刚果(金)KASOMBO铜钴矿区物探方法找矿应用条件和效果

文中以在非洲刚果(金)KASOMBO铜钴矿区物探测量为例,分析利用大功率直流激电法、高精度磁测和EH4电磁测深指导找矿的适用条件和测量效果。大功率直流电法因接地电阻太大而无法施测,高精度磁测因磁性差异较小不具备物性前提,EH4电磁测量则取得较好的勘查效果,其反演处理断面有效反映出地下铜钴矿化体的赋存空间,断裂构造的展布特征,对基底岩石及蚀变带、侵入体、氧化还原带、裂隙富水区段也有一定显示,达到了预期的勘查目的,建议可以推广使用。

吕临能化选煤厂煤泥浮选捕收剂优化

这是一篇矿物加工工程领域的论文。选择吕临能化有限公司选煤厂的5^(#)、9^(#)和木瓜三种煤样为研究对象,对三种煤样进行了粒度组成、工业分析与元素分析;采用XRD、FT-IR与XPS等方法对三种煤样的矿物组成和表面官能团进行了分析。采用煤油、现场药剂与实验室自研的TY6药剂进行了浮选实验,对比了三种药剂对不同类型煤样的捕收效果。结果表明,5^(#)煤样易浮,9^(#)煤样浮选性能略低于5^(#)煤,而木瓜煤样氧化程度高,亲水能力强,难浮。对于三种煤样,TY6和现场药剂都表现出明显优于煤油的捕收性能,且用量更低;对于易浮煤样,TY6选择性更好;对于难浮煤样,TY6捕收能力更强。分散粒径小、粘度大、复配有含氧有机物等是TY6异于煤油的主要特点,也因此能够与煤,特别是氧化煤表面更好地作用,使煤表面接触角增大,疏水性变强,可浮性明显改善,在这些方面,TY6表现比现场药剂略胜一筹。

飞机零件制造系统中的实例修改算法优化

针对飞机零件设计过程的复杂性和重用性低等问题,选择一些对零件制造有较大影响的参数,以优化设计需求。以往的案例都是将问题和解决方案放在一起当作案例的属性,忽略了它们之间的联系,并且在实例修改部分的研究也不够深入。相似度的计算方法纷繁复杂,权重的分配又受人的主观因素影响,因此这里提出了一种新的通过问题-解决方案关系信息集成的方法,和传统的加权均值不同,该算法通过将相似度矩阵和关系矩阵相乘来计算每种检索实例的加权因子,通过矩阵乘法来构造混合加权矩阵,进行实例修改。将其应用到飞机零件制造系统中,达到智能化设计的目的。以典型飞机零件为例,证明了这种方法的适用性,并且能够有效提高设计结果的可用性和准确性。

鞍钢焦化工序大型炉窑热平衡分析

总结分析了鞍钢焦化工序四个大型炉窑的热平衡测试和计算结果,精准掌握了炼焦解冻系统、焦炉、干熄焦系统及化产管式炉的能量消耗和分配情况,为炼焦全流程的节能降耗提供了数据支撑。炼焦各炉窑测试后,通过采取调整解冻系统中加热煤气量和烟气回流比,优化焦炉运行中的焦饼中心温度和空气过剩系数等参数,降低干熄焦系统中的气料比,改善管式炉中的保温效果等措施,实现了各炉窑能效的精准提升,为全面降低炼焦工序能耗提供了有效支撑。

基于BF-YOLOv5的红外及可见光图像融合的目标检测

在目标检测领域,夜间、大雾、遮挡及战场伪装等复杂的环境中,使用单一的图像传感器不足以反映全部的场景信息,难以提高复杂环境中目标检测精度。为此提出了以YOLOv5为基础的BF-YOLOv5算法,算法采用双分支结构,通过两个Backbone分别读取可见光图像和红外图像,在每个Backbone中分别融合了CBAM,通过学习的方式自动获取每个特征通道的重要程度,并且利用得到的重要程度来提升特征,抑制对当前任务不重要的特征。在Neck部分融合了BiFormer注意力机制,用来提升对小目标的检测能力。实验证明,BF-YOLOv5算法在红外及可见光FLIR数据集和LLVIP数据集上的检测精度均高于原有算法,在FLIR数据集上平均精度均值(mAP)高达86.6%,相比原有双分支算法提升了2.2个百分点,显著提高红外和可见光融合图像的检测性能。

