喷气燃料银片腐蚀物质分析

近年来,我军许多油料单位发生了合格喷气燃料在储存、运输中出现银片腐蚀不合格的问题。本文对可能引起喷气燃料银片腐蚀的各种硫化物和杂质进行了考察分析,结合XPS和AES分析,确认元素硫是银片腐蚀主要因素。腐蚀银片评级或颜色不一,系表面硫含量即硫化银晶体组成不一所致。     

浅析加氢精制喷气燃料银片腐蚀的影响因素

硫化氢和元素硫是直接造成加氢精制生产过程中银片腐蚀不合格的物质.从生产环节入手,对汽提效果、非计划停工、原料性质、水、生产设备对3号喷气燃料银片腐蚀的影响进行了分析,并对生产中存在的问题提出了用精制油代替粗汽油作冷回流介质,用氢气代替水蒸气作汽提介质等整改措施.     

喷气燃料中硫化物对银片腐蚀的量化表征

银片腐蚀主要受喷气燃料中硫化物的影响,不同种类、结构的硫化物对银片腐蚀的影响不同,从喷气燃料中硫化物系统角度来研究对银片腐蚀影响是很有意义的。采用量化自组织神经网络从定性、定量两个方面研究喷气燃料中硫化物对银片腐蚀的影响,研究结果表明,能够从喷气燃料硫化物的存在情况来预测银片腐蚀结果。     

二硫化碳发生水解变质及对喷气燃料银片腐蚀影响的研究

二硫化碳如果发生水解产生硫化氢,就可能导致喷气燃料银片腐蚀不合格。在不同的PH值和温度条件下对二硫化碳水解进行了研究,结果表明：二硫化碳在碱性条件和强酸性条件下,温度超过30℃就会发生水解反应,碱性越强,温度越高,反应越容易进行;对二硫化碳加入量与银片腐蚀的关系进行了研究。结果表明：二硫化碳水解不是导致银片腐蚀的主要原因。计算了不同PH值条件下二硫化碳水解反应的Gibbs焓变,所得出的结果与实验相一致。     

变质喷气燃料中腐蚀性物质的确定

银片腐蚀试验是评价喷气燃料腐蚀性的重要指标。喷气燃料在运输或贮存过程中有时会发生变质,出现银片腐蚀不合格的现象。确定引起银片腐蚀的物质,对于弄清喷气燃料变质原因和制定相应的预防措施具有重要意义。通过对变质喷气燃料中腐蚀性物质的测定及对其腐蚀性的考察,确定了直接引起腐蚀的物质是元素硫、硫化氢和硫醇,其中元素硫是最主要的腐蚀性物质,硫化氢有一定腐蚀作用,硫醇单独存在时不腐蚀银片,但与元素硫共存时,对银片腐蚀有显著的促进作用。     

铜片腐蚀试验结果评价的数字图像处理方法

传统铜片腐蚀结果评定方法存在着一定的局限性与不足,基于数字图像处理的HIS彩色模型,开发了铜片腐蚀试验结果评价软件。评价结果表明,两种试验结果评价方法有很好的一致性,该方法解决了传统试验结果评价中存在的一些问题。     

基于颜色及梯度统计特征的结核杆菌目标识别

提出一种基于颜色及梯度统计特征的结核杆菌目标识别算法。首先基于HSV颜色空间进行图像预分割,然后在CIE L*a*b*颜色空间进行自适应分割以提取目标精细几何形状。为了适应背景的复杂变化,基于色调一致性假设对疑似目标进行色调一致性检验并剔除大部分伪目标。为了将重叠粘连目标从伪目标中分离出来,提出两个梯度统计特征,然后结合目标的面积、周长、长宽比、圆形度、粗糙度等形态特征,组成7维特征向量送入贝叶斯分类器进行分类。实验结果表明,本文算法能适应标本、染色及图像背景等复杂变化,目标识别率可达91%。     

基于改进蜂群算法的无人机路径规划

人工蜂群算法存在初始蜜源具有随机性,后期收敛速度慢,易早熟等问题。运用最大最小距离积法处理初始蜜源,把K均值聚类算法与人工蜂群算法相结合,提出改进的人工蜂群算法,用于解决无人机路径规划问题。仿真结果表明改进的人工蜂群算法收敛速度更快,得到的解的适应度更好。     

黄铜脱锌腐蚀的特征及防止措施

黄铜在机械设备制造中应用广泛,但黄铜在使用中存在脱锌腐蚀现象,弄清楚脱锌腐蚀的机理,找到防止脱锌腐蚀的措施对延长设备使用寿命具有重要意义。阐述了黄铜脱锌腐蚀的特征和影响因素,着重论述了黄铜脱锌的腐蚀机理。研究发现,在黄铜合金中加入砷、硼、稀土等元素或采用缓蚀剂可防止黄铜的脱锌腐蚀。     

基于改进C-均值聚类算法的空中目标分类

空中目标的正确分类对防空作战效果有着重要的影响。在分析了空中目标类型和目标的表征方法之后,构建了动态聚类中的一种分类算法———改进C-均值算法。该算法改变了以前算法中只用一个聚类中心作为一类的代表的做法,而采用的是类核函数代替类心的方法。类核函数较一个聚类中心更能够表现出某一类的分布信息,从而提高分类的正确率。     

航空燃料水反应试验条件对试验结果的影响

航空燃料水反应试验是检测喷气燃料和航空汽油洁净性指标的一个重要方法,该方法的试验结果受试验条件影响.探讨了试验条件对试验结果的影响,通过考察摇动速率和摇动幅度,提出了优化摇动速率和摇动幅度的试验控制条件.在摇动时间为2min、摇动速率为150次/min、摇动幅度控制在185 mm、静置时间为5 min进行试验时,其试验结果均呈现很好的重复性和再现性,较好地消除了方法中试验条件控制对试验结果的影响.     

