通过单矿物浮选试验揭示了有机抑制剂SDD对铜活化闪锌矿的抑制情况. 在此基础上,采用Zeta电位测试、Versa STAT电化学工作站的局部交流阻抗(LEIS)测试、前线轨道理论计算对SDD和BX(丁基黄药)在铜活化闪锌矿表面的竞争吸附机理进行了研究. 浮选试验结果表明:SDD是一种铜锌分离的高效抑制剂,能够有效的抑制闪锌矿,而黄铜矿几乎不受影响;此外,还发现SDD具有用量少且十分敏感的特性,在pH为10,SDD为4.0×10-5 mol·L-1的最佳条件下,能够将铜活化闪锌矿的回收率降低至16.59%,而黄铜矿的回收率为81.64%. Zeta电位和局部交流阻抗(LEIS)分析表明:SDD不但能够占据铜活化闪锌矿表面的活化位点,而且其吸附能力强于BX,这极大的降低了BX在铜活化闪锌矿表面的吸附量,从而对铜活化闪锌矿表现出良好的抑制作用. 前线轨道理论计算进一步证实SDD与铜活化闪锌矿作用能力强于BX

研制了一种无机材料构成的验电标识,放置在导线周围,通过电场驱动电子的运动,促进载流子复合,进而使材料发光,从而判断带电情况,其作为验电标识使用非常便捷.选取了氮化镓GaN材料进行研究,以GaN、InGaN等材料为基础,通过溶胶凝胶法、气相外延等方法制备接触层、基片层、材料层等结构,进而获得了验电标识,该验电标识的发光层是具有多量子肼结构的纳米棒阵列.然后对其进行了电学光学性能参数测试,获得了有关特性曲线,通过Ansoft-maxwell有限元软件进行仿真,分析材料在特高压输电线路周围的电场分布,通过试验分析验电标识发光所需求的电磁环境.最后模拟导线现场进行测试.研究表明,该低场致发光特性的验电标识具有发光功耗低,发光明显等优点,其处于所在区域的电场强度达到1.2×106V·m-1以上时,可激发发光,此时所注入电流约为1.1 mA.通过仿真和试验分析可知带电特高压输电线路周围的空间电场强度满足验电标识发光指示的要求,同时空间杂散电流和材料本身的电容效应提供注入电流.该验电标识通过材料本身发光特性来指示带电状态,安装在距离特高压导线轴线13 cm及以内的范围即可实现验电,通过封装具有较好的耐候性能,同时避免了复杂的电路装置验电存在易受电磁干扰,可靠性差等问题

研究具有超疏水表面特性的疏水涂层实际防覆冰效果.首先理论分析了水滴在固体表面浸润性影响因素,利用不同硅烷水解缩合反应制备出低表面能的含氟硅树脂,之后引入分形理论在含氟硅树脂中添加二氧化硅微粒制备疏水涂层.观察掺杂微粒的涂层表面微观结构,并测试水滴在不同涂层表面的接触角;为直观分析涂层防覆冰效果,将不同涂层涂覆试验件后在结冰风洞中进行覆冰测试.结果显示掺混不同量级微粒的疏水涂层表面形成复合粗糙结构,有着更好的粗糙度;含氟硅树脂表面水滴接触角较普通硅树脂提升10°,含有不同量级粒径微粒的涂层表面水滴接触角较单一粒径微粒掺混的涂层提升近20°,达到超疏水表面效果;具有复合微观结构的疏水涂层涂覆的试验件在5 m·s-1和15 m·s-1的风速下较无涂层表面覆冰减少率分别达到35.6%和25.9%,较只有一级粗糙结构的表面有效防覆冰时间长,具有较好的防覆冰能力.结果表明本文设计的超疏水涂层达到超疏水表面效果,且具有较好的防覆冰性能

分别采用X射线衍射、金相显微镜、原子力显微镜和透射电镜等组织表征手段以及室温拉伸和热膨胀系数测试等性能测试方法,对比研究了高温退火、低温时效处理对冷拔Fe-Ni合金丝微观组织演变、拉伸强度以及热膨胀系数的影响.研究结果表明:原始丝材强度高,但是室温热膨胀系数较大;而950℃退火导致晶粒粗化以及位错密度降低,虽然室温热膨胀系数低,但强度不足.相比之下,500℃较低温度的时效处理,能获得最优的强度/热膨胀系数组合(1189 MPa/0.2×10-6℃-1).对Fe-Ni合金丝相应的强化机制以及热膨胀系数的影响因素分别进行了讨论分析,分析结果表明:细晶强化与位错强化是该合金丝的主要强化机制,而热膨胀系数则主要受溶质原子-位错交互作用影响.揭示出,合适的热处理工艺选择对于Fe-Ni合金丝力学性能/热膨胀性能优化具有重要意义