基于ST-YOLOv7的无人机视角下行人及车辆识别

由于无人机视角下的背景复杂,识别的目标多为远距离小目标,因此容易导致漏检及误检问题。为了实现无人机视角下对行人及车辆高精度识别,提出了以YOLOv7网络模型为基础的ST-YOLOv7算法,主干网络中融合了Swin Transform模块,构建复杂背景与小目标的全局关系,融入SENet通道注意力机制,为不同通道的特征分配不同权重,增强小目标特征的捕捉,在头部网络中,加入了YOLOv5网络中的C3模块,增加网络的深度和感受野,提高特征提取的能力,增加了1个小目标检测层,进一步提升对小目标识别的精度。实验证明:ST-YOLOv7网络模型在自制的航拍数据集中对行人的识别精度高达83.4%,对数据集中的车辆的识别精度达到了89.3%。均优于YOLOv5和YOLOv7目标检测算法,以较小的效率损失取得了较高精度。

弹头结构对超空泡枪弹水下运动特性的影响

针对目前国内外水下航行体结构简单,稳定性较差的问题,基于重叠网格技术和6DOF动网格技术,提出一种两段式结构的超空泡枪弹。该枪弹采用两段式的斜肩结构,在水下航行时受到水阻力更小,具有较高的研究价值。为此,研究了3种不同弹头结构对超空泡枪弹水下运动过程的空泡形态、弹道及流体动力特性的影响。研究结果表明:不同结构弹丸水下航行时,平头弹丸产生2段空泡,尖头弹丸和圆头弹丸只生成1段空泡,圆头弹丸与斜肩的契合度更高;圆头弹丸的弹道稳定性更好,其次是平头弹丸,尖头弹丸的弹道稳定性最差;弹丸遇水初期,会产生一个阻力峰值,且随着弹丸的运动,阻力逐渐降低,圆头弹丸受外力的影响最小,尖头弹丸受外力影响程度最大。因此,圆头弹丸的水下弹道稳定性最优,减阻性能最佳,为超空泡枪弹的结构选择提供了一定的理论依据。

基于混合算法计算炸药JWL状态方程参数的研究

JWL状态方程参数是炸药爆炸膨胀数值模拟仿真的基础,圆筒试验标定法复杂且成本很高,为了准确快速地获得炸药JWL状态方程参数,提出一种基于灰狼粒子群混合算法计算确定炸药JWL状态方程参数的方法。该方法仅把炸药的爆速和初始密度作为已知条件即可计算确定JWL状态方程参数。基于此方法对TNT、PETN 1.77、HMX、PBX-9010、PBX-9501和OCTOL炸药的JWL状态方程参数进行计算,将计算所得参数进行圆筒试验数值仿真模拟,同时与标准参数仿真模拟结果进行对比,仿真结果曲线R 2分别为0.995681、0.999012、0.99999、0.999533、0.999069和0.998904,均大于0.99,说明计算方法可行,可为炸药JWL状态方程参数的获取研究工作提供一定参考。

基于机器视觉的铆接孔圆度误差评定方法

针对飞机铆接孔圆度误差评定的问题,提出了一种基于机器视觉的铆接孔圆度误差评定方法。该方法首先使用CCD工业相机获得铆接孔图像信息,其次对图像进行高斯滤波去噪处理,并采用拉普拉斯算子提取图像边缘信息,最后使用最小包容区域法对边缘图像进行圆度拟合以及误差评定。结果表明,该方法测得铆接孔圆度误差平均值为0.095,均方误差为0.09,圆度相对误差率为0.0026,为铆接孔圆度误差评定提供了一种可行的方法。

