需要预先设定类簇特征空间维度(与聚类数目K值相同),然而在实际应用中往往很难明确原始数据的具体聚类数目,应当根据数据情况适当调整。【结论】ISCCL模型能够有效提取类簇特征,在SCCL模型的基础上提升了文本深度聚类效果。

关键词：对比学习深度聚类 SCCL 类簇特征学习表示学习

双碳目标下城市固废焚烧过程智能优化控制研究进展及展望

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中国科学基金 2024年

作者：乔俊飞蒙西北京工业大学信息学部智慧环保北京实验室智能感知与自主控制教育部工程研究中心

城市固废焚烧是固废污染治理的主要方式,也是可再生能源的来源之一,能为国家生态文明建设和“双碳”战略提供重要支撑。城市固废焚烧过程内嵌了系列物理、化学反应,运行机理复杂、演化机制不清,尤其是我国固废含水率高、热值低、随时空... 详细信息

城市固废焚烧是固废污染治理的主要方式,也是可再生能源的来源之一,能为国家生态文明建设和“双碳”战略提供重要支撑。城市固废焚烧过程内嵌了系列物理、化学反应,运行机理复杂、演化机制不清,尤其是我国固废含水率高、热值低、随时空动态波动,难以实施智能优化控制,导致固废燃烧不完全、烟气排放不稳定、能源转化率低、运行成本高等问题时有发生,制约城市固废焚烧行业高质量发展。本文分析了实施城市固废焚烧过程智能优化控制所面临的难点问题,梳理了城市固废焚烧过程智能优化控制关键理论与核心技术的主要进展,凝练出实现高效化和绿色化运行待解决的关键科学问题,探讨了未来研究方向。

关键词：双碳目标城市固废焚烧智能优化控制数字孪生

数据驱动的城市固废焚烧过程烟气含氧量预测控制

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控制理论与应用 2024年第3期41卷 484-495页

作者：孙剑蒙西乔俊飞北京工业大学信息学部北京100124 智慧环保北京实验室北京100124 智能感知与自主控制教育部工程研究中心北京100124

烟气含氧量的精准控制对城市固废焚烧处理厂的稳定高效运行具有重要意义.然而,由于固废焚烧过程固有的非线性和不确定性,难以实现烟气含氧量的有效控制.为此,文中提出一种数据驱动的城市固废焚烧过程烟气含氧量预测控制方法.首先,设计... 详细信息

烟气含氧量的精准控制对城市固废焚烧处理厂的稳定高效运行具有重要意义.然而,由于固废焚烧过程固有的非线性和不确定性,难以实现烟气含氧量的有效控制.为此,文中提出一种数据驱动的城市固废焚烧过程烟气含氧量预测控制方法.首先,设计了一种基于自组织长短期记忆(SOLSTM)网络的预测模型,结合神经元活跃度与显著性动态调整隐含层结构,提高了烟气含氧量的预测精度.其次,为了保证优化效率,利用梯度下降法求解控制律.此外,基于李雅普诺夫理论分析了所提方法的稳定性,确保控制器在实际应用过程中的可靠性.最后,基于实际工业数据对所提出的控制方法进行了验证,结果表明,提出的数据驱动预测控制方法能实现对城市固废焚烧过程烟气含氧量的稳定高效控制.

关键词：城市固废焚烧烟气含氧量控制模型预测控制自组织长短期记忆网络

维普期刊数据库博看期刊

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进一步提升我国产学研协同创新水平

人民论坛 2024年第12期 91-93页

作者：韩艺飞南京林业大学生态文明建设与林业发展研究院

随着全球现代科学技术的快速进步,构建产学研协同创新生态已经逐渐成为世界各国科技发展的一个重要模式。目前,我国产学研协同创新生态建设处于发展时期,对于协同创新的各主体提出了更高要求。在产学研协同创新生态构建的过程中,如何有... 详细信息

随着全球现代科学技术的快速进步,构建产学研协同创新生态已经逐渐成为世界各国科技发展的一个重要模式。目前,我国产学研协同创新生态建设处于发展时期,对于协同创新的各主体提出了更高要求。在产学研协同创新生态构建的过程中,如何有效应对可能面临的挑战成为推动产学研协同创新的关键环节。协同创新活动的开展本身就是在一个动态变化的环境中进行的,各主体之间更需加强合作,在政府的宏观调控下,创新合作机制,形成有利于协同创新的生态环境,从而提高协同创新效率,提升自身发展水平。

关键词：产学研协同创新风险分析全球经验启示