Reaction pathway led by silicate structure transformation on decomposition of CaSiO_3 in alkali fusion process using NaOH

The mechanism of decomposition of calcium inosilicate(CaSiO_3) synthesized through chemical deposition method using analytical reagent NaSiO_3·9H_2O and CaCl_2 during the alkali fusion process using NaOH was investigated by Raman spectroscopy in situ,X-ray diffraction and Fourier transform infrared spectrometer(FTIR).The results show that the tetrahedral silica chains within CaSiO_3 are gradually disrupted and transformed into nesosilicate with the isolated SiO_4 tetrahedra at the beginning of the alkali fusion process.The three intermediates including Ca_2SiO_4,Na_2CaSiO_4 and Na_2SiO_3 appear simultaneously in the decomposition of CaSiO_3,while the final products are Ca(OH)_2 and Na_4SiO_4.It can be concluded that there exist two reaction pathways in the alkali fusion process of CaSiO_3:one is ion exchange,the other is in the main form of the framework structure change of silicate.The reaction pathway is led by silicate structure transformation in the alkali fusion process.

Formation Process of Magnetized Fusion Target on the YingGuang 1 Device

Magnetized target fusion is an alternative method to fulfill the goal of controlled fusion, which combines advan- tages of both magnetic confinement fusion and inertial confinement fusion since its parameter space lies between the two traditional ways. Field reversed configuration （FFtC） is a good candidate of magnetized targets due to its translatable, compressible, high /3 and high energy density properties. Dynamic formation process of high density FFtC is observed on the YingGuang 1 device for the first time in China. The evolution of a magnetic field is detected with magnetic probes, and the compression process can be clearly seen from images taken with a high-speed multi-frame CCD camera. The process is also studied with two-dimensional magneto hydrodynamic code MPF-2D theoretically, and the results agree well with the experiment. Combining the experimental data and the theoretical analysis, the length of the formed FRC is about 39 cm, the diameter is about 2-2. 7cm, the average density is 1.3× 1016 cm-3, and the average temperature is 137eV.

A New Approach to Software Development Fusion Process Model

There are several software process models that have been proposed and are based on task involved in developing and maintaining software product. The large number of software projects not meeting their expectation in terms of functionality, cost, delivery schedule and effective project management appears to be lacking. In this paper, we present a new software fusion process model, which depicts the essential phases of a software project from initiate stage until the product is retired. Fusion is component based software process model, where each component implements a problem solving model. This approach reduces the risk associated with cost and time, as these risks will be limited to a component only and ensure the overall quality of software system by considering the changing requirements of customer, risk assessment, identification, evaluation and composition of relative concerns at each phase of development process.

Analysis of Fusion Process Model—Case Study

Fusion Process Model is a software process model to enhance the software development process. Fusion process model have five fundamental phases and one fusion process controller to control and co-ordinate the overall development process. Fusion Process Model uses 3C-Model to generalize the process of solving the problem in each phase. 3C-Model, which helps in implementing component based development approach and provides firmer control over the software development process. Because of the component driven approach, the risk associated with cost and time is limited to component only and ensure the overall quality of software system, reduce the development cost and time by considering the changing requirements of customer, risk assessment, identification, evaluation and composition of relative concerns at each phase of development process. We have implemented Fusion Process Model to the design of a real world information system and evaluated this implementation with the initial project estimation.

无人机多光谱影像的小麦倒伏信息多特征融合检测研究

为探究多特征融合方法在作物倒伏领域快速精准识别中的适用性,利用无人机获取多田块冠层尺度的不同倒伏率麦田多光谱数据,对原始倒伏图像进行图像拼接、辐射校正、几何校正等预处理,并利用重归一化差值植被指数和阴影指数分别剔除土壤和阴影背景,提取小麦倒伏DSM模型和植被指数分别与多光谱图像进行多特征图像主成分变换融合,筛选差异性较大的纹理特征,采用支持向量机(SVM)、人工神经网络(ANN)和最大似然法(MLC)监督分类模型对多光谱和DSM融合图像、多光谱和归一化植被指数(NDVI)融合图像、多光谱图像和纹理特征图像进行监督分类,并采用总体精度(OA)、 Kappa系数和提取误差综合评价各监督模型的分类性能和倒伏提取精度。分类结果表明:各监督分类方法在不同倒伏区域提取结果建模效果趋势一致,SVM和ANN整体提取精度高于MLC,在高倒伏区域,多光谱与NDVI融合图像的SVM监督模型(OA:92.63%, Kappa系数:0.85,提取误差:1.11%)提取效果最好;在中倒伏区域,多光谱与DSM融合图像的SVM监督模型(OA:90.35%, Kappa系数:0.79,提取误差:9.34%)提取效果最好;在低倒伏区域,均值纹理特征图像的ANN监督模型(OA:91.05%, Kappa系数:0.82,提取误差:8.20%)提取结果较好。本研究将DSM模型、植被指数、纹理特征与多光谱图像进行融合对比,并对多特征融合方法能否高精度有效提取小麦倒伏信息进行了探究,结果表明无人机多光谱遥感结合特征融合技术能有效提取小麦倒伏面积,提取效果优于单特征小麦倒伏图像。本研究结果可为助力小麦倒伏灾情调查数据的精确获取方法提供参考。