飞机结构件智能协同设计方法与技术

为了提高飞机结构件的设计质量、效率和知识重用度,构建了人机混合增强智能协同设计平台。结合模糊技术和规则推理,设计基于模糊规则推理的专家系统,实现对飞机结构件的选型;利用CATIA CAA二次开发技术对飞机结构件进行基于尺寸和特征的参数化建模,实现飞机结构件模型的快速建立;基于实例推理对最佳相似零件进行检索,通过变型设计得到目标实例,并对目标实例进行实例评价与学习。以此完成飞机结构件的人机协同智能设计,提升飞机结构件设计能力,积累设计经验与知识,重用设计知识,提升飞机研发能力,缩短飞机研制周期,为装备制造业的智能协同设计提供了良好的理论基础。

基于神经网络的壁板铆接视觉测量研究

铆接制孔直径是影响制孔质量的重要参数之一,针对人工测量存在的人为偏差和效率低的问题,提出了一种基于神经网络的机器视觉测量方法,该方法通过图像预处理、ROI提取和图像识别及尺寸测量四个阶段对产品进行检测。图像预处理阶段的目标是通过基于神经网络的镜头补偿模型获得更好的原始图像。检测到的边界可作为滤波图像ROI提取的基础,压缩后的ROI存储在数据库中并由图像识别模块发送,图像识别模块是基于反向残差块构建的,在保持识别精度的同时减少了模型大小和计算时间,孔的图像识别准确率达到94.67%。利用参照物的像素直径得到壁板铆接被测孔的像素直径。实验结果表明,在不同位置的孔直径测量中,本方法的直径测量精确率平均在95%左右。

基于机器视觉的铆接孔几何参数测量

为解决传统方法测量铆接孔几何参数效率低、准确性差等问题,提出基于机器视觉的铆接孔几何参数测量方法。该方法使用CCD相机采集孔的特征信息,通过灰度处理、双边滤波及直方图均衡化,降低颜色、噪声对图像的影响,使用粒子群算法优化Otsu双阈值分割提取感兴趣区域。使用Zernike矩亚像素边缘检测代替传统边缘检测算法,提高边缘检测精度,再通过形态学处理弥补像素损失。采用改进随机Hough变换(Improved Randomized Hough Transform,IRHT)提取特征,实现孔的中心坐标和半径测量,利用像素当量标定,将像素测量值转化为物理尺寸。经实验验证,该方法测量两孔间距误差小于2%,测量半径为2mm的铆接孔误差小于4%,优于质心法、圆拟合等传统测量方法。

基于麻雀搜索算法优化BP神经网络的弹丸射程预测研究

弹丸发射参数、气象条件等会影响弹丸射程,其构成的影响体系复杂并难以准确预测。针对BP预测算法会因初始权值和阈值取值不当导致陷入局部最优的问题,建立了麻雀搜索算法(SSA)优化BP神经网络的弹丸射程预测模型,以弹丸射程作为输出指标,选取弹丸初速、发射角度和风力条件作为影响因素输入,经过数据预处理后进行弹丸射程预测;同时与粒子群算法(PSO)和遗传算法(GA)优化BP神经网络预测模型的预测精度进行对比,验证SSA优化BP神经网络模型的预测效果。结果表明,SSA-BP预测模型的平均绝对误差、均方根误差和平均绝对百分比误差分别为10.456 4 m、11.831 3 m和0.058 13%,低于BP、PSO-BP、GA-BP预测模型的相应评估指标,所以SSA-BP模型的预测精度高于BP、PSO-BP、GA-BP预测模型,其可以为弹丸射程预测和远程火力打击研究提供支持。

电线电缆防火性能研究与改进

本文旨在对电线电缆的防火性能进行研究与改进。首先,介绍了电线电缆防火性能的重要性和研究现状,以及评价方法和影响因素。其次,提出了改进措施,包括优化电线电缆的材料选择、提高生产工艺、研发新型防火材料和涂层,以及加强防火管理。最后,通过实践案例分析,总结了成功案例和失败案例的经验教训,并进行了案例对比与总结。

