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纳米微囊砂轮磨削工件表面自润滑层的形成

中国表面工程 2024年第1期37卷 254-266页

作者：关集俱徐正亚杨兰玉夏雨许雪峰常熟理工学院机械工程学院苏州215500 浙江工业大学特种装备制造与先进加工技术教育部重点实验室杭州310014

在磨削时磨削液难以有效渗入磨削区域起冷却润滑作用。提出利用润滑剂油酸(OA)填充碳纳米管(CNTs)制备CNTs@OA纳米微囊,并以其为填充剂制备树脂砂轮,磨削时随着纳米微囊的破裂,油酸可释放到磨削区形成自润滑层起润滑作用,从而提高砂轮... 详细信息

在磨削时磨削液难以有效渗入磨削区域起冷却润滑作用。提出利用润滑剂油酸(OA)填充碳纳米管(CNTs)制备CNTs@OA纳米微囊,并以其为填充剂制备树脂砂轮,磨削时随着纳米微囊的破裂,油酸可释放到磨削区形成自润滑层起润滑作用,从而提高砂轮的磨削性能。首先,制备纳米微囊并对其进行表征,分析微囊在砂轮中的存在形式,考察微囊的填充对其力学性能的影响;其次,研究砂轮磨削GCr15钢时纳米微囊的含量和磨削速度对磨削力、磨削温度、磨削比和表面粗糙度的影响,分析磨削过程中纳米微囊释放润滑剂油酸并产生自润滑作用的机制。结果表明,纳米微囊具有较好的热稳定性,能够抵抗树脂砂轮的固化温度并保护其中的油酸,当微囊的填充量小于16%时,砂轮的力学性能可以满足使用需求。与普通砂轮比,纳米微囊砂轮磨削时的磨削力可减小40%,磨削温度降低45%,工件表面粗糙度减少15%,磨削比可提高30%。磨削过程中,砂轮中的纳米微囊可将其空腔中的润滑剂油酸不断被释放到磨削界面上形成自润滑层,使砂轮具有了较好的自润滑作用,从而提高了其磨削性能。研究成果可为解决磨削过程的润滑问题提供一种可行的技术路线。

关键词：碳纳米管油酸纳米微囊砂轮自润滑磨削性能

棒状V_(3)O_(7)•H_(2)O电极材料的制备及印刷超级电容器

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精细化工 2024年第5期41卷 1084-1091,1160页

作者：涂倩王婧璐郑茵茵林宝莹张强刘善培陈良哲荆楚理工学院电子信息工程学院湖北荆门448000

以V2O5为原料,利用溶剂热法一步制备了V_(3)O_(7)•H_(2)O纳米棒,采用SEM、XRD、EDS、XPS和FTIR对样品进行了测试。以V_(3)O_(7)•H_(2)O纳米棒为电极材料,探究了丝网印刷工艺对电极电化学性能的影响,将此电极组装超级电容器并评价了其电... 详细信息

以V2O5为原料,利用溶剂热法一步制备了V_(3)O_(7)•H_(2)O纳米棒,采用SEM、XRD、EDS、XPS和FTIR对样品进行了测试。以V_(3)O_(7)•H_(2)O纳米棒为电极材料,探究了丝网印刷工艺对电极电化学性能的影响,将此电极组装超级电容器并评价了其电化学性能。结果表明,丝网印刷电极比电容可达268.0 F/g(电流密度为0.3 A/g),经过5000次循环后电容保持率为85.9%,优于涂抹电极的比电容(246.0 F/g)和电容保持率(68.0%),这得益于丝网印刷的油墨规则排列的结构。组装的纽扣超级电容器也表现出优异的电化学性能,比电容和电容保持率为134.2 F/g(0.5 A/g电流密度)和91.2%(5000次充放电循环),且当能量密度为22.0 W·h/kg时,功率密度最高可达4125.0 W/kg。

关键词：七氧化三钒纳米棒丝网印刷纽扣超级电容器有机电化学

融合多层次特征的DeepLabv3+轻量级图像分割算法

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计算机工程与应用 2024年第16期60卷 269-275页

