基于门控卷积生成对抗网络的西汉漆箱纹饰图案数字化修复研究

中国历史上漆器以其精美的纹饰技法闻名于世,针对古代漆器表面破损严重、纹饰信息大面积缺失的彩绘漆箱修复难题,提出了一种门控卷积生成对抗网络(GC-GAN)的古代漆箱表面图案修复方法.该方法采用门控卷积结构改进生成对抗网络模型,以提升模型对于图像中有效像素的学习能力并解决不规则大面积图像区域的高分辨率修复问题.在此基础上,首先对漆箱图案中的畸变、破损和缺失部分进行掩膜处理,然后使用GC-GAN生成掩膜区域的图案.针对漆箱纹饰图案样本数量少的问题,借助迁移学习思想,将模型在CelebA、SVHN等多种公共数据集上学习到的知识迁移到漆箱纹饰上.最终实现了“西安凤栖原西汉家族墓地”M1墓室中出土的大型木胎彩绘漆箱表面纹饰的数字化虚拟修复.

基于动态事件触发的微电网分布式协调控制策略

在孤岛交流微电网电压和频率的协调控制中,存在着依赖周期通信、通信负担大等问题.为此,提出了一种基于动态事件触发的分布式协调控制策略,在微电网中运用多智能体系统理论,将频率和电压作为追踪同步目标.通过评估事件触发条件,从根本上摆脱了分布式电源DGs的连续通信和Zeno行为.并引入与系统偏差和反馈有关的动态变量,合理调整触发阈值和反馈增益.此方案提高了通信效率,降低了控制更新频率,保持了良好的控制性能.并且在Matlab/Simulink环境中验证了所设计控制策略的正确性和有效性.

含钐稀土有机配合物的合成及其荧光性能

利用配位反应,以稀土Sm^(3+)为中心发光离子,丙烯酰胺,月桂醇,8-羟基喹啉合成的CAHD单体为主要配体,phen为协同配体,与甲基丙烯酸甲酯共聚,合成了一种键合型含钐稀土有机大分子配合物转光剂(Sm(CAHD)_2phen-co-MMA).采用元素分析、IR、XPS、UV、荧光光谱、XRD、TGA等测试手段对Sm(CAHD)_2phen-co-MMA的结构、光学性能及热稳定性进行研究.结果表明,在315 nm的紫外光激发下,Sm(CAHD)_2Phen-co-MMA在560 nm、620 nm和650 nm均出现了Sm^(3+)的特征发射峰,在650 nm处强度最大,与植物进行光合作用光谱的吻合性较高.转光剂降解温度在182℃,具有良好的热稳定性.所合成转光剂具有优良的光学性能,在高温下不易被降解,有望作为农膜转光剂使用.

V_(2)AlC粉体的形貌调控及其吸波性能研究

V_(2)AlC粉体的形貌对其微波吸收性能有显著影响.然而,制备合成具有特殊形貌的高纯MAX相粉体仍然面临许多挑战.基于此,本文选取碳微球、碳纤维和玉米淀粉作为碳源材料,在高温混合熔盐中制得了具有微米球状、微米棒状和枝杈状的三种高纯V_(2)AlC.测试结果表明枝杈状V_(2)AlC有利于导电网络的形成,结合晶界诱发界面极化和各项异性导电性引起的偶极极化,使该类MAX相具有优异的微波吸收性能.当其厚度为2.42 mm时,最低反射损耗值为-42.91 dB,调整厚度至1.44 mm时,有效吸收宽度可达4.12 GHz.

高光泽喷墨打印纸的涂层结构及其性能比较研究

以三种市售喷墨打印纸为研究对象,分别以样品A、样品B、样品C表示,其中样品A和样品C为国内产品阿博特和佳艺,样品B为国外产品古楼.研究确定了三种样品涂层的结构组成,并分析三种样品涂层的表面性能,这有助于了解市场上喷墨打印纸的产品性能现状,对影响喷墨打印纸涂层性能的各因素的研究具有指导意义.采用AFM和SEM观察三种样品涂层表面形貌,发现样品A和样品B的涂层颜料颗粒分散均匀性良好,样品C涂层颜料颗粒聚集,分散均匀性较差;截面SEM和EDS分析结果表明:只有样品B涂层具有双层结构,其中,底层为铝基颜料和硅基颜料,面层只有铝基颜料,样品A和样品C的涂层均为单层铝基材料.对三种样品涂层表面的性能进行分析,结果表明:三种样品的基础性能都符合产品质量标准,其中,样品B的涂层具有最高的光泽度(74.30%),硬度(3H)和耐水性,在吸墨性上样品B涂层的吸墨性(64.7%)高于样品C(57.9%),略低于样品A(69.2%),样品B在三种样品中综合性能最优异.最后,提出一种提高喷墨打印纸性能的双层涂布工艺方案,这为提高喷墨打印纸性能提供了方向,对高级喷墨打印纸的研究具有实际意义.