多免疫基因预后模型在评估结直肠癌生存和预后中的作用:基于TCGA数据库的研究

目的:通过生物信息学方法筛选与结直肠癌预后相关的免疫基因并构建多免疫基因预后模型,以期为结直肠癌生存和预后的评估提供重要的临床资料,并为肿瘤免疫在结直肠癌中的研究提供思路。方法:从TCGA数据库下载结直肠癌基因表达数据和临床病理数据,对其进行差异分析后获得差异表达的基因;从ImmPort免疫基因数据库下载免疫基因,与结直肠癌差异基因取交集后获得差异表达的免疫基因;进一步对差异免疫基因进行生存分析获得结直肠癌预后相关基因,以此构建多免疫基因预后模型(预后模型);然后,通过生存分析预后模型风险评分对结直肠癌生存的影响,利用ROC分析以及绘制风险曲线验证预后模型风险评分在评估结直肠癌预后中的准确性;通过独立预后分析预后模型风险评分是否可作为评估病人预后的独立风险因子;最后,分析免疫基因与转录因子及免疫细胞的相关性。结果:免疫基因预后模型风险评分高风险组预后较差(P<0.01);预后模型风险评分能对结直肠病人预后进行准确分组,并且在对结直肠预后的分析中具有较高的准确性(AUC=0.861);免疫基因与转录因子以及免疫细胞之间存在一定的相关性。结论:预后模型能准确评估病人预后,并且高风险组病人的生存期显著低于低风险组;免疫基因可能通过调节转录因子以及免疫细胞的产生进而调节肿瘤的恶性进展,该研究阐明了免疫因素对结直肠癌预后的影响,为结直肠癌在免疫方向的研究提供了参考。

老年2型糖尿病患者血清CYR61、caveolin-1水平与骨质疏松症的关系

目的探讨血清高半胱氨酸蛋白61(CYR61)、小凹蛋白-1(caveolin-1)水平与老年2型糖尿病(T2DM)患者合并骨质疏松症的关系。方法选取2020年3月至2022年8月就诊的208例T2DM患者作为研究对象。记录患者一般资料,根据骨密度检测结果分为骨量正常组(骨密度T值>1)60例、骨量减少组(-2.5<骨密度T值≤-1)62例、骨质疏松组(骨密度T值≤-2.5)86例。采用酶联免疫吸附法检测血清CYR61、caveolin-1水平,采用全自动电化学发光仪检测骨代谢标志物Ⅰ型前胶原N端前肽(PINP)、骨钙素(BGP)、25羟基维生素D_(3)[25(OH)D_(3)]、Ⅰ型胶原羧基端肽β特殊序列(β-CTX)的水平;采用Pearson法分析T2DM合并骨质疏松症患者血清CYR61、caveolin-1水平与各指标的相关性;采用logistic多因素回归分析T2DM患者合并骨质疏松症的影响因素。结果骨质疏松组糖尿病病程、β-CTX显著高于骨量减少组和骨量正常组,血清CYR61、caveolin-1、PINP、BGP、25(OH)D_(3)水平显著低于骨量减少组和骨量正常组(P<0.05)。骨量减少组糖尿病病程、β-CTX显著高于骨量正常组,血清CYR61、caveolin-1、PINP、BGP、25(OH)D_(3)水平显著低于骨量正常组(P<0.05)。T2DM合并骨质疏松症患者CYR61与caveolin-1水平呈正相关(r=0.500,P<0.05),二者与PINP、BGP、25(OH)D_(3)呈正相关,与糖尿病病程、β-CTX呈负相关(P<0.05)。CYR61、caveolin-1是T2DM患者合并骨质疏松症的保护因素(P<0.05)。结论老年T2DM合并骨质疏松症患者血清CYR61、caveolin-1低表达,可一定程度反映患者骨代谢情况。

