深度残差收缩网络的含噪微泄漏超声识别方法*

在利用声学信号进行泄漏检测时,复杂的背景噪声往往会淹没微弱的泄漏信号,导致误判率高。针对微小泄漏在含噪环境中识别困难的问题,提出了基于深度残差收缩网络（DRSN）的含噪微泄漏识别方法。在提出的方法中,添加不同强度高斯噪声,建立数据集,使用DRSN网络进行训练,验证DRSN对不同泄漏强度、不同噪声含量样本识别的有效性。实验结果表明：DRSN对于微弱泄漏可以达到较理想的识别率,即使在高度杂糅数据识别时仍能达到较理想的识别效果,而且噪声含量并不会对DRSN迭代次数产生明显的影响。将提出的方法与CNN识别方法对比,DRSN具有明显的优势。     

纹影法在超声波可视化及声速测量中的应用

本文探讨了一种利用纹影法观察声光介质内部超声波及测量其声速的方法,利用该方法可以直接观察到声光介质内部的超声波图像.在一定条件下,可以观察到晶体内部的折射率周期性分布图像,进而计算得到超声波在晶体内的传播速度.该方法为声光介质内部的声速测量提供了一个新的思路,并且有助于对超声波的传播有一个更形象的了解.     

纤维素与草酸的慢速和快速共热解反应特性研究

本研究利用热重-傅里叶变换红外光谱和卧式固定床热解反应装置，探究了纤维素与草酸的慢速和快速共热解反应特性。慢速共热解的失重曲线包括草酸分解和纤维素分解两个阶段，由于草酸与纤维素分解不同步，草酸主要通过其分解形成的挥发分影响纤维素的分解，且影响并不明显。而在快速共热解中，草酸与纤维素同步热解，原料及挥发分之间有着充分的交互反应，因此，草酸对纤维素的三相热解产物具有显著影响。相比于纤维素单独快速热解，快速共热解形成的生物油中左旋葡聚糖、左旋葡萄糖酮含量减少，1,4∶3,6-二脱水-α-D-吡喃葡萄糖含量显著提高；热解气中CO减少，CO₂增多；此外，纤维素分解更为彻底，热解炭具有更高的芳香化程度。     

钯催化的烯烃与三嗪烷氢胺羰基化反应研究

酰胺类化合物广泛应用于医药、农药、材料、合成化学等领域,因此,新型且高效合成酰胺的方法一直具有很高的关注度.我们首次使用环状脂肪三级胺类化合物—1,3,5-三嗪烷作胺源,成功解决了钯催化的烯烃氢胺羰基化反应领域中脂肪胺对钯催化剂的毒化问题,合成了多种烷基支链酰胺化合物,并提出了可能的反应机理.