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基于深度学习识别算法的文件敏感词多维度检测技术研究

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计算机与数字工程 2024年第08期 2435-2439页

作者：邓又琦张明马敬济中国船舶集团有限公司第七二四研究所中国船舶集团有限公司第七一九研究所

在文件利用环节，采用深度学习智能识别算法，实现对用户上传的待测文件内容进行自动化、智能化检测和分析评估。通过采用面向敏感词专用训练集的OCR检测深度学习算法、基于IF-IDF算法的文件敏感词主题识别算法，实现敏感词多维度智能... 详细信息

在文件利用环节，采用深度学习智能识别算法，实现对用户上传的待测文件内容进行自动化、智能化检测和分析评估。通过采用面向敏感词专用训练集的OCR检测深度学习算法、基于IF-IDF算法的文件敏感词主题识别算法，实现敏感词多维度智能检测，并将检测出来的敏感信息生成检测报告，供用户或审核人进行检查确认，辅助用户对敏感信息进行处理，以大幅提升敏感词检测准确度和检测效率，降低人工核验差错率，从而最大程度地保证企业数据的安全。

关键词：深度学习算法文件敏感词检测

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

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

GPU加速高阶谱差分方法在风扇噪声中的应用

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航空学报 2024年第8期45卷 118-132页

作者：张东飞高军辉北京航空航天大学能源与动力工程学院北京100191

风扇是大涵道比涡扇发动机的主要噪声源之一,准确预测风扇噪声对声学设计、噪声机制分析具有重要意义。高精度计算气动声学方法是风扇噪声计算的一个重要途径,但是由于巨大的计算资源需求,限制了其在风扇噪声计算上的应用。将图形处理器... 详细信息

风扇是大涵道比涡扇发动机的主要噪声源之一,准确预测风扇噪声对声学设计、噪声机制分析具有重要意义。高精度计算气动声学方法是风扇噪声计算的一个重要途径,但是由于巨大的计算资源需求,限制了其在风扇噪声计算上的应用。将图形处理器(GPU)加速计算方法应用到高阶谱差分计算气动声学求解器中,对不同的GPU和中央处理器(CPU)异构计算模式进行了测试和优化,并分析了影响异构计算效率的瓶颈。在A100 GPU卡上测试的结果表明,相比于28核的CPU计算节点,采用静止网格、运动网格的GPU计算加速比分别为20.4、14.0。将GPU加速的计算气动声学求解器应用到低速风扇噪声数值模拟中,准确预测了管道内前两阶叶片通过频率(BPF)的主导模态,与实验测量结果相比,模态声功率级误差在5 dB以内。

关键词： GPU 异构计算风扇噪声谱差分方法叶轮机械

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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

双层蜂窝状海森伯铁磁体中层间交换耦合相互作用对拓扑相的影响

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物理学报 2024年第13期73卷 286-300页

作者：施洪潮唐炳刘超飞吉首大学物理与机电工程学院吉首416000 江西理工大学理学院赣州341000

层状磁性拓扑材料是最小二维单元下同时具有磁序和拓扑性的材料体系,研究这一体系可能会观察到新物性和新现象的出现,因此引起了研究者们的广泛关注.本文运用线性自旋波理论,主要研究了层间铁磁耦合的双层蜂窝状海森伯铁磁体中层间交换... 详细信息

层状磁性拓扑材料是最小二维单元下同时具有磁序和拓扑性的材料体系,研究这一体系可能会观察到新物性和新现象的出现,因此引起了研究者们的广泛关注.本文运用线性自旋波理论,主要研究了层间铁磁耦合的双层蜂窝状海森伯铁磁体中层间交换耦合相互作用对系统拓扑相的影响.通过计算不同层间交换耦合相互作用强度下的磁子色散关系能得出,当系统达到两个强度临界值时,能量较高的两条能带和能量较低的两条能带的带隙在狄拉克点处会依次出现闭合-重新打开现象.计算能带对应的贝里曲率和陈数后,发现贝里曲率符号在相应临界值前后会发生反转,同时陈数也会发生改变,这证明系统发生了拓扑相变.此外,本文研究发现当双层蜂窝状铁磁体发生拓扑相变时,磁子热霍尔系数变化曲线会相应发生突变.本研究成果可以为利用双层蜂窝状铁磁材料制作具有更高信息传输能力的自旋电子器件提供理论支撑,也可以为其他双层铁磁系统的相关研究提供一定的理论参考.

关键词：双层铁磁体拓扑物理层间交换耦合线性自旋波理论

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磷酸镁水泥基帆布力学与微观性能研究

材料导报 2024年第17期38卷 7-12页

作者：刘雄飞王楠郝逸飞李辉河北工业大学土木与交通学院天津300401 建筑3D打印河北省工程研究中心天津300401

基于磷酸镁水泥(MPC)快硬早强和高粘结特性,研发了应急防护型MPC帆布。研究了不同镁磷物质的量比(M/P=3~8)和水灰比(W/C=0.15~0.5)对MPC帆布抗压和抗弯强度的影响规律,并结合XRD、SEM和X-CT分析MPC在帆布中的水化反应形貌、产物和孔结... 详细信息

基于磷酸镁水泥(MPC)快硬早强和高粘结特性,研发了应急防护型MPC帆布。研究了不同镁磷物质的量比(M/P=3~8)和水灰比(W/C=0.15~0.5)对MPC帆布抗压和抗弯强度的影响规律,并结合XRD、SEM和X-CT分析MPC在帆布中的水化反应形貌、产物和孔结构变化规律,提出MPC帆布优化设计方法。实验结果表明:M/P显著影响MPC帆布的力学性能,M/P为6时,MPC帆布在28 d龄期的抗压和抗弯强度分别达到最佳值26.65 MPa和6.20 MPa。W/C决定MPC在帆布中的水化程度,低或过高的W/C均无法保证MPC在帆布中的整体性,MPC帆布的最佳W/C为0.35,在该条件下,MPC帆布在28 d龄期的抗压和抗弯强度分别达到最高值26.90 MPa和6.30 MPa,MPC水化产物(K-鸟粪石)最多且MPC与帆布纤维界面粘结密实,孔隙率最小(7.63%),MPC帆布整体性达到最佳。

关键词：混凝土帆布磷酸镁水泥力学性能水化过程

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

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