作者：周华平邓彬安徽理工大学计算机科学与工程学院安徽淮南232001

基于深度学习的图像语义分割模型通常参数量大,复杂度高,难以部署到移动平台。针对以上问题,对DeepLabv3+算法进行改进,提出一种改进的轻量级图像分割算法。模型的骨干网络使用轻量级MoblieNetv2网络,并获取四个不同层次的输入特征,得... 详细信息

基于深度学习的图像语义分割模型通常参数量大,复杂度高,难以部署到移动平台。针对以上问题,对DeepLabv3+算法进行改进,提出一种改进的轻量级图像分割算法。模型的骨干网络使用轻量级MoblieNetv2网络,并获取四个不同层次的输入特征,得到四种不同的语义信息;提出CAFF(coordinate attention feature fusion)模块,融合中间两个层次特征并加入位置信息;改进空洞空间金字塔池化(atrous spatial pyramid pooling,ASPP)模块,提出CS_ASPP(channel strip_atrous spatial pyramid pooling)模块,在不同膨胀率的空洞卷积后引入CAM(channel attention module)机制,同时并联带状池化(strip pooling,SP)获取上下文信息,并在特征融合后引入SAM(spatial attention module)机制提升分割精度。在PASCAL VOC 2012数据集上进行实验,平均交并比(mIoU)达到了79.14%。实验结果表明,该模型更加精准,且在参数量、分割速度以及分割效果之间达到了较好的平衡。

关键词：图像分割 DeepLabV3+ 多层次特征融合轻量级注意力机制

CNTs@T321微囊制备的纳米流体与砂轮磨削时的双重润滑增效机制

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机械工程学报 2024年第9期60卷 351-363页

作者：关集俱祝正兵徐正亚栾志强许雪峰常熟理工学院机械工程学院苏州215500 浙江工业大学特种装备制造与先进加工技术教育部重点实验室杭州310023

磨削时,由于砂轮气流屏障的作用,磨削液难以渗入磨削区发挥作用,导致传统的磨削液强化浇注、微量润滑等方法难以实现理想的润滑、冷却效果。为此,提出利用分子内部填充硫化异丁烯(T321)的碳纳米管(CNTs)微囊(CNTs@T321)为添加剂,分别制... 详细信息

磨削时,由于砂轮气流屏障的作用,磨削液难以渗入磨削区发挥作用,导致传统的磨削液强化浇注、微量润滑等方法难以实现理想的润滑、冷却效果。为此,提出利用分子内部填充硫化异丁烯(T321)的碳纳米管(CNTs)微囊(CNTs@T321)为添加剂,分别制备微囊砂轮和纳米流体磨削液,磨削时纳米微囊可直接将润滑剂释放至磨削区域起自润滑作用。首先,制备纳米微囊并对其进行表征,然后制备以纳米微囊为添加剂的砂轮和纳米流体,开展了微量润滑条件下磨削GCr15钢的实验,揭示纳米微囊释放T321并生成自润滑膜的机制。结果表明,与传统砂轮及其磨削工艺比,微囊砂轮在纳米流体磨削条件下的磨削力、磨削温度、表面粗糙度值分别降低41%、37%、17%,而磨削比提高23%。磨削时,砂轮中的微囊可首先释放T321产生自润滑作用,纳米流体的介入进一步强化了磨削区的润滑和冷却作用,这种双重润滑增效机制提高了整个工艺系统的磨削性能。

关键词：碳纳米管纳米微囊砂轮磨削液自润滑

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一种基于微环腔辅助干涉的Fano谐振器

光学学报 2024年第11期44卷 104-114页

作者：李柯陈佳豪魏潇陈露程培红王卓远周裕鸿喻平金婧练斌宁波工程学院电子与信息工程学院浙江宁波315211 浙大宁波理工学院信息科学与工程学院浙江宁波315100

本文提出并研究了一种基于微环腔辅助干涉的Fano谐振器。在该谐振干涉结构中,输入信号光经环形谐振腔后分成的下路光和直通路光以一定相位差合束,该合束光干涉形成了有别于传统对称Lorentz线型的非对称陡峭Fano光谱。在理论上使用传输... 详细信息

