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超声检测识别CFRP复合材料PTFE夹杂与富树脂缺陷

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航空制造技术 2024年第3期67卷 83-88页

作者：付冬欣林莉张书宁罗忠兵大连理工大学无损检测研究所大连116024

针对碳纤维增强复合材料(Carbon fiber reinforced polymer,CFRP)缺陷试样制作困难且不同夹杂缺陷难识别的问题,采用仿真与试验相结合的方法,开展聚四氟乙烯(PTFE)夹杂与富树脂缺陷超声检测研究。首先建立考虑CFRP层结构弹性各向异性的... 详细信息

针对碳纤维增强复合材料(Carbon fiber reinforced polymer,CFRP)缺陷试样制作困难且不同夹杂缺陷难识别的问题,采用仿真与试验相结合的方法,开展聚四氟乙烯(PTFE)夹杂与富树脂缺陷超声检测研究。首先建立考虑CFRP层结构弹性各向异性的多向层合板超声反射法有限元模型,对比模拟与试验得到的A扫描时域信号,证明了模型的有效性。在CFRP层合板内部设置宽度6 mm,厚度0.03~0.40 mm的PTFE夹杂和厚度0.03~0.85 mm的富树脂缺陷,模拟得到超声A扫描信号,分析比较两种缺陷厚度变化对超声信号幅值最大值和波形峭度因子的影响。结果显示,随着缺陷厚度增加,PTFE夹杂及富树脂缺陷信号的幅值最大值和峭度因子均呈现先上升后下降最后趋于稳定的趋势,但富树脂缺陷信号幅值最大值低于PTFE夹杂,其峭度因子随厚度变化滞后于PTFE夹杂。

关键词：碳纤维增强复合材料(CFRP) 数值模拟缺陷识别 PTFE夹杂富树脂

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绿色氢能在“双碳”战略中的作用

科技导报 2024年第15期42卷 1-2页

作者：李灿中国科学院大连化学物理研究所大连116023

当前氢能受到我国乃至世界各国的高度重视,我国把氢能作为能源发展的战略方向,世界各国也出台了氢能发展的战略路线图。氢能产业的发展对推动全球能源结构更加清洁高效和可持续发展具有重要战略意义,将促进形成能源行业的新赛道和新质... 详细信息

当前氢能受到我国乃至世界各国的高度重视,我国把氢能作为能源发展的战略方向,世界各国也出台了氢能发展的战略路线图。氢能产业的发展对推动全球能源结构更加清洁高效和可持续发展具有重要战略意义,将促进形成能源行业的新赛道和新质生产力,也是我国实施双碳战略任务的抓手。

关键词：能源行业可持续发展重要战略意义氢能碳战略战略路线图清洁高效产业的发展

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柔性制造技术发展动向及我国发展战略

机械工程 1991年第5期2卷 13-15页

作者：徐嘉模大连组合机床研究所

通过国内外柔性制造技术的现状及发展动向分析,提出我国应如何发展的建议。重点指出为满足中小批量和中大批量多品种生产需求,增强市场响应能力,应大力发展模块化的、经济型的柔性制造设备。

关键词：组合机床 FMS FMC FTL

基于自然语言处理技术的中国氢能政策数据挖掘研究

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中国科学院院刊 2024年第6期39卷 1032-1046页

作者：黄冬玲刘源袁小帅靳国忠蔡远航刘俐曹恒李婉君蔡睿中国科学院大连化学物理研究所大连116023 大连工业大学信息科学与工程学院大连116034 大连大学信息工程学院大连116022

党的二十大报告指出,“积极稳妥推进碳达峰碳中和”“加快规划建设新型能源体系”。氢能作为绿色低碳的二次能源,在促进可再生能源规模化高效利用、推动交通领域能源替代、加快工业领域深度脱碳等方面具有应用前景,是建设新型能源体系... 详细信息

党的二十大报告指出,“积极稳妥推进碳达峰碳中和”“加快规划建设新型能源体系”。氢能作为绿色低碳的二次能源,在促进可再生能源规模化高效利用、推动交通领域能源替代、加快工业领域深度脱碳等方面具有应用前景,是建设新型能源体系不可或缺的组成部分,也是实现碳达峰、碳中和的重要绿色解决方案。为全面系统研究我国氢能政策体系,文章调研621份我国中央和地方政府发布的氢能政策文件,基于政策信息学,利用自然语言处理技术挖掘氢能政策要素信息和结构化数据指标,结合文本分析、定量分析和数据可视化分析研究氢能政策发展演化轨迹、产业区域格局及产业链布局等特征,该研究框架及分析方法有利于提高研究氢能政策的系统性和时效性。基于上述研究,文章最后针对我国氢能产业的薄弱环节提出加速发展的政策建议。

关键词：氢能政策政策分析自然语言处理技术数据挖掘

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基于语言-视觉对比学习的多模态视频行为识别方法

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自动化学报 2024年第2期50卷 417-430页

作者：张颖张冰冰董微安峰民张建新张强大连民族大学计算机科学与工程学院大连116600 大连民族大学机器智能与生物计算研究所大连116600 大连理工大学电子信息与电气工程学部大连116024

以对比语言-图像预训练(Contrastive language-image pre-training, CLIP)模型为基础,提出一种面向视频行为识别的多模态模型,该模型从视觉编码器的时序建模和行为类别语言描述的提示学习两个方面对CLIP模型进行拓展,可更好地学习多模... 详细信息

以对比语言-图像预训练(Contrastive language-image pre-training, CLIP)模型为基础,提出一种面向视频行为识别的多模态模型,该模型从视觉编码器的时序建模和行为类别语言描述的提示学习两个方面对CLIP模型进行拓展,可更好地学习多模态视频表达.具体地,在视觉编码器中设计虚拟帧交互模块(Virtual-frame interaction module, VIM),首先,由视频采样帧的类别分词做线性变换得到虚拟帧分词;然后,对其进行基于时序卷积和虚拟帧分词移位的时序建模操作,有效建模视频中的时空变化信息;最后,在语言分支上设计视觉强化提示模块(Visual-reinforcement prompt module,VPM),通过注意力机制融合视觉编码器末端输出的类别分词和视觉分词所带有的视觉信息来获得经过视觉信息强化的语言表达.在4个公开视频数据集上的全监督实验和2个视频数据集上的小样本、零样本实验结果,验证了该多模态模型的有效性和泛化性.

关键词：视频行为识别语言-视觉对比学习多模态模型时序建模提示学习