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金属氧化物和分子筛在CO_(2)环加成中的研究进展

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精细化工 2024年第6期41卷 1184-1194页

作者：魏永健李媖孙映晖许瞳梁海欧白杰内蒙古工业大学化工学院内蒙古呼和浩特010051 内蒙古自治区工业催化重点实验室内蒙古呼和浩特010051

CO_(2)是主要的温室气体,也是廉价、无毒且可再生的碳一资源,将CO_(2)转化为有价值的精细化学品,可有效减缓气候变化、助力实现碳中和。CO_(2)与环氧化物的环加成反应具有高原子经济性、高选择性、低污染等优点,其产物环状碳酸酯可作为... 详细信息

CO_(2)是主要的温室气体,也是廉价、无毒且可再生的碳一资源,将CO_(2)转化为有价值的精细化学品,可有效减缓气候变化、助力实现碳中和。CO_(2)与环氧化物的环加成反应具有高原子经济性、高选择性、低污染等优点,其产物环状碳酸酯可作为锂离子电池电解质、聚合物材料前体以及精细化学品中间体,应用前景广阔。氧化物因具有结构多样、可调性强等优点,其作为催化剂应用于CO_(2)与环氧化物环加成反应中引起了广泛的关注。该文综述了2种典型且成本低廉、易于规模化生产的氧化物——金属氧化物与分子筛催化CO_(2)与环氧化物的环加成反应的研究进展,重点分析了反应机理以及催化剂的应用。提出了金属氧化物和分子筛在CO_(2)环加成中存在的问题,指出今后的研究重点是高性能无助剂的非均相催化剂的开发以及催化机理的探究。

关键词：二氧化碳环加成反应环状碳酸酯金属氧化物分子筛

基于Ghost-TiFPN的轻量化快速目标跟踪算法

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兵工学报 2024年第5期45卷 1703-1716页

作者：阴国华齐咏生刘利强苏建强张丽杰内蒙古工业大学电力学院内蒙古呼和浩特010080 内蒙古自治区机电控制重点实验室内蒙古呼和浩特010051 内蒙古自治区高等学校智慧能源技术与装备工程研究中心内蒙古呼和浩特010080

针对传统孪生目标跟踪算法体量大、难以在嵌入式设备部署以及其在目标尺度变化大、有相似物干扰等条件下效果不佳的问题,提出一种新的轻量化快速跟踪(Ghost fast Tracking with TiFPN and Retriever,GTtracker)算法。引入Ghost机制,对Re... 详细信息

针对传统孪生目标跟踪算法体量大、难以在嵌入式设备部署以及其在目标尺度变化大、有相似物干扰等条件下效果不佳的问题,提出一种新的轻量化快速跟踪(Ghost fast Tracking with TiFPN and Retriever,GTtracker)算法。引入Ghost机制,对Resnet网络进行重新设计,构建一种轻量化G-Resnet网络对跟踪目标进行快速特征提取。设计轻量自适应加权融合(Tiny adaptive weighted fusion algorithm Feature Pyramid Network,TiFPN)算法,进一步加强特征信息的融合,解决相似物干扰问题。设计一种轻量化区域回归网络(Ghost Decoupled Net,GDnet),以实现目标分类、交并比(Intersection-over-Union,IoU)计算以及边界框回归,并在跟踪阶段应用一种新的目标寻回器提升算法跟踪的成功率。在OTB100数据集和VOT2020数据集上进行算法验证,并移植算法到嵌入式设备Jetson Xavier NX上进行性能测试。实验结果均表明算法的有效性和优越性,相比经典孪生目标跟踪(SiamCAR)算法,新方法在精度和期望平均重叠率(Expected Average Overlap,EAO)指标均相似的前提下,能够实现更快的运行速度,可在Jetson Xavier NX上实时运行,达到30帧/s,且能有效解决相似物干扰、尺度变化大等问题。

关键词：目标跟踪孪生网络轻量化嵌入式设备

基于DIC古建筑青砖受冻融循环作用的损伤演化

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建筑材料学报 2024年第8期27卷 764-772页

作者：郝贠洪高炯吴日根宣姣羽何晓雁内蒙古工业大学土木工程学院内蒙古呼和浩特010051 内蒙古工业大学理学院内蒙古呼和浩特010051 内蒙古工业大学内蒙古自治区建筑检测鉴定与安全评估工程技术研究中心内蒙古呼和浩特010051 内蒙古工业大学内蒙古自治区土木工程结构与力学重点实验室内蒙古呼和浩特010051