本文提出并研究了一种基于微环腔辅助干涉的Fano谐振器。在该谐振干涉结构中,输入信号光经环形谐振腔后分成的下路光和直通路光以一定相位差合束,该合束光干涉形成了有别于传统对称Lorentz线型的非对称陡峭Fano光谱。在理论上使用传输矩阵方法分析了非对称线型产生的相位条件,讨论了不同耦合系数、微环损耗对非对称谱线的消光比和斜率的影响,给出了理想条件下谷点波长漂移的计算公式和完全消光条件。分析表明,当两路光信号相位差为94°时,对于耦合系数为0.242、损耗系数为0.995的Fano谐振谱消光比可高达41.54 dB,斜率可高达2372 dB/nm。基于时域有限差分(FDTD)仿真和设计,采用电子束光刻(EBL)直写器件在绝缘层上硅(SOI)平台上进行了验证。实验中两路光的合束采用了多模干涉(MMI)结构,并设计了不同相位差以验证其对Fano谐振非对称线型的影响。实验表明,在本文工艺条件下,可以获得近-25 dB的消光比和1997 dB/nm的光谱斜率。本文提出的Fano谐振结构将为高分辨率光传感、低功耗光开关和高对比度光探测等领域高性能器件的设计开辟新途径。

关键词：谐振腔 Fano共振微环传感

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基于情感特征增强的中文隐式情感分类模型

计算机工程与应用 2024年第3期60卷 196-204页

作者：谈光璞朱广丽韦斯羽安徽理工大学计算机科学与工程学院安徽淮南232001

隐式情感句子由于缺乏显式情感词并且其语义特征无法深入挖掘,导致现有模型进行情感分类时准确率不高。针对这一现状,提出一种基于情感特征增强的中文隐式情感分类模型(CISC),通过构建积极和消极情感词库,并将情感词进行位置嵌入得到情... 详细信息

隐式情感句子由于缺乏显式情感词并且其语义特征无法深入挖掘,导致现有模型进行情感分类时准确率不高。针对这一现状,提出一种基于情感特征增强的中文隐式情感分类模型(CISC),通过构建积极和消极情感词库,并将情感词进行位置嵌入得到情感特征增强的句子,进而提高分类准确率。对句子进行预处理得到对应的词语序列;通过自注意力机制的情感词检测方法进行句子情感词定位并分别嵌入积极和消极词,借助多层注意力网络得到对应的正向和负向的句子表示;分别将获取到的句子表示通过Bi-GRU模型和交互注意力机制(attention over attention,AOA)提取出对应的语义特征;将语义特征分别通过Softmax进行情感倾向概率计算,通过融入积极词的句子正向情感概率与融入消极词句子的负向情感概率进行均值计算并比较,得到最终的情感倾向。与EBA、GGBA等多种模型在SMP-ECISA2019公开数据集进行了比对实验,实验结果证明,提出的CISC模型可以提高中文隐式情感文本的分类效果。

关键词：隐式情感情感分类情感词特征增强语义特征

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基于子博弈完美均衡的启发式聚类算法

电子学报 2024年第3期52卷 740-750页

作者：常璐瑶牛新征罗涛钱早国电子科技大学计算机科学与工程学院四川成都611731

聚类是一种典型且重要的数据挖掘方法,但现有聚类算法大多需要人为指定聚类的数量,并且聚类结果对参数敏感.针对上述不足,本文提出一种基于子博弈完美均衡的启发式聚类算法(Heuristic Clustering algorithm based on Sub-game Perfect E... 详细信息

聚类是一种典型且重要的数据挖掘方法,但现有聚类算法大多需要人为指定聚类的数量,并且聚类结果对参数敏感.针对上述不足,本文提出一种基于子博弈完美均衡的启发式聚类算法(Heuristic Clustering algorithm based on Sub-game Perfect Equilibrium,HCSPE).该算法充分挖掘数据点自身的分布特征信息,通过启发式方法得到自适应的参数值,从而使数据点局部密度属性值的得出具有客观性和普适性,降低了聚类结果对参数的敏感性.基于博弈的思想,综合局部密度和相对距离两个属性形成数据点的竞争力,依靠竞争机制完成聚类数量的自动计算以及聚类中心的确定.在多个规模和类型均不相同的数据集上的实验结果表明,本文所提出算法的性能指标整体优于其他算法,并且聚类结果更符合客观所需.