黄芩间歇微波热风组合干燥特性及有效成分变化规律研究

为了提高黄芩等中药材的干燥品质,保证其临床应用安全有效,采用变异系数法研究了鲜黄芩的最优干燥方式,在此基础上分析了黄芩的干燥特性,并应用3种常见的干燥动力学模型及3种反应动力学模型分别探究了不同干燥条件下黄芩的干燥动力学特征和黄芩苷的降解动力学特征.研究结果表明:黄芩间歇微波热风组合干燥方式的综合质量评分最高为90.00分,更适用于黄芩的干燥加工.黄芩的干燥速率随微波功率增大、间歇比的减小而增大,随热风温度的增大先增大后减小.Weibull模型可以用来描述黄芩在不同干燥条件下水分的变化规律,其R2均大于0.993 4,不同干燥条件下黄芩的有效水分扩散系数为1.370 8×10^(-7)~3.250 6×10^(-7)m^(2)/s,活化能为11.415 5 kJ/mol.黄芩苷含量随时间的变化符合2级反应动力学规律,且黄芩苷的降解受到温度、水分、氧气、酶活性以及干燥时间等众多因素协同作用的影响.上述研究可为黄芩等中药材的干燥加工提供一种优质高效的干燥方法,为其干燥工艺优化提供参考,对指导黄芩等中药材实际生产和提高其干燥质量具有重要意义.

高压水蒸气对β-Li_(2)TiO_(3:)Eu^(3+)荧光粉的全谱发光性能影响

采用水热法制备荧光粉前驱体后通过高温煅烧的方法,合成了由电偶极跃迁主导的高色纯度的β-Li_(2)TiO_(3):Eu^(3+)红色荧光粉.设计了适用于DHT11的拓扑电路,对荧光粉体湿度和温度进行测试.研究发现,高压腔体中加水量为5 mL,β-Li_(2)TiO_(3):0.5 mol%Eu^(3+)的相对湿度可达81%RH.在波长为396 nm的近紫外光激发下,β-Li_(2)TiO_(3):0.5 mol%Eu^(3+)发射由电偶极跃迁主导的613 nm的红光,荧光寿命为773.36μs,高压水蒸气处理对β-Li_(2)TiO_(3):0.5 mol%Eu^(3+)的电偶极跃迁发射峰和磁偶极跃迁发射峰位置没有变化,但发射峰强度增强并且荧光寿命降至386.81μs.高压水蒸气高压处理后的荧光粉色坐标x=0.47,y=0.51,色温为3300 K,红光色纯度为96.6%,比高压处理前显示出更优异的显色性能.高压水蒸气处理后的β-Li_(2)TiO_(3):0.5 mol%Eu^(3+)电偶极跃迁谱线强度参数Ω_(2)增加至4.21×10^(-19)cm^(2),^(5)D_(0)→^(7)F_(2)跃迁的荧光分支比β2也增加至96.9%,而量子效率η减小至57%,证实了湿度对荧光粉的发光效率具有极大的影响.

蔬菜膳食纤维基多菌群乳酸菌生物膜的制备、表征及其稳定性分析

试验采用自主设计的生物膜形成培养装置,以8种乳酸菌类益生菌为菌种,以MRS复合甘蓝、芹菜、黄瓜、冬瓜等4种蔬菜浆液为营养液,以营养液中的水不溶性蔬菜膳食纤维为载体,进行连续动态培养.结果表明,37℃培养7天时,形成的乳酸菌与蔬菜膳食纤维复合生物膜中的菌浓可达2.24×10^(12)CFU/g,显微表征和菌群结构分析结果表明,乳杆菌属和片球菌属均得到了富集.对获得的乳酸菌与蔬菜膳食纤维复合生物膜进行了贮存试验及模拟消化试验,结果显示25℃6个月后,活菌数仍在10^(6)CFU/g以上,模拟消化后活菌数保持在10^(12)CFU/g以上.本试验结果可为高菌浓益生菌发酵剂、益生菌包埋材料以及益生菌膳食补充剂等的开发提供理论依据及技术支撑.