以内蒙古隆盛庄古建筑青砖砌体为研究对象,通过数字图像相关(DIC)技术,研究古建筑青砖在冻融循环作用下的损伤破坏规律,采用双因子——损伤程度因子和损伤局部化因子来表征古建筑青砖的单轴压缩损伤过程,并根据双因子损伤演化曲线建立... 详细信息

以内蒙古隆盛庄古建筑青砖砌体为研究对象,通过数字图像相关(DIC)技术,研究古建筑青砖在冻融循环作用下的损伤破坏规律,采用双因子——损伤程度因子和损伤局部化因子来表征古建筑青砖的单轴压缩损伤过程,并根据双因子损伤演化曲线建立了不同冻融循环次数下的损伤演化模型.结果表明:古建筑青砖在单轴压缩下的破坏过程可分为初始损伤闭合阶段、线弹性损伤阶段、弹塑性损伤阶段和塑性损伤阶段4个阶段;随着冻融循环次数的增加,青砖表面应变集中程度增大,使其承载能力降低;冻融循环会缩短双因子曲线的线弹性阶段,同时利用双因子建立的损伤演化模型能有效反映冻融循环作用下古建筑青砖材料的损伤演化过程.

关键词：古建筑青砖冻融循环数字图像相关应变云图损伤演化

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基于分形理论的古建筑青砖冻融损伤研究

建筑材料学报 2024年第8期27卷 701-710页

作者：吴安利刘坤郝贠洪吴日根宣姣羽内蒙古工业大学土木工程学院内蒙古呼和浩特010051 内蒙古工业大学内蒙古自治区建筑检测鉴定与安全评估工程技术研究中心内蒙古呼和浩特010051 内蒙古工业大学内蒙古自治区土木工程结构与力学重点实验室内蒙古呼和浩特010051

研究了冻融循环作用下青砖的表观形貌、质量损失率、相对动弹性模量、抗压强度及孔结构的变化规律,并结合分形理论建立了分形维数与抗压强度、孔隙率及抗冻性能的关系.结果表明:随着经历冻融循环次数的增加,青砖表面的小孔劣化为大孔,... 详细信息

研究了冻融循环作用下青砖的表观形貌、质量损失率、相对动弹性模量、抗压强度及孔结构的变化规律,并结合分形理论建立了分形维数与抗压强度、孔隙率及抗冻性能的关系.结果表明:随着经历冻融循环次数的增加,青砖表面的小孔劣化为大孔,然后逐渐延伸形成裂缝,导致质量损失率不断增加,相对动弹性模量和抗压强度均呈下降趋势;经历冻融循环后青砖内部孔具有明显的分形特征,其分形维数在2.9642~2.9827之间;经历冻融循环后青砖的分形维数与抗压强度呈正相关,与孔隙率呈负相关,与抗冻性能具有高度的相关性;分形维数可用于评价青砖微观孔结构的变化,也可以反映经历冻融循环后孔结构对青砖宏观性能的影响;研究结果可以为寒冷地区古建筑青砖的保护及耐久性损伤研究提供理论依据.

关键词：古建筑青砖冻融循环分形维数孔结构损伤

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数控车床主轴热误差SHO–LSTM预测建模

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工程科学与技术 2024年第2期56卷 277-288页

作者：陈庚郭世杰丁强强苏哲唐术锋内蒙古工业大学机械工程学院内蒙古呼和浩特010051 内蒙古自治区特殊服役机器人重点实验室内蒙古呼和浩特010051

在高精度加工过程中,数控机床主轴误差对加工精度的影响较为严重。数控机床热误差占总误差比例高达40%~70%,是主要的误差源之一。为了提高热误差预测的精度,本文提出一种使用海马优化算法(SHO)优化时序预测网络(LSTM)的精密车床主轴热... 详细信息