Image Processing on Geological Data in Vector Format and Multi-Source Spatial Data Fusion

The geological data are constructed in vector format in geographical information system (GIS) while other data such as remote sensing images, geographical data and geochemical data are saved in raster ones. This paper converts the vector data into 8 bit images according to their importance to mineralization each by programming. We can communicate the geological meaning with the raster images by this method. The paper also fuses geographical data and geochemical data with the programmed strata data. The result shows that image fusion can express different intensities effectively and visualize the structure characters in 2 dimensions. Furthermore, it also can produce optimized information from multi-source data and express them more directly.

基于可能性理论的红外与可见光视频自适应分层融合算法

针对目前红外与可见光视频融合模型无法根据视频间差异特征动态调整融合策略,造成融合效果差甚至失效等问题,提出了一种基于可能性理论的红外与可见光视频的自适应分层融合算法。计算视频序列每帧中感兴趣区域的各类差异特征的幅值大小,得到每帧对应的主要差异特征;搭建分层融合框架,并确定各层变元,基于余弦相似性计算不同变元对各差异特征的融合有效度,利用可能性理论构造相应的融合有效度分布;逐层分析不同变元对各类差异特征的融合效果,选择出每层的最优变元;通过变元间的优化组合实现红外与可见光视频的自适应分层融合。实验结果表明:所提算法在保留红外典型目标和可见光结构细节等方面取得了显著的融合效果,并且在定量分析和定性评价上明显优于单一融合算法。

基于关键点检测方法的焊缝识别

为保证自动焊接的质量,提高焊缝识别的准确性和适应性,提出一种焊缝特征提取的关键点检测方法.基于卷积神经网络设计了焊缝特征提取网络,该网络通过卷积、池化操作提取焊缝特征.将来自深层的特征图进行上采样,最后将深层特征图和浅层特征图相融合,提高焊缝特征提取精度.输出焊缝图像的热力图来预测焊缝特征点位置,实现多种坡口焊缝的识别定位,且不需要非极大值抑制算法,提升了特征提取速度.采集不同的焊缝特征图像,进行网络模型训练.结果表明,焊缝特征点定位均方根误差为0.187 mm,网络模型在焊缝特征点识别任务中检测精度较高,而且适应性和泛化性较强,满足自动焊接的要求.

考虑随机失效阈值的多源退化数据融合与剩余寿命预测

针对现有融合多源退化数据的剩余寿命预测方法忽略随机失效阈值影响的问题,提出一种考虑随机失效阈值的多源退化数据融合与剩余寿命预测方法。首先,建立考虑随机失效阈值的融合系数确定准则,将多源退化数据融合为单一健康指标;其次,采用带线性漂移的维纳过程建立所得健康指标的退化模型,利用极大似然估计法求解模型的未知参数,并基于贝叶斯原理对其进行更新;然后,基于全概率公式推导出随机失效阈值影响下剩余寿命概率分布的解析表达式;最后,以航空发动机退化数据为例进行分析,证明了所提方法能够有效提升剩余寿命预测的准确性与精度,具备工程应用价值。

MCM-ICE:联合独立编码和协同编码的多模态分类模型

多模态数据处理是一个重要的研究领域,它可以通过结合文本、图像等多种信息来提高模型性能.然而,由于不同模态之间的异构性以及信息融合的挑战,设计有效的多模态分类模型仍然是一个具有挑战性的问题.本文提出了一种新的多模态分类模型——MCM-ICE,它通过联合独立编码和协同编码策略来解决特征表示和特征融合的挑战.MCM-ICE在Fashion-Gen和Hateful Memes Challenge两个数据集上进行了实验,结果表明该模型在这两项任务中均优于现有的最先进方法.本文还探究了协同编码模块Transformer输出层的不同向量选取对结果的影响,结果表明选取[CLS]向量和去除[CLS]的向量的平均池化向量可以获得最佳结果.消融研究和探索性分析支持了MCM-ICE模型在处理多模态分类任务方面的有效性.