采用盐雾试验和电化学阻抗谱测试技术研究了纯锌和锌铝伪合金涂层在含氯离子环境中的腐蚀行为和电化学特性,通过扫描电镜、X射线物相分析等手段研究了原始涂层及腐蚀后的表面形貌和腐蚀产物的相结构,并对两种涂层的腐蚀机理进行了初步的探讨.随着盐雾时间的增加,纯锌涂层表面逐渐生成疏松多孔的胞状腐蚀产物层,主要腐蚀产物为Zn5(OH)8Cl2H2O、ZnO和Zn5(CO3)2(OH)6,盐雾试验达到768 h后腐蚀产物层局部区域发生龟裂.锌铝伪合金涂层表面生成致密的腐蚀产物层,主要为Zn5(OH)8Cl2H2O、Zn0.71Al0.29(OH)2(CO3)0.145·xH2O及ZnAl2O4.电化学阻抗谱测试结果表明:随着盐雾时间的延长,两种涂层的电荷转移电阻均逐渐增大,但锌铝伪合金涂层的阻抗要明显大于纯锌涂层,表现出了更好的耐蚀性

医疗实体识别是电子病历文本信息抽取的基本任务。针对中文电子病历文本复合实体较多、实体长度较长、句子成分缺失严重、实体边界不清的语言特点以及标注语料难以获取的现状，提出了一种基于领域词典和条件随机场（CRF）的双层标注模型。该模型通过对外部资源的统计分析构建医疗领域词典，再结合条件随机场，进行了两次不同粒度的标注，将领域词典识别的准确性和机器学习的自动性融为一体，从中文电子病历文本中识别出疾病、症状、药品、操作四类医疗实体。该模型在测试数据中的宏精确率为96.7%、宏召回率为97.7%、宏F1值为97.2%。同时对比分析了采用注意力机制的深度神经网络的识别效果，因受到领域数据集大小的限制，在该测试数据集中后者表现不佳。实验结果表明了该双层标注模型对中文医疗实体识别的高效性

探讨以镍渣为主要原料采用熔融法制备建筑用微晶玻璃.研究引入Cr2O3作为晶核剂的镍渣微晶玻璃的成核及晶化过程.利用DSC测试来确定基础玻璃的晶化温度,并利用修正的Johnson-Mehl-Avrami(J/VIA)方法初步计算以镍渣为主要原料所制备的基础玻璃在加入质量分数2%的Cr2O3作为晶核剂后的结晶活化能E及结晶动力学参数k(Tp),计算结果分别为E=371.1kJ·mol-1,结晶动力学参数k(Tp)=0.29.采用XRD、SEM和光学显微镜测试、分析及观察方法来鉴定、分析微晶玻璃试样的主晶相及微观结构.结果显示,加入晶核剂的基础玻璃从930℃开始均匀地析出透辉石相晶体;随着温度的升高,晶体尺寸也逐渐增大,在温度达到950℃后,对样品进行30min保温热处理,样品中晶体尺寸达到10~15μm

针对单核学习支持向量机无法兼顾学习能力与泛化能力以及多核函数参数寻优问题，提出了一种基于群体智能优化的多核学习支持向量机算法。首先，研究了五种单核函数对支持向量机分类性能的影响，进一步提出具有全局性质的多项式核和局部性质的拉普拉斯核凸组合形式的多核学习支持向量机算法；其次，为增加粒子多样性及快速寻优，将粒子群优化算法引入了遗传算法中的杂交操作，并用此改进的群体智能优化算法对多核学习支持向量机进行参数寻优。最后，分别采用深度特征与手工特征作为识别算法的输入，研究表明采用深度特征优于手工特征。故本文采用深度特征作为多核学习支持向量机的输入，以交叉遗传与粒子群混合智能优化算法作为其寻优方式。实验选取合作医院数据集对所提算法进行训练并初步测试，进一步为了验证所提算法的泛化能力，选取公开数据集LUNA16进行测试。实验结果表明，本文算法易于跳出局部最优解，提升了算法的学习能力与泛化能力，具有较优的分类性能

作为图像局部特征区域的有效描述方法,局部二值模式是目前对二维图像最有效的纹理分析特征之一.本文提出了基于局部二值模式特征的稀疏表示人耳识别方法.该识别算法首先提取训练人耳图像的局部二值模式特征描述子作为稀疏表示的字典,然后将测试样本的局部二值模式特征描述子表示为字典中所有局部二值模式原子的稀疏线性组合,最后通过求解稀疏表示模型得到稀疏编码系数,根据测试人耳图像的重建误差进行识别.在UND-J2人耳库和USTB人耳库上的实验结果表明,基于局部二值模式特征的稀疏表示人耳识别方法对人耳图像光照变化、姿态变化以及人耳遮挡具有更好的鲁棒性,实现了更高的识别率

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