在高精度加工过程中,数控机床主轴误差对加工精度的影响较为严重。数控机床热误差占总误差比例高达40%~70%,是主要的误差源之一。为了提高热误差预测的精度,本文提出一种使用海马优化算法(SHO)优化时序预测网络(LSTM)的精密车床主轴热误差预测建模方法。首先,利用羚羊优化算法(GOA)对模糊C均值聚类(FCM)的模糊矩阵常数、最大迭代次数、迭代终止条件进行优化并结合皮尔逊(Person)、斯皮尔曼(Spearman)和肯德尔(Kendall)相关分析方法优化温度测点,使用手肘法确定最优分组规模,根据DB(Davies–Bouldin)、BWP(Bregman Within–class Projection)和Silhouette(Silhouette coefficient)聚类评估指标评估温度测点聚类效果。其次,以车床主轴五点法获取的热误差数据和优化后的温度数据作为输入,使用海马优化算法(SHO)对时序预测网络(LSTM)的隐含层节点、全连接层节点、学习率、L2正则化常数进行优化,并使用S折交叉试验方法确定最优分组规模,建立主轴热误差SHO–LSTM预测模型。再次,在不同转速下对构建的热误差模型对基于平均绝对误差(MAE)、均方根误差(RMSE)和平均绝对百分比误差(MAPE)的预测效果进行评估。最后,在CKA6163A型车床上进行实例验证,使用五点法进行测量辨识,同时测量主轴附近的温度。结果表明:本文所提出的温度测点优化算法相比未优化的模糊C均值聚类(FCM)的DB指标降低了89.00%,BWP和Silhouette分别提高了59.00%和8.17%,优化后的聚类算法可有效降低温度测点间的共线性,提高预测模型的预测效率。本文所提出的海马优化算法(SHO)优化时序预测网络(LSTM)与未优化的时序预测网络(LSTM)相比,均方根误差降低了42%,表明海马优化算法(SHO)可以提高时序预测网络(LSTM)的准确性;与天鹰(AO)优化卷积神经网络(CNN)、反向传播神经网络(BP)相比,本文所提出的预测网络的均方根误差分别降低了3%、57%,SHO–LSTM主轴热误差预测模型的鲁棒性和准确性更高。

关键词：数控机床主轴热误差 GOA-FCM算法热误差预测 SHO-LSTM网络

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精密镗床旋转轴几何误差完备性测量与辨识

农业机械学报 2024年第1期55卷 446-458页

作者：郭世杰丁强强邹云鹤萨日娜唐术锋内蒙古工业大学机械工程学院呼和浩特010051 内蒙古自治区特殊服役机器人重点实验室呼和浩特010051

针对四轴卧式镗床旋转轴需测几何误差的数目不统一与完备性缺失的问题,提出了基于形状创成函数的四轴卧式镗床旋转轴PIGEs形成机理分析方法与旋转轴完备几何误差测量辨识方法。基于形状创成机理构建了卧式镗床几何误差创成函数,确定了... 详细信息

针对四轴卧式镗床旋转轴需测几何误差的数目不统一与完备性缺失的问题,提出了基于形状创成函数的四轴卧式镗床旋转轴PIGEs形成机理分析方法与旋转轴完备几何误差测量辨识方法。基于形状创成机理构建了卧式镗床几何误差创成函数,确定了旋转轴可通过误差补偿进行调整的最少与位置无关的几何误差(Position-independent geometric error, PIGEs)数目。建立了卧式镗床旋转轴4项PIGEs、6项与位置有关的几何误差(Position-dependent geometric error, PDGEs)、6项安装误差(Setup error, SEs)与球杆仪(Double ball bar, DBB)测量轨迹半径之间的完备性函数模型,设计了基于DBB的四轴联动Viviani曲线测量轨迹,构建了旋转轴6项PDGEs的NURBS表征与PIGEs、SEs辨识方法。开展了误差补偿对比实验验证,结果表明,利用几何误差完备性测量与辨识结果进行误差补偿,较仅单一补偿6项PDGEs可提升圆轨迹测量精度40.69%。

关键词：卧式镗床几何误差创成机理旋转轴完备性测量与辨识

适地与适人 ——呼和浩特清水河县博物馆设计札记

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建筑学报 2024年第6期 50-55页

作者：张鹏举李佳内蒙古工业大学建筑学院呼和浩特010051 内蒙古工大建筑设计有限责任公司呼和浩特010051 内蒙古工业大学内蒙古自治区绿色建筑重点实验室呼和浩特010051

