银行印鉴的模糊识别方法

印鉴的计算机自动识别在金融电子化进程中是一个关键问题，也是一项十分难以解决的课题，目前国内外已提出了一些算法，但仍然在存在若干未能解决的问题，本文结合遗传算法，图像分析，模糊识别等方法，提出了一套完整的印鉴识别方法，能适应不同形状，大小的印鉴，配准精度高，特征提取较为全面，有效，分类准确，且能较好的消除背景干扰，基本达到实用要求。     

2-氯-4,6-二硝基-1,3-苯二酚萃取热力学研究

采用萃取平衡实验法,研究了用有机溶剂萃取水相中2-氯-4,6-二硝基-1,3-苯二酚的萃取热力学性质。考察了选用乙酸乙酯作萃取剂,苯、甲苯、环己烷和正庚烷作稀释剂时对萃取水相中2-氯-4,6-二硝基-1,3-苯二酚的影响。结果表明,萃合物的结构与稀释剂的种类有关,并且2-氯-4,6-二硝基-1,3-苯二酚在有机相中的分配系数随稀释剂介电常数的增大而增大。通过研究温度对萃取过程的影响,证实了乙酸乙酯从水相中萃取2-氯-4,6-二硝基-1,3-苯二酚的过程是一个放热过程,表观热效应ΔH=-10.088 kJ/mol。     

Indirect search for Dark Matter with H.E.S.S.

Observations of the Galactic center region with the H.E.S.S. telescopes have established the existence of a steady, extended source of gamma-ray emission coinciding with the position of the super massive black hole Sgr A^*. This is a remarkable finding given the expected presence of dense self-annihilating Dark Matter in the Galactic center region. The self-annihilation process is giving rise to gamma-ray production through hadronization including the production of neutral pions which decay into gamma-rays but also through (loop-suppressed) annihilation into final states of almost mono-energetic photons. We study the observed gamma-ray signal (spectrum and shape) from the Galactic center in the context of Dark Matter annihilation and indicate the prospects for further indirect Dark Matter searches with H.E.S.S.     

三维数模随动下的机翼结构重量优化

目前,基于快速建模下的重量重心估算系统得到了快速发展。为了进一步提高结构重量估算精度,研究了如何在重量重心快速分析(WCGA)系统环境中构建优化模块。以机翼结构重量优化为例,提出优化流程,对优化模块功能进行分解,给出模型简化要求。以A320飞机机翼为例,对梁和长桁进行优化,结果显示,经过优化,有效减轻了结构重量,且相比于传统的减重优化设计方法,极大提高了计算效率。     

凸轮型面加工技术探讨

介绍了一种利用加工中心配备专用磨头磨削凸轮复杂型面的特殊加工方法,研究解决了复杂凸轮型面的仿形加工、计量检测及数控加工编程技巧等问题。     

藜蒿中绿原酸溶剂提取方法研究

应用醇溶剂回流法提取藜蒿中绿原酸，通过正交试验，对藜蒿中绿原酸进行溶剂提取条件的优化研究，并分剐讨论了各因素对绿原酸提取率的影响。实验表明，乙醇浓度70％、12倍的提取剂用量、温度85℃、提取时间4h、提取两次为乙醇溶剂提取藜蒿中绿原酸的最佳条件，总绿原酸提取率为1.24％。     

基于虚拟仪器的切削力监控技术研究

研制了一种基于虚拟仪器界面、供现场使用的高精度、高效率的金属切削过程监控系统。研究中采用回归分析、叠加原理及抛物线插值的方法建立切削力模型 ,并基于该模型进行参数估计来提取切削状态特征 ,进而监控整个切削过程     

航天器AIT中心空气霉菌特性研究

通过对中国3个地区的航天器AIT厂房内空气中霉菌进行采集,利用培养法得到纯化菌株53株,通过ITS测序鉴定分属8个属,进一步对这些霉菌的特性进行研究,发现青霉属和曲霉属内不同菌株间的菌落径向生长速率差异较大,研究同时显示不同种属霉菌对消毒剂PHMB的敏感性差异非常大,这些差异将加剧微生物防护与控制的难度。     

面向任务的空间信息网络体系结构可重组设计

针对空间信息网络体系结构设计和其使命任务的多重性、多维性的问题,提出了一种体系结构可重组设计方法。首先,介绍了空间信息网络及其体系结构的国内外发展现状,分析了研究空间信息网络体系结构可重组设计的需求。其次,结合空间信息网络的概念、结构和特征,建立了松耦合、兼容性、隔离性和可解构的可重组设计原则。同时,定义了管理中心（RMC）和资源中心（RRC）的内涵,分析了RMC和RRC的运行机制,从目标、拓扑、实体、数据、方案5个维度出发提出了一种形式化的可重组网络体系结构模型,并给出了可重组网络体系结构的实现算法流程。最后,以某反导作战活动为例进行了体系结构可组构设计的案例分析,基于STK平台进行可重组网络的仿真演示,着重展示和验证了可重组设计思想在实践中的具体应用,达到了预期目的。     

Rotating machinery fault diagnosis based on convolutional neural network and infrared thermal imaging

Rotating machinery is widely applied in industrial applications. Fault diagnosis of rotating machinery is vital in manufacturing system, which can prevent catastrophic failure and reduce financial losses. Recently, Deep Learning (DL)-based fault diagnosis method becomes a hot topic. Convolutional Neural Network (CNN) is an effective DL method to extract the features of raw data automatically. This paper develops a fault diagnosis method using CNN for InfRared Thermal (IRT) image. First, IRT technique is utilized to capture the IRT images of rotating machinery. Second, the CNN is applied to extract fault features from the IRT images. In the end, the obtained features are fed into the Softmax Regression (SR) classifier for fault pattern identification. The effectiveness of the proposed method is validated using two different experimental data. Results show that the proposed method has a superior performance in identification various faults on rotor and bearings comparing with other deep learning models and traditional vibration-based method.