行李安检禁限带物品识别多标签图像分类算法

有效识别禁限带物品的智能识别算法有助于降低安检人员劳动强度，提升旅客行李安检作业效率。文章采用图像多标签分类的深度卷积神经网络，通过引入图像注意力机制与动态元融合，能够在卷积前向传递过程中补充低层图像视觉线索，有效应对行李X光图像中物品影像混叠干扰及低分辨率特征混淆的问题，增强对细粒度特征的识别能力；同时，引入外部神经知识的元选择网络，实现网络多阶段预测的自适应融合，以避免权重偏置现象。实验结果表明，文章算法能够克服行李X光图像中影像混叠和物品尺度变化带来的禁限带物品识别困难，有效提高识别准确率。     

第14届国际电工委员会(IEC)合格评定体系国内运作机制年会召开

2021年12月27日,第14届国际电工委员会(IEC)合格评定体系国内运作机制年会在线上以视频方式召开。市场监管总局认证监管司副司长薄昱民出席会议并讲话。IEC四大合格评定多边互认体系国内IECEx分秘书处、IECEE分秘书处、IECQ分秘书处、IECREPV分秘书处和IECREWE分秘书处分别通报2021年重要工作进展情况,市场监管总局认证监管司国际处处长郝欣总结会议,并对2022年IEC合格评定体系国内运作机制工作进行安排。     

原位自生(TiC+TiB)/Ti6Al4V在300℃干滑动摩擦磨损机制

选用颗粒状TiC和条状TiB复合增强的钛基复合材料,在300℃环境温度和不同载荷下的干滑动摩擦磨损行为及其磨损机制进行研究.利用SEM、ESS、XRD等分析手段,对磨损面、剖面,磨屑等进行观察与分析;总体上复合材料磨损率降低,且增强相含量高的磨损率也低,摩擦系数小而稳定.磨损表面存在氧化物,存在磨屑脱落后的痕迹,从磨损剖面可看到一定厚度的塑性变形层及磨损过程中形成的摩擦层,对磨屑的研究中看到,小载荷时形成尺寸不超过10μm的氧化物粉末磨屑、随载荷增加开始形成10～ 25 μm的粒状磨屑、甚至出现尺寸更大的片状剥落磨屑,从而分析得出,小载荷时以氧化磨损为主,存在轻微的磨粒磨损,载荷较大时则以剥层磨损为主,并存着轻微的氧化磨损.     

基于组合预测模型的铁路货运量预测研究

为了进一步提高铁路货运量的预测精度,提出基于乘积季节模型与引入注意力机制(Attention Mechanism)的长短期记忆(Long Short-Term Memory)模型的组合预测模型。首先建立乘积季节模型、LSTM模型与引入注意力机制的LSTM模型,然后利用误差修正法分别将2种LSTM模型与乘积季节模型组合起来进行预测,最后将预测结果分别与单一模型进行对比。采用2005年至2018年全国铁路月度货运量进行预测分析,结果表明2种组合预测模型的预测精度均高于单一预测模型的预测精度,其中基于乘积季节模型与引入注意力机制的LSTM模型的组合预测模型精度最高,具有研究和实用价值。     

福姜沙河段输沙、边滩输移特征和动力机制研究*

通过分析2010—2015年福姜沙河段历年地形和水文资料，开展定床物理模型铺沙冲刷试验，采用三维潮流泥沙数学模型，研究福姜沙河段的边滩泥沙输移问题。结果表明，切割沙体移动速度和其驱动因子（如径流、沙体高程和沙体迎水面角度）呈正相关；靖江边滩是以冲刷下移还是切割下移方式运动的临界流量为4万m3/s。靖江边滩—福左水道是主要底沙输移通道。上游流量是福姜沙河段输沙方式变化和河床演变的主要动力因子。小流量时福中水道为主要输沙通道；而大流量福北水道是主要输沙通道。大流量持续作用下会有更多泥沙进入福北水道，福北水道易出现大幅淤积。     

大型三维地质力学模型试验系统研制及其应用研究

为研究泥灰岩隧道开挖诱发突涌水灾害机制及信息演化规律，以兰州至海口国家高速公路秦峪隧道为工程依托，研制泥灰岩隧道围岩相似材料，研发大型隧道突涌水三维地质力学模型试验系统。该系统可实现低频周期循环加卸载、数据自动化采集，可提供稳定水压加载，基于Python编程语言开发了隧道突涌水灾害预警系统，在此基础上开展泥灰岩隧道突涌水灾害演化过程模型试验。研究结果表明： 1）隧道开挖扰动会破坏围岩压力与渗透水压力之间的平衡，致使隔水围岩内产生微裂隙并扩展贯通，进而发生突涌水现象； 2）当发生突涌水现象时，隔水围岩压力、渗透水压力及位移均会发生明显的突变现象，围岩压力及渗透水压力最大释放率分别为18.6%、73.35%，最大位移量为0.18 mm； 3）泥灰岩相似材料能够较好地满足试验需求，证明了隧道突涌水三维地质力学模型试验系统的稳定性及可靠性。     

基于注意力机制的CNN-LSTM剩余寿命预测研究

机械设备剩余寿命的准确预测可以降低昂贵的维护费用,提高机械设备的安全性。随着深度学习的发展以及注意力机制被广泛应用于各个领域,基于数据驱动的剩余寿命预测方法为机械设备寿命预测提供了众多的方法。文章提出了一种基于注意力机制的CNN-LSTM剩余寿命预测方法,该方法利用不同的注意力机制包括通道注意力、CBAM机制和自注意力等进行剩余寿命预测试验。注意力机制可以向CNN-LSTM提取的特征信息分配不同的权重,突出关键的特征信息,过滤无用信息,进而更准确地表示设备的退化特征信息,最终得到设备的剩余寿命。文章对NASA发动机数据集进行了剩余寿命预测试验,同时研究了不同注意力机制影响,试验结果表明,基于注意力机制的方法可以有效地进行剩余寿命预测,所提方法具有一定的应用价值。     

纯电动汽车电子加速踏板失效诊断和 安全机制的研究

为了满足纯电动汽车加速踏板的高诊断率覆盖率需求,根据道路车辆功能安全标准ISO26262设计了相应的加速踏板信号的失效安全机制。在Simulink/Stateflow中建立了加速踏板故障检测模型、信号经过滤波模块、信号检测模块、故障诊断模块和信号选择模块等,通过故障分析是否发生故障,获得最终加速踏板开度的准确位置。通过仿真测试了相应安全机制的有效性,结果表明文中设计的安全机制可以正确判断相应的失效和进行容错处理,满足功能安全标准中对高诊断覆盖率的要求。