在我们的设计经历中,由于地区经济原因大大超过既定时间竣工的项目不在少数,清水河博物馆就是其中之一.该博物馆经过12年的设计和建造,经历不断的停与改,终于在2023年建成了.总结设计和建造体会,"适地"与"适人"可成为其中的关键词.原本,... 详细信息

在我们的设计经历中,由于地区经济原因大大超过既定时间竣工的项目不在少数,清水河博物馆就是其中之一.该博物馆经过12年的设计和建造,经历不断的停与改,终于在2023年建成了.总结设计和建造体会,"适地"与"适人"可成为其中的关键词.原本,"适地"策略的一个重要部分就是"适"使用者需求,但在清水河博物馆漫长的建造过程中,"适人"却常常另有涵义,其中,积极地"适"决策者的意志不断成为设计主题,而设计努力尝试做的是将这些意志不断融入"适地"的理性策略中.

关键词：设计主题使用者需求博物馆设计清水河县适地呼和浩特理性策略关键词

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基于性能模拟的既有废弃建筑改造策略研究

中外建筑 2024年第3期 121-126页

作者：黄德智苏晓明内蒙古工业大学建筑学院、绿色建筑自治区高等学校重点实验室

随着城市发展速度加快,出现部分建筑废弃的现象,这些建筑的性能已经无法满足当今人们的使用需求。为研究既有废弃建筑的室内物理环境性能并提出相应的优化改造策略,以内蒙古包头市某废弃建筑为例,通过绿建斯维尔系列软件对改造前后的室... 详细信息

随着城市发展速度加快,出现部分建筑废弃的现象,这些建筑的性能已经无法满足当今人们的使用需求。为研究既有废弃建筑的室内物理环境性能并提出相应的优化改造策略,以内蒙古包头市某废弃建筑为例,通过绿建斯维尔系列软件对改造前后的室内风环境、光环境及能耗进行模拟。研究发现,通过腔体植入方式,利用中庭、通廊对建筑空间进行改造,可以有效提高室内的风、光环境效果;对建筑围护结构进行改造,降低其传热系数值,可以有效提高其保温性能,从而降低建筑能耗。

关键词：建筑性能既有废弃建筑建筑改造腔体植入外围护结构

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采用改进YOLOv5s检测牧区牲畜

农业工程学报 2024年

作者：苏宇肖志云鲍鹏飞内蒙古自治区高等学校智慧能源技术与装备工程研究中心内蒙古工业大学电力学院内蒙古自治区机电控制重点实验室

畜牧业自动化管理面临的一个关键挑战是如何准确地检测大规模放牧养殖牲畜的种群，确定其数量和实时更新群体信息。牲畜规模化、自动化检测受环境场地等因素影响，当前目标检测算法经常出现漏检、误检等情况。该研究基于YOLOV5s目标检... 详细信息

畜牧业自动化管理面临的一个关键挑战是如何准确地检测大规模放牧养殖牲畜的种群，确定其数量和实时更新群体信息。牲畜规模化、自动化检测受环境场地等因素影响，当前目标检测算法经常出现漏检、误检等情况。该研究基于YOLOV5s目标检测网络设计了一种牲畜检测算法LDHorNet(livestock detect hor net)，参考HorNet的递归门控卷积设计了HorNB模块对网络模型进行改进，以提高检测算法的空间交互能力和检测精度。然后在网络结构中嵌入CBAM(convolutional block attention module)注意力机制，以提高小目标的检测精度和注意力权重，并利用Repulsion损失函数提高目标检测网络的召回率和预测精度。试验结果表明，所提出的LDHorNet算法的精准率、召回率分别为95.24%、 88.87%，平均精准率均值mAP＿0.5、 mAP＿0.5:0.95分别为94.11%、 77.01%，比YOLOv5s、 YOLOv8s、YOLOv7-Tiny精准率分别提高了2.83、2.93和9.79个百分点，召回率分别提高了6.66和4.95、13.42个百分点，平均精准率均值mAP＿0.5:0.95分别提高12.46、5.26和20.97个百分点。该算法对于小目标和遮挡场景下的牲畜检测效果优于原算法与对比算法，表现出良好的鲁棒性，具有广泛的应用前景。

关键词：目标检测深度学习牧区牲畜检测 LDHorNet 注意力机制损失函数