上市公司参与PPP项目的融资效率研究——基于DEA模型的实证分析

上市公司是PPP项目的重要社会资本方,融资对上市公司参与PPP项目有重要影响。本文以2014~2021年间多次参与PPP项目的44家上市公司为样本,采用数据包络模型,评价债权、股权、内源3种融资方式下上市公司参与PPP项目的融资效率。研究发现,3种融资方式下企业参与PPP项目整体上均存在规模收益递增,融资投入的增加带来更高比例的产出增加;但3种融资方式下企业参与PPP项目融资效率提升路径存在差异;积极的PPP政策对企业参与PPP项目的效率有正向影响。

酒精相关犯罪嫌疑人的犯罪行为特征与刑事责任能力

【目的】分析酒精相关犯罪嫌疑人的犯罪行为特征,探索犯罪行为特征与刑事责任能力的关系。【方法】收集酒精相关犯罪嫌疑人的基本信息、酒精使用信息、作案前后精神症状、犯罪学行为特征及鉴定意见。【结果】慢性酒精中毒组的饮酒史25.0(13.3~30.0)年显著长于急性酒精中毒组1.2(0~14.3)年。慢性酒精中毒组85.0%每日饮酒次数不少于1次,52.5%有晨饮或睡前饮酒习惯,92.5%以独饮为主。酒精中毒暴力性犯罪占比57.6%。慢性酒精中毒者作案时精神状态52.5%存在谵妄,急性酒精中毒者作案时精神状态84.6%存在朦胧状态。慢性酒精中毒组42.5%为病理性动机作案,急性酒精中毒组69.2%为现实动机作案。急性酒精中毒组96.2%被评定为完全刑事责任能力,慢性酒精中毒组50.0%被评定为完全刑事责任能力。【结论】与急性酒精中毒犯罪嫌疑人相比,慢性酒精中毒者的饮酒史长,饮酒频率高、有明显的晨饮或睡前饮酒习惯。酒精中毒犯罪案件性质多为暴力性犯罪。与慢性酒精中毒组相比,急性酒精中毒组的作案动机具高度选择性,多被评为完全刑事责任能力。

前瞻发展卫星通信产业的理论逻辑、战略内涵和实施策略

卫星通信作为“新基建”科技创新的前沿领域,具备基础设施产业和战略性新兴产业双重属性,其前瞻发展具有显著的经济效应、战略效应和潜在的后发优势。当前中国卫星通信产业前瞻发展的战略意识仍待提升,体制机制亟需激活。卫星通信产业的前瞻发展具有多重战略内涵。从国家安全维度,发展卫星通信对掌控关键数据基础设施,保障国家数据主权和信息安全,维护太空发展权具有重要意义;从区域平衡发展维度,卫星通信能进一步改善欠发达地区通信基础设施,保障平等发展权,推动实现共同富裕;从海洋强国战略维度,发展卫星通信有利于推进陆海联动,塑造数字化海洋经济新形态,增强全球海洋治理能力。中国应充分把握机会窗口,通过“有为政府”与“有效市场”的结合,发挥产业链核心企业和发达地区在卫星通信产业前瞻发展中的引领作用,同时强化创新政策和竞争政策,实现“后发先至”。

基于Gan-St-YOLOv5的复杂环境下的手势识别

在智能工业生产中的复杂环境下进行手势识别人机交互,手势特征受到局部遮挡、强光照、远距离小目标的影响,导致目标检测识别过程中识别出的手势特征减少,甚至分类错误.在复杂环境下提高手势识别精准度成为人机交互任务中亟需解决的问题.本文提出一种具有创新性的Gan-St-YOLOv5模型,在YOLOv5的基础上生成对抗网络(generative adversarial network,GAN)和Swin Transformer模块,融入SENet通道注意力机制,使用Confluence检测框选取算法,增强模型检测的准确度.为了验证模型的优越性,与YOLOv5模型进行对比,得出Gan-St-YOLOv5在完全可见测试集上mAP_0.5高达96.1%,在强光照测试集上mAP_0.5高达92.3%,在部分遮挡测试集上mAP_0.5高达86.6%,在远距离小目标测试集上准确度高达96.4%,均优于YOLOv5目标检测算法,以较小的效率损失取得了较高精度.