基于稀疏子空间聚类的人脸识别方法

在现有的稀疏子空间聚类算法理论基础上给出两种稀疏子空间聚类优化算法:稀疏线性子空间聚类和稀疏仿射子空间聚类。这两种优化算法针对不同的数据集会有不同的聚类效果。通过稀疏表达得到不同的稀疏系数矩阵,把稀疏系数矩阵应用到较为简单的改进的正则化谱聚类算法中实现聚类。应用Yale B数据对人脸图像进行识别分类得出:采用稀疏线性子空间聚类算法优于稀疏仿射子空间聚类算法;在算法执行时间上和算法聚类错误率比传统的稀疏子空间聚类较为快速高效。     

基于相对密度的增量式聚类算法

基于聚类的相对性原则:簇内对象具有较高的相似度,而簇间对象则相反,提出一种基于相对密度的增量式聚类算法,它继承了基于绝对密度聚类算法的抗噪声能力强、能发现任意形状簇等优点[1],并有效解决了聚类结果对参数设置过于敏感、参数值难以确定以及高密度簇完全被相连的低密度簇所包含等问题。同时,通过定义新增对象的影响集和种子集能够有效支持增量式聚类。     

基于分合粒子群算法的多无人机任务重分配

多UAV在执行任务过程中,战场环境以及UAV编队状态的改变将导致原有的分配计划失效或效率降低,因此有必要重新分配任务.针对多无人机任务重分配问题,首先建立了相应的数学模型.其次运用分组基础上的任务重分配策略进行任务分配,提出了改进的K均值聚类算法进行初步分组,再在分组的基础下,提出了分合粒子群优化算法进行组内任务分配.最后进行实验仿真,实验结果与分析表明基于分合粒子群算法的任务重分配方法能有效地满足多变的战场环境要求.     

基于ReliefF特征加权的人工蜂群聚类算法

针对模糊聚类算法对最优聚类中心的搜索能力偏弱,以及没有度量样本数据各维特征属性对聚类结果贡献度的问题,提出了一种ReliefF特征加权的人工蜂群聚类算法。算法利用人工蜂群算法搜索最优聚类中心,使用ReliefF算法度量数据各维特征权重,分析了各维特征对聚类的不同影响,减弱冗余特征对聚类的干扰,增强有效特征对聚类的贡献,对加权变换后的数据样本进行聚类以提高聚类效果。在UCI数据集上的对比实验结果表明,此算法具有很好的综合性能。     

基于多尺度特征聚类算法的不确定目标检测

提出一种基于无样本的SAR图像目标检测分类方法。针对空战过程中难以获得大量SAR图像目标样本问题,采用基于全局CFAR的多尺度SIFT特征进行目标纹理描述,并针对特征维度较高及特征描述之间存在的冗余问题,通过PCA算法对其进行降维处理后,采用DBSCAN算法对潜在目标区域的多尺度SIFT特征进行分类实现目标检测。通过单一目标和多类目标图像进行实验验证,实验结果表明该方法具有一定的有效性和可行性。     

基于相似性和距离及遗传模拟退火的自适应聚类算法

针对模糊C-均值(FCM)算法中聚类数目的确定问题,提出了基于样本间相似度量和距离的算法,该算法可有效缩短聚类数搜索的范围,减少计算工作量。对于模糊C-均值算法聚类中心初始值随机选择易陷入局部极小值问题,采用遗传模拟退火算法优化FCM的聚类中心,以人工数据集和标准数据集验证了遗传模拟退火算法具有较强的全局收敛性能,有效提高了聚类效果。     

基于模糊聚类的入侵检测方法

分析了异常入侵检测存在的问题,研究了基于模糊聚类的入侵检测算法。该算法采用C-均值算法,通过训练数据聚类、异常聚类划分和行为判定等3个步骤实现异常入侵检测。试验采用KDD99数据进行了测试,证明该算法是可行和有效的。     

基于改进NSGA-III算法的动态武器协同火力分配方法

针对防御场景下的动态武器协同火力分配问题,将其转化为多目标约束组合优化问题,在考虑资源约束、可行性约束的前提下,以我方损失最小、消耗资源最小为原则,对敌方目标造成最大的伤害.基于此,在NSGA-III算法的基础上提出基于A-NSGA-GKM算法的动态武器协同火力分配方法,通过遗传K均值聚类算法对初始参考点进行自动分组聚...