基于卡尔曼滤波的改进ADRC风电制动器控制策略研究

为了提高风电制动器的抗干扰能力和控制精度,在传统三闭环系统的基础上,提出改进自抗扰控制并融合卡尔曼滤波算法.在扩张状态观测器中引入速度跟踪情况,将传统的“大带宽、小误差”改进为“小带宽、小误差”,提高观测器的观测效率.在误差反馈控制率中引入新型指数趋近律的滑模控制,增强控制效果.在电流环中引入卡尔曼滤波算法,降低电流噪声.通过MATLAB/Simulink建立风电制动系统的数学模型,与传统自抗扰控制策略和PID控制策略进行对比分析.结果表明:改进后的控制策略提高了响应速度,降低了启动转矩和电流噪声;制动器在不同工况下均展现出来良好的控制效果和抗干扰能力,提升了系统的鲁棒性和动态性能.

预处理对热风-压差膨化干燥香菇脆片品质的影响

为提高香菇产品的质量,以香菇片为原料,采用了冻融预处理、海藻酸钠涂膜预处理、蔗糖溶液渗透预处理和纤维素酶解预处理四种不同的预处理方法,并结合热风-压差膨化联合干燥技术对香菇片进行干燥.研究了不同预处理方式对香菇水分分布的影响,对不同预处理香菇片在热风预干燥过程中的热风干燥特性曲线进行干燥动力学模型拟合,并对所得压差膨化香菇脆片的色泽、质构、复水性、感官评分和微观结构进行分析.结果表明,与未预处理的香菇片相比,预处理显著影响了香菇片的水分状态.Modified Page模型能更准确地描述不同预处理方式处理后香菇片的热风预干燥过程,从而预测预干燥过程中水分含量的变化.冻融和酶解预处理均显著提高了热风干燥过程中的水分扩散系数,有效的提高了热风干燥速率,缩短了预干燥时间,但最终压差膨化产品的色差较大,感官评分较低,膨化效果不明显.渗透预处理在色泽和口感方面表现出优势,但在热风干燥过程中,其水分扩散系数显著降低,导致预干燥时间延长,且压差膨化后的产品硬度相对最高.涂膜预处理的香菇脆片在热风干燥过程中与未处理的样品具有相同的热风干燥时间,并且其压差膨化后的产品膨化效果明显,具有相对较好的色泽和感官评分.其微观结构呈现规则、均匀的空腔结构,质构和复水性相较于未经预处理的香菇明显提升.综合比较,相对于其他预处理方法,涂膜预处理显著提高了香菇脆片的品质和感官评价,是生产压差膨化香菇脆片的较优方法,为香菇产品生产提供了有益的借鉴和参考.

日间辐射制冷材料磷酸铝的固相合成及其结构性能

辐射制冷技术因不需要任何能量输入且无污染等特点具有广阔的应用前景,但是高成本复杂的辐射制冷材料的制备工艺阻碍了这项技术的发展.采用低成本高效益的一步固相法合成了三斜晶系与立方晶系复合晶系的磷酸铝材料,该材料在太阳光波段内的平均反射率达到97.65%,在大气窗口(8~13μm)范围内的平均发射率为0.88.在日间辐射冷却实验中,这种复合晶系磷酸铝材料在阳光直射条件下的最佳冷却效果可以使环境温度降低6℃左右.将磷酸铝材料应用于陶瓷坯体中,通过冷却实验表明,加入AlPO_(4)的陶瓷坯体使环境温度降低4℃,与未加入磷酸铝的陶瓷坯体的冷却效果相比降低了约2℃.本研究对磷酸铝辐射制冷材料的推广应用具有重要的指导意义.

基于特征选择的LightGBM算法预测钠离子电池剩余寿命

钠离子电池剩余使用寿命(RUL)的准确预测对于可再生能源系统中的大规模储能设备具有重要意义.提出了一种基于特征选择的LightGBM方法来预测钠离子电池的剩余使用寿命.通过结合Pearson相关系数和灰色关联度,选择了四个与电池寿命高度相关且不同特征之间自相关程度较低的最佳特征.采用LightGBM模型,并结合网格搜索(GridSearchCV)算法对其超参数进行优化,以达到最佳的预测性能.通过钠离子电池数据验证了预测模型的优越性,并与使用GridSearchCV算法的GBRD和RF模型在相同条件下进行比较.结果表明,该方法能够显著加快模型运算速度,并相比传统算法具有更高的可靠性和更好的预测性能,预测的最大MAE、MSE、RMSE分别不超过3.0、17.7、4.2.