基于电流多特征融合的窄间隙P-GMAW摆动电弧传感焊缝跟踪方法

电弧传感是实现窄间隙焊接焊缝跟踪的主要方式之一。针对电弧传感稳定性差、可靠性低的问题,提出融合摆动周期内电流信息的多个统计学特征进行偏差提取的方法,克服单一数据特征容易受到电弧稳定性影响、导致传感精度下降的问题。首先,提取电流信号的多个时域特征,计算特征矩阵与偏差矢量相关性;然后,取相关性高的特征用主成分分析的方法进行融合,取前两个主成分作为观测数据;最后,基于多分类的支持向量机模型对其进行分类试验。试验结果表明最大误差为0.2 mm,0.1 mm以内的误差占93.75%。该方法对比传统方法精度有所提升,对比神经网络方法,所用训练样本少,训练过程更加简单。

基于知识图谱与深度学习的零件机加工艺设计方法

随着数字化制造系统的广泛应用,制造类企业产生的工艺数据数量持续增多。为了实现对已有工艺数据的有效复用、学习和挖掘,提出一种基于知识图谱与深度学习的零件机加工艺设计方法。首先构建以特征、零件、特征工步方案、零件工艺为基础的工艺知识图谱模型,实现工艺数据的结构化多层次表示。在此基础上,构建一种BiLSTM+Attention深度学习模型揭示零件与典型工艺方案之间的映射模式,以及一种Seq2Seq+Attention的深度学习模型实现零件工序序列的有效生成。其次,提出一种基于特征工步方案与零件工序方案融合概率的零件工艺方案决策方法,实现具有完整工艺情境的零件工艺方案有效生成。最后,以销轴类零件为例,开发原型系统验证了所提方法的有效性。

针对冲击性故障信号的谱融合特征提取算法

利用盲解卷积方法在时域中进行故障信号特征提取时,常会出现多个信号混淆分离结果,但以往的研究中只强调了分离的部分,而很少对分离后的信号进行进一步的处理,给实际应用造成不便。这里在盲解卷积和谱融合的基础之上,使用核改进的模糊c均值聚类算法,针对机械故障信号的脉冲特性,提出一种针对冲击性故障信号处理的实用型算法。计算机仿真实验证实了该算法的有效性。此算法优化了以往的聚类筛选方法,可以有效排除反卷积后诸多无用信号的干扰,将故障脉冲信号的特征准确提取出来,能提高故障诊断的效率。

一种面向复杂非平稳工业过程的质量相关分布式故障检测方法

由于复杂工业过程通常受到生产条件的变化,未知的外部干扰及其他因素的影响,其过程数据时间序列的统计特征随时间变化,呈现出非平稳特性。而工业过程的故障可能会被过程的非平稳特性所掩盖,这给复杂工业过程的质量相关故障检测带来巨大挑战。本文提出了一种基于动静特征融合且面向复杂非平稳工业过程的分布式质量相关故障检测方法。首先,利用最小冗余最大相关算法揭示和量化过程变量与质量变量之间的线性和非线性关系,并选择最具代表性的过程变量,消除所选过程变量之间的冗余性。其次,利用增广迪基–富勒检验(ADF)检验方法将所选的过程变量划分为平稳变量和非平稳变量。再次,利用工业过程的机理知识将复杂工业过程划分为多个有物理意义的子块,子块之间的信息交互通过公共变量实现,构建局部子块模型,该模型包括来自其邻居子块的信息。然后,通过偏最小二乘和长短期记忆网络方法分别提取子块中平稳变量及非平稳变量的静态特征和动态特征,并进行特征融合;利用规范变量分析算法来最大化融合后的动静态特征与质量变量之间的相关性,构建局部质量异常检测的统计量和控制限。最后,通过贝叶斯推理将局部检测结果进行融合,实现全局质量相关的故障检测。为了验证所提方法的有效性,采用河北某公司浮法玻璃生产过程的实际数据进行了实验。实验结果表明:本文所提质量相关分布式故障检测方法能够准确检测复杂非平稳过程的故障,故障检测率为100%,误报率为4%,比规范变量分析方法等具有更好的故障检测性能。综上所述,所提方法有效融合了动静特征以充分利用过程信息,在提高故障检测率同时显著降低了误报率,能够为复杂非平稳工业过程提供可靠技术支持。

