烟草企业计算机网络安全的风险识别及应对方法

当前各大企业的管理均向智能化、数字化发展,烟草企业也受到大数据的影响,使得各项更为先进的技术在烟草企业之中推广。而网络安全也日益成为企业关注的重点问题,烟草企业在发展过程中可能存在网络安全问题,而企业自身的相关技术标准也可能受到网络安全问题的影响。因而本文主要对烟草企业计算机网络安全的风险识别内容进行分析,探究如何提升...     

基于改进YOLOv4-tiny的轻量化室内人员目标检测算法

深度学习在室内人员检测领域应用广泛,但是传统的卷积神经网络复杂度大且需要高算力GPU的支持,很难实现在嵌入式设备上的部署。针对上述问题,该文提出一种基于改进YOLOv4-tiny的轻量化室内人员目标检测算法。首先,设计一种改进的Ghost卷积特征提取模块,有效减少了模型的复杂度;同时,该文通过采用带有通道混洗机制的深度可分离卷积进一步减少网络参数;其次,该文构建了一种多尺度空洞卷积模块以获得更多具有判别性的特征信息,并结合改进的空洞空间金字塔池化结构和具有位置信息的注意力机制进行有效的特征融合,在提升准确率的同时提高推理速度。在多个数据集和多种硬件平台上的实验表明,该文算法在精度、速度、模型参数和体积等方面优于原YOLOv4-tiny网络,更适合部署于资源有限的嵌入式设备。     

融合深度可分离卷积的多尺度残差UNet在PolSAR地物分类中的研究

极化合成孔径雷达(Polarimetric Synthetic Aperture Radar, PolSAR)地物分类作为合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar, SAR)图像解译的重要研究内容之一,越来越受到国内外学者的广泛关注。不同于自然图像,PolSAR数据集不仅具有独特的数据属性同时还属于小样本数据集,因此如何更充分地利用数据特性以及标签样本是需要重点考虑的内容。基于以上问题,该文在UNet基础上提出了一种新的用于PolSAR地物分类的网络架构——多尺度可分离残差UNet (Multiscale Separable Residual Unet, MSR-Unet)。该网络结构首先利用深度可分离卷积替代普通2D卷积,分别提取输入数据的空间特征和通道特征,降低特征的冗余度;其次提出改进的多尺度残差结构,该结构以残差结构为基础,通过设置不同大小的卷积核获得不同尺度的特征,同时采用密集连接对特征进行复用,使用该结构不仅能在一定程度上增加网络深度,获取更优特征,还能使网络充分利用标签样本,增强特征传递效率,从而提高PolSAR地物的分类精度。在3个标准数据集上的实验结果表明：与传统分类方法及其它主流深度学习网络模型如UNet相比,MSR-Unet网络结构能够在不同程度上提高平均准确率、总体准确率和Kappa系数且具有更好的鲁棒性。     

Buck变换器的幂次函数指数趋近律滑模算法研究

在指数趋近律的基础上,设计一种新型的幂次函数指数趋近律。利用幂次函数的智能特性,使轨迹的运动速度与轨迹和滑模面的距离相关联,实现自适应调节,克服了指数趋近律在穿越滑模面时的剧烈切换,抑制了抖振现象。将此幂次函数指数趋近律应用于Buck变换器,并给出具体的Matlab/Simulink仿真模块,仿真验证了此方法的有效性。     

异物致损铁道车轴的疲劳强度及寿命评估

车轴是高速列车关键承载部件, 承受着源自车体、轨道的各种载荷,其疲劳行为直接关乎列车运行安全. 疲劳裂纹往往具有较强的隐蔽性和突然性,由车轴断裂发生的列车脱轨事件具有灾难性,因此确保车轴在运行中不发生失效事故, 对高速列车可靠运行至关重要.高速列车实际运营中, 车轴外表面受到各种异物击打, 会形成深度达毫米级的缺陷,破坏车轴表面完整性, 严重威胁车辆安全.本研究采用空气炮装置预制合金钢车轴小试样异物致损(foreign object damage, FOD)缺陷,采用扫描电子显微镜和体视显微镜观测损伤特征.开展高周疲劳试验获得光滑试样和FOD损伤小试样的疲劳S-N曲线,考虑载荷模式、表面质量和尺寸系数推证出全尺寸车轴的疲劳性能.断口分析表明, 裂纹于FOD附近多处位置萌生, 并在不同平面内连续扩展,最终汇聚为一个半椭圆形裂纹. 基于Peterson公式和El Haddad模型估算异物冲击速度100 m/s和138 m/s试样的理论疲劳极限远低于试验结果, 过于保守; 同时也远低于标准推荐值, 偏于危险. 最后,采用修正的Miner理论公式估算含FOD实物车轴的服役寿命,满足最低25年的服役寿命.      

基于EIS的飞机复合材料异常检测技术研究

先进复合材料在飞机上应用的越来越多,随着其服役时间的增长可能会出现异常,为保证飞行安全,需对飞机的复合材料构件进行必要的异常检测。该文将电阻抗谱法应用于飞机复合材料构件的异常检测。制作了同面双电极传感器和两块碳纤维复合材料试样,并设计了实验电路。采用双电极测量法测量了2个碳纤维被测样本的电阻抗谱,在Matlab中绘出了电阻抗谱图,并进行了对比分析。初步的实验结果表明,通过对复合材料构件电阻抗谱的测量能识别出其异常,将电阻抗谱测量用于飞机复合材料构件的异常检测是可行的。     

CO2催化制备高附加值多碳含氧化合物的研究进展

将温室气体CO₂通过化学反应路径制备高附加值多碳含氧化合物如乙醇、乙酸、丙醛、丙酸、丁醇等具有挑战性。由于C-C偶联反应的复杂性和成键的不可控性,导致合成多碳高值含氧化合物困难。本工作总结了近期在连续流固定床条件下CO₂催化合成高附加值多碳含氧化合物的研究进展。首先归纳了CO₂加氢路径下可能的反应机理;其次总结了CO₂直接加氢(一步法、串联法)、CO₂与轻烃重整、CO₂氢甲酰化等不同反应路径下具有潜力的催化剂,包括金属碳化物、碱金属修饰的Cu、Fe、Co、Rh等单金属或二元金属制备多碳高值含氧化合物的特点,并进一步阐述了不同催化剂上的作用机制。最后对目前存在的问题和未来可能的解决方案进行了讨论和展望。