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三种矿井堵漏风用无机增韧酚醛泡沫的制备和特性研究
被引量：
1
1
作者
彭龙现
蔡春城
+4 位作者
丁万民
刘会
董浩
胡相明
祝富盛
《山东科技大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2024年第5期25-34,共10页
防治煤自燃常用的酚醛泡沫存在韧性差、抗压强度低的问题。为了改善酚醛泡沫力学性能差的问题,本研究制备了三种无机增韧酚醛泡沫,研究了其发泡性能、力学性能、热稳定性。结果显示:纳米黏土增韧酚醛泡沫的固化时间提高,固化温度降低,...
防治煤自燃常用的酚醛泡沫存在韧性差、抗压强度低的问题。为了改善酚醛泡沫力学性能差的问题,本研究制备了三种无机增韧酚醛泡沫,研究了其发泡性能、力学性能、热稳定性。结果显示:纳米黏土增韧酚醛泡沫的固化时间提高,固化温度降低,而玻璃纤维和改性玻璃纤维增韧酚醛泡沫的固化温度变化较小;纳米黏土能够降低酚醛泡沫的发泡倍数,而玻璃纤维和改性玻璃纤维对其发泡倍数影响较小,增韧酚醛泡沫的收缩率降低;三种增韧剂均能改善酚醛泡沫的粉化率,其中纳米黏土的改善效果最佳;随着增韧剂添量的增大,酚醛泡沫的抗压强度先增大后稳定,当纳米黏土、玻璃纤维和改性玻璃纤维用量分别为6%、4%、4%时酚醛泡沫的抗压强度最大;玻璃纤维和纳米黏土增韧酚醛泡沫的热稳定性增加。
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关键词
酚醛树脂泡沫
增韧
力学性能
矿井堵漏风
纳米黏土
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职称材料
基于ResNet18与胶囊网络结合的人脸表情识别
被引量：
4
2
作者
刘宁
孙萍
+1 位作者
冯宇平
鞠伯伦
《青岛科技大学学报（自然科学版）》
CAS
2023年第5期109-114,共6页
为了避免CNN池化层丢失特征并解决胶囊网络自身卷积层特征提取不足的问题,提出一种改进的ResNet18和胶囊网络结合的人脸表情识别方法。该方法仅保留ResNet18的卷积层,对其中的3个残差块进行调整,然后融入CBAM注意力机制,替换胶囊网络的...
为了避免CNN池化层丢失特征并解决胶囊网络自身卷积层特征提取不足的问题,提出一种改进的ResNet18和胶囊网络结合的人脸表情识别方法。该方法仅保留ResNet18的卷积层,对其中的3个残差块进行调整,然后融入CBAM注意力机制,替换胶囊网络的单卷积层来提取特征,最后将提取的特征送入胶囊网络进行训练和分类。所提出的方法在CK+、RAF-db和FER+数据集上进行了实验,识别准确率CK+97.97%、RAF-db84.11%、FER+(单标签)86.24%、FER+(双标签)94.14%。实验结果表明,该方法在人脸表情识别方面具有可行性和有效性。
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关键词
胶囊网络
ResNet18
人脸表情识别
特征提取
CBAM注意力机制
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职称材料
题名
三种矿井堵漏风用无机增韧酚醛泡沫的制备和特性研究
被引量：
1
1
作者
彭龙现
蔡春城
丁万民
刘会
董浩
胡相明
祝富盛
机构
上海大屯能源
股份有限公司
孔庄煤矿
山东科技大学安全与环境工程学院
青岛海湾化学股份有限公司
出处
《山东科技大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2024年第5期25-34,共10页
基金
“十三五”国家重点研发计划项目子课题(2018YFC0807900)
国家自然科学基金项目(52274216)。
文摘
防治煤自燃常用的酚醛泡沫存在韧性差、抗压强度低的问题。为了改善酚醛泡沫力学性能差的问题,本研究制备了三种无机增韧酚醛泡沫,研究了其发泡性能、力学性能、热稳定性。结果显示:纳米黏土增韧酚醛泡沫的固化时间提高,固化温度降低,而玻璃纤维和改性玻璃纤维增韧酚醛泡沫的固化温度变化较小;纳米黏土能够降低酚醛泡沫的发泡倍数,而玻璃纤维和改性玻璃纤维对其发泡倍数影响较小,增韧酚醛泡沫的收缩率降低;三种增韧剂均能改善酚醛泡沫的粉化率,其中纳米黏土的改善效果最佳;随着增韧剂添量的增大,酚醛泡沫的抗压强度先增大后稳定,当纳米黏土、玻璃纤维和改性玻璃纤维用量分别为6%、4%、4%时酚醛泡沫的抗压强度最大;玻璃纤维和纳米黏土增韧酚醛泡沫的热稳定性增加。
关键词
酚醛树脂泡沫
增韧
力学性能
矿井堵漏风
纳米黏土
Keywords
phenolic resin foam
toughened
mechanical properties
mine leak blocking
nano-clay
分类号
TQ317 [化学工程—高聚物工业]
TD75 [矿业工程—矿井通风与安全]
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职称材料
题名
基于ResNet18与胶囊网络结合的人脸表情识别
被引量：
4
2
作者
刘宁
孙萍
冯宇平
鞠伯伦
机构
青岛
科技大学自动化与电子工程学院
青岛海湾化学股份有限公司
中国船舶集团
有限公司
第七一六研究所
出处
《青岛科技大学学报（自然科学版）》
CAS
2023年第5期109-114,共6页
基金
国家自然科学基金项目(61971253)
青岛科技大学2021年大学生创新训练计划项目(S202110426006).
文摘
为了避免CNN池化层丢失特征并解决胶囊网络自身卷积层特征提取不足的问题,提出一种改进的ResNet18和胶囊网络结合的人脸表情识别方法。该方法仅保留ResNet18的卷积层,对其中的3个残差块进行调整,然后融入CBAM注意力机制,替换胶囊网络的单卷积层来提取特征,最后将提取的特征送入胶囊网络进行训练和分类。所提出的方法在CK+、RAF-db和FER+数据集上进行了实验,识别准确率CK+97.97%、RAF-db84.11%、FER+(单标签)86.24%、FER+(双标签)94.14%。实验结果表明,该方法在人脸表情识别方面具有可行性和有效性。
关键词
胶囊网络
ResNet18
人脸表情识别
特征提取
CBAM注意力机制
Keywords
capsule network
ResNet18
face expression recognition
feature extraction
CBAM attention mechanism
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
三种矿井堵漏风用无机增韧酚醛泡沫的制备和特性研究
彭龙现
蔡春城
丁万民
刘会
董浩
胡相明
祝富盛
《山东科技大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2024
1
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于ResNet18与胶囊网络结合的人脸表情识别
刘宁
孙萍
冯宇平
鞠伯伦
《青岛科技大学学报（自然科学版）》
CAS
2023
4
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职称材料
已选择
0
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