单宁酸-铜改性聚丙烯酸酯文物保护材料的制备及其性能研究

以单宁酸和硫酸铜为原料,采用水热法成功地合成了单宁酸-铜(CuTA)纳米片,同时通过简单共混法将CuTA添加到B72中,制备出单宁酸-铜/聚丙烯酸酯文物保护用复合材料.采用XRD、SEM等测试方法对CuTA纳米片的物相及表面形貌进行分析,利用X-Rite测色配色系统、静态视频光学接触角测试仪、紫外-可见分光光度计等对单宁酸-铜/聚丙烯酸酯复合材料的色差、接触角以及透光率进行测试.结果表明:当单宁酸与硫酸铜的物质的量比为1∶3时,可以生成稳定的CuTA纳米片,其对大肠杆菌和金色葡萄球菌的抗菌率分别为93.5%和98.7%;添加2 wt%CuTA纳米片所制备的复合材料对细菌生长有明显抑制作用,其抗菌率可达97.64%,同时复合材料的疏水性也明显提高,接触角可达87.7°;CuTA纳米片的加入可提高复合材料的紫外屏蔽作用,对复合材料的色差及可见光的透过率无明显影响.

新型纳米杂化长链烷基/氨基共改性倍半硅氧烷防水剂的合成与性能研究

随着欧盟环保要求对PFOA、PFOS、APEO等含氟化合物的严格限制,无氟防水剂成为织物整理剂的主流.基于此,本研究将端环氧聚二甲基硅氧烷(α,ω-ESO)与N-β-(氨乙基)-γ-氨丙基甲基二甲氧基硅烷(KH-602)先氨解开环合成硅氧烷基封端的聚硅氧烷反应性中间体(AESO),再将其与正硅酸乙酯(TEOS)及辛基三乙氧基硅烷(OTES)进行水解缩聚,合成了一种新型纳米杂化长链烷基/氨基共改性倍半硅氧烷树脂,并以其制备得到防水剂RAPS@SiO_(2).以棉织物布样作为应用对象,用FT-IR、XRD、SEM、接触角测量仪等仪器对其进行表征测试.结果表明:与空白织物相比,采用3%浓度RAPS@SiO_(2)防水剂经一浸一轧工艺处理后的棉织物在保持原有光泽的同时,在防水性、柔软度等方面有明显提升,水接触角WCA=151.7°,滚动角SA=9.2°,静态吸水时间达到195 min,并且改性织物经过5次循环水洗、100次磨损后,仍然具有良好的疏水性能.无氟防水剂RAPS@SiO_(2)的开发为制备环境友好型超疏水织物防水剂提供新思路.

基于联合深度统计特征对齐的鱼类目标识别方法

水下鱼类目标识别技术是认识海洋、经略海洋、向海图强的重要技术之一.基于深度学习的水下目标识别技术已成为研究热点,但是针对水下鱼类数据小样本甚至零样本识别性能亟待提高.本文基于迁移学习,提出了联合深度统计特征对齐(Joint Deep Statistical Feature Alignment, JDSFA)方法,解决小样本下的鱼类目标识别问题.以ResNet-50作为骨干网络,将均方和协方差纳入权重选择算法用来构建自适应损失函数,对齐源域和目标域之间的特征分布,联合源域损失与领域间的自适应损失,设计全局损失函数,建立深度学习识别模型,实现鱼类目标识别任务.利用公开的水下鱼类数据集QUT进行实验验证,相比目前代表性的DADAN、PMTrans、DSAN方法,JDSFA方法的鱼类识别性能分别提升了3.59%、4.96%、5.91%,结果表明了本文JDSFA方法的有效性,并对鱼类目标识别具有良好的应用价值.

非搅拌聚合制备聚吡咯功能化密胺海绵用于油水分离研究

聚吡咯(Polypyrrole,PPy)功能化整体材料在油水分离领域引起了广泛关注.本研究建立了一种非搅拌的聚合方法,成功制备了PPy功能化密胺海绵(PPy-functionalized melamine sponge,PPy-Ms).首先,在搅拌和非搅拌条件下分别制备了PPy和PPy-Ms,结果表明,非搅拌条件制备的PPy纳米颗粒更分散,PPy-Ms更容易清洗,其吸附性能也更优;为达到PPy-Ms的最大吸油效率,基于非搅拌条件进一步优化了聚合时间、酸度和摩尔比等参数.PPy-Ms水接触角约为140°,对各种油类和有机溶剂表现出良好的吸附能力,最大吸油量可达其自身重量的119倍.PPy-Ms对油水混合物的分离效率高达99.8%,并且表现出良好的重复利用性.本研究报道的PPy-Ms制备方法简单且成本低廉,是油水分离的理想候选材料,具有广阔的工业发展和应用前景.