基于物联网技术的农业机械智能监测与故障诊断

智能监测与故障诊断系统可以实时监控农业机械的运行状态,及时发现潜在问题并进行预警,减少机械故障导致的停机时间,进而提高农业生产的整体效率。该文基于物联网技术,对智能监测系统数据采集模块、通信模块以及数据处理与分析模块进行设计,并结合多传感器融合技术和先进的算法,实现了对机械状态的全面监测和故障诊断。该系统能够显著提高农业机械的工作效率和可靠性,降低故障率和维护成本,并提出了进一步优化和改进系统性能的建议。研究结果旨在为推动农业机械智能化发展提供理论基础和技术支持。

激光重熔工艺对粉末床熔融纯钼组织及力学性能的影响

由激光粉末床熔融(LPBF)成形的纯钼材料普遍存在着致密度低、孔隙缺陷多的问题,对其宏观力学性能具有较大影响。重熔作为LPBF工艺中常见的扫描策略,对提高难熔金属的致密度、改善其力学性能具有重要作用。采用重熔与未重熔工艺分别获得了纯钼试样,研究了两种工艺试样的微观组织与力学性能差异,通过对比致密度、缺陷、微观组织以及维氏硬度与拉伸性能,揭示了重熔工艺对LPBF纯钼成形质量的影响规律及作用机制。结果表明:重熔后缺陷明显减少,致密度得到了显著提高,晶粒增大,平行于成形方向的硬度提高、强度降低、断后伸长率增加,为增材制造金属钼及其合金的性能调控提供了参考。

基于点云的多源数据融合技术

三维激光扫描技术是一门逆向工程应用技术,凭借其高速、全面且高自动化的特点,显示出了强大的不可替代性。三维点云数据有着其多样化、精度高、数据完整的优点。多源数据融合技术使不同设备获取的点云数据、影像数据、空载数据能够相互弥补,提高不同场景环境下的作业效率,完善数据的结构和精度质量,使空、地、水下三维数据的一体化成为可能。通过对不同射程多台三维激光扫描仪的数据进行相对精度分析、调整和融合,并对不同融合方法获取的多源融合数据进行精度验证,探索一种多源数据融合的方法,形成多源数据融合的通用技术流程。为多种载体三维激光扫描技术的数据和影像数据的融合方法研究奠定基础。

多源数据融合的高层建筑物三维建模研究

随着无人机的大规模普及,倾斜摄影测量技术应用越来越广泛,但是由于其技术特点,在数据采集过程中受角度、遮蔽等因素的影响,导致三维模型极易出现拉花、扭曲等问题。基于此,探讨了融合机载激光雷达(Light Laser Detection and Ranging,LiDAR)、地面数据采集和倾斜摄影技术的方法,以提高高层建筑物三维建模的精度和细节。机载LiDAR技术通过激光雷达扫描获取点云数据,提供建筑物的几何形状和细节信息,倾斜摄影技术可以提供建筑物纹理信息,与机载LiDAR技术结合可以提高建模的真实感和精度。点面三维激光扫描仪能够有效补充前两项技术的缺失,如补充细节数据。研究融合三种数据源的信息,综合利用它们的优势,为城市规划、建设和管理提供更准确、可靠的数据支持。

航天复杂薄壁零件加工工艺知识图谱构建及其应用

针对航天复杂薄壁零件加工工艺数据结构化程度低、难以重用等问题,将知识图谱引入工艺设计领域,提出了一种典型的复杂薄壁零件加工工艺知识图谱构建方法。首先,自顶向下定义工艺知识层次结构,利用本体建模构建了模式层;其次,利用知识抽取、知识融合及本体关系建立的方法自底向上构建了数据层,通过Neo4j图数据库完成了模式层与数据层的映射,并实现了工艺知识的可视化表征和快速检索;然后,在构建完成的工艺知识图谱基础上,结合零件属性和特征拓扑关系的相似度实现了工艺路线推荐;最后,搭建了复杂薄壁零件加工工艺知识图谱可视化系统,并以框段类零件为例展示了工艺知识检索与工艺路线推荐功能。研究结果表明:对基于知识图谱和相似度计算的工艺路线推荐模型进行了500次测试,有94.7%的推荐列表中存在与目标零件相符的工艺路线。这证明了该工艺知识图谱的构建方法是可行的,并且其对工艺设计工作起到辅助决策作用,可以有效提高工艺查询和设计的效率。

外测实时数据融合方法分析

针对目前任务模式复杂、测量装备种类多且跟踪能力不同的问题,充分利用汇集于中心的大量装备测量数据,改变原有的接力分段处理的方式,研究测元级和弹道级的实时融合处理方法,给出切实可行的数学模型和方法步骤,并模拟异常数据分别计算,分析两种方法的处理精度和适用情况。该方法已经在实时处理软件中使用,保障了多项任务的实时数据处理,较传统处理方式有明显提高。