关键词：博弈论竞价机制子博弈均衡启发式算法聚类

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叠层模型驱动的书法文字识别方法研究

自动化学报 2024年第5期50卷 947-957页

作者：麻斯亮许勇华南理工大学计算机科学与工程学院广州510006 鹏城实验室深圳518000

基于二维图像的书法文字识别是指利用计算机视觉技术对书法文字单字图像进行识别,在古籍研究和文化传播中具有重要应用.目前书法文字识别技术已经取得了相当不错的进展,但依旧面临很多挑战,比如复杂多变的字形可能导致的识别误差,汉字... 详细信息

基于二维图像的书法文字识别是指利用计算机视觉技术对书法文字单字图像进行识别,在古籍研究和文化传播中具有重要应用.目前书法文字识别技术已经取得了相当不错的进展,但依旧面临很多挑战,比如复杂多变的字形可能导致的识别误差,汉字本身又存在较多形近字,且汉字字符类别数与其他语言文字相比更多,书法文字图像普遍存在类内差距大、类间差距小的问题.为解决这些问题,提出叠层模型驱动的书法文字识别方法(Stacked-model driven character recognition,SDCR),通过使用数据预处理、节点分离策略和叠层模型对现有单一分类模型进行改进,按照字体类别对同一类别不同字体风格的文字进行二次划分;针对类间差距小的问题,根据书法文字训练集图像识别置信度对形近字进行子集划分,针对子集进行嵌套模型增强训练,在测试阶段利用叠层模型对形近字进行二次识别,提升形近字的识别准确率.为了验证该方法的鲁棒性,在自主生成的SCUT_Calligraphy数据集和CASIA-HWDB 1.1,CASIA-AHCDB公开数据集上进行训练和测试,实验结果表明该方法在上述数据集的识别准确率均有较大幅度提升,在CASIA-HWDB 1.1、CASIA-AHCDB和自建数据集SCUT_Calligraphy上测试准确率分别达到96.33%、99.51%和99.90%,证明了该方法的有效性.

关键词：书法文字识别模型驱动节点分离叠层模型精度学习

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语义图增强多模态推荐算法

计算机应用 2024年

作者：蔡启健谭伟东莞理工学院计算机科学与技术学院

为了挖掘多模态信息潜在的同构语义关系，学习更好的项目表示，提出了语义图增强多模态推荐(SGEMR)算法。具体来说，先利用辅助的多模态信息补充历史的用户-项目交互以捕捉用户在不同模态下的偏好，然后基于度量学习将松散的项目序列重... 详细信息

为了挖掘多模态信息潜在的同构语义关系，学习更好的项目表示，提出了语义图增强多模态推荐(SGEMR)算法。具体来说，先利用辅助的多模态信息补充历史的用户-项目交互以捕捉用户在不同模态下的偏好，然后基于度量学习将松散的项目序列重新构建为紧密的项目-项目语义图，并设计一个语义层级注意力机制，将项目的多模态信息进行融合，并提出一个图重构损失函数，使项目表示保留更多的语义关系，以提高推荐性能。实验结果表明，与基线FREEDOM算法相比，在三个真实的数据集上的召回率Recall@10分别提升6.70%、11.30%、5.09%，归一化折损累计增益NDCG@10分别提升9.09%、12.73%、7.08%。并且通过对SGEMR进行了多种消融研究，验证了所提算法的有效性。

关键词：推荐算法图神经网络多模态融合注意力机制图结构学习