基于改进DeepLabv3的自然图像语义分割算法

针对DeepLabv3模型对自然图像语义分割时存在的图像局部细节信息丢失导致的误分割和物体边缘分割不完整的问题,提出了一种改进DeepLabv3模型的自然图像语义分割网络,能够以更高的准确率实现自然图像的语义分割.首先,使用ResNet101作为骨干网络进行特征提取,把ResNet101网络最后两层提取到的特征图输入到设计的ACMix多重融合模块(ACMix Multiple Fusion Module,AMFM)中,有效获取不同尺度的空间特征信息,将融合之后的结果作为空洞空间金字塔池化模块(Atrous Spatial Pyramid Pooling,ASPP)的输入.其次,添加辅助分支模块(Auxiliary Branch Module,ABM),将ResNet101网络第三层提取到的特征图输入到ABM中,有效提取更丰富的边缘特征信息.最后,将主分支和辅助分支的结果融合作为输出,融合后的输出不仅追踪到了不同尺度的空间特征信息,而且提取到了完整的边缘特征信息,从而使模型更有效地提高分割精度.PASCAL VOC 2012数据集的结果表明,改进后的模型相比于原模型分割精度提升了3.21%,与其它网络模型相比,也具有较好的分割精度.

氯化胆碱/二醇基低共熔溶剂的理化性质及其结构表征

近年来,低共熔溶剂具有类离子液体特性受到了越来越多的关注,与离子液体相比,低共熔溶剂不仅具有成本低、易合成等优势而且其应用领域更为广泛.为了拓宽其在食品领域中的应用,分别以氯化胆碱作为氢键受体,以乙二醇、1,3-丙二醇、1,4-丁二醇作为氢键供体合成和制备低共熔溶剂体系,利用FTIR和^(1)H NMR研究其氢键作用,并测定了不同温度(303.15~343.15 K)、摩尔比和烷基链长对其理化性质的影响.结果发现,随着二醇含量增加,氯化胆碱/醇基低共熔溶剂中氯化胆碱的氢键作用减弱,二元醇的氢键作用增强,氯化胆碱/乙二醇摩尔比(1∶3)形成的氢键作用比较适宜.并且,随着温度升高,低共熔溶剂的粘度降低,电导率升高,密度无明显变化.在同一温度下,随着烷基链长度的增加,低共熔溶剂的粘度和极性增强,电导率、表面张力、pH降低.随着醇基含量增加,其粘度降低,pH先升高后降低,极性、表面张力无明显变化.研究结果不仅揭示了氯化胆碱/二醇基低共熔溶剂体系的氢键作用,而且理化性质研究可以为其用于萃取领域提供科学指导,具有重要意义和价值.

基于VMD-BiLSTM-WOA的短期风电功率预测

风力发电对于解决全球能源短缺问题有重要意义,准确预测风电功率有助于风电并网的合理调度和可靠的电网运行.文章提出了一种基于变分模态分解(Variational Mode Decomposition, VMD)、双向长短期记忆网络(Bidirectional Long Short-term Memory Network, BiLSTM)以及鲸鱼优化算法(Whale Optimization Algorithm, WOA)的混合深度学习模型,以用于短期风电功率预测.首先,VMD将原始风电功率分解为多个子模态,有效减少了序列的波动性;然后对每个子模态分别建立BiLSTM模型,使用WOA对BiLSTM中的参数进行优化,以提高混合模型的效率和预测性能;最后将各个子模型的结果叠加得到最终预测结果.在实验中通过建立不同的比较模型来说明改进策略的有效性和优越性,结果表明所提的混合模型在风电功率预测中具有较高的预测精度.

考虑碳排放的不确定闭环供应链鲁棒优化研究

综合考虑市场需求不确定、退换货产品数量不确定及设施中断风险,将碳限额政策和新能源设施建设作为影响决策的关键因素,建立了供应链网络总成本和碳排放量最小的双目标鲁棒优化模型,设计了一种Prim-NSGAⅡ算法求解该模型.通过与传统NSGAⅡ算法的IGD、SM指标对比验证了算法的有效性,得到了不同不确定程度下的最优网络规划方案和不同参数下的管理对策.结果表明,该算法达到了加快求解收敛速度、保持种群多样性的目的,验证了鲁棒优化模型可以实现闭环供应链网络鲁棒性,经济效益及环境效益的综合提升,并为决策者制定具体的碳减排方案提供决策依据.