土工离心机技术在山区地质灾害研究中的应用

土工离心机是地质灾害模型实验研究中的重要装备,它通过高速旋转产生离心加速度模拟超重力环境。应用离心机进行山区地质灾害模型实验时,对模型缩尺比要求各不相同。总结了滑坡、降雨、泥石流模型实验的研究现状和实验缩尺比要求,归纳了国内外离心机技术的进展和未来发展方向。     

圆度误差的激光衍射测量法研究

介绍激光衍射测量圆度误差的原理、测量方法,并用光学分度头对同一工件处圆表面的圆度误差进行了对比实验,所用激光测量装置具有构造简单,造价低廉,可实现非接触测量等特点。     

蜡含量对稠油水包油乳状液性质的影响

对于含蜡稠油水包油乳状液性质影响的研究多集中于胶质、沥青质、固体颗粒等因素上,对于蜡组分对水包油乳状液性质的影响研究较少。本文以某油田稠油和石蜡配制的不同含蜡量的乳状液为研究对象,利用Zeta电位粒度仪、界面张力仪以及流变仪等分析了不同含蜡量对乳状液Zeta电位、界面张粒径大小、流变性、粘温特性、表观粘度的影响。研究表明,在一定温度、一定含蜡量下水包油乳状液Zeta电位下降,表面张力降低,粒径减小,稳定性增强,对乳状液流变性不会产生明显影响。温度变化对含蜡稠油水包油乳状液性质有重要影响。     

圆弧齿锥齿轮尖齿刮削刀盘的齿形设计与重磨

圆弧齿锥齿轮硬齿面刮削加工新工艺作为一种消除热处理变形的有效手段,已得到越来越广泛的应用,铲齿和圆磨齿刮削刀盘的齿形设计、误差分析及重磨工艺等问题都已得到较好解决,刮削加工后的齿面接触区亦已得到保证。众所周知,铣刀盘若采用尖齿刀头,比之铲齿有许多优点,如前、后刀面都是平     

提高齿轮滚刀精度寿命途径的探讨

提高齿轮滚刀精度寿命是一个极待解决的技术问题,对齿轮加工(特别是大模数齿轮)有重要意义.据分析,齿轮滚刀精度寿命主要受重磨齿形误差制约,从而与齿形公差标准,造形设计方法,铲磨和重磨工艺等问题密切相关。本文在分析了多把滚刀齿形误差实测数据的基础上,就以上各个方面提出了一些看法和意见,供商榷。     

实现圆锥直齿轮“根切”专用模板的设计

运用展成法精加工硬齿面圆锥直齿轮时,如果刨齿刀的顶刃参加切削,将增加切削负荷,降低齿面精度和减少可转位刨齿刀的转位次数。为避免在精加工后齿形根部留有凸台,在热处理前的粗加工时,就应该解决“根切”问题。通过设计专用模板在Y23160刨齿机上加工圆锥直齿轮,解决了这一问题。     

图神经网络前沿进展与应用

图结构数据是现实生活中广泛存在的一类数据形式.宏观上的互联网、知识图谱、社交网络数据,微观上的蛋白质、化合物分子等都可以用图结构来建模和表示.由于图结构数据的复杂性和异质性,对图结构数据的分析和处理一直是研究界的难点和重点.图神经网络(Graph Neural Network,GNN)是近年来出现的一种利用深度学习直接对图结构数据进行学习的框架,其优异的性能引起了学者高度的关注和深入的探索.通过在图中的节点和边上制定一定的策略,GNN将图结构数据转化为规范而标准的表示,并输入到多种不同的神经网络中进行训练,在节点分类、边信息传播和图聚类等任务上取得优良的效果.与其他图学习算法相比较,GNN能够学习到图结构数据中的节点以及边的内在规律和更加深层次的语义特征.由于具有对图结构数据强大的非线性拟合能力,因此在不同领域的图相关问题上,GNN都表现出更高的准确率和更好的鲁棒性.本文在现有GNN研究的基础上,首先概述了GNN的出现历程,并介绍了相关概念和定义.之后本文着重讨论和对比了GNN中的各种算法框架,包括核心思想、任务划分、学习方式、优缺点、适用范围、实现成本等.此外,本文对GNN算法在多个不同领域下的应用场景进行了详细的阐述,将GNN与其他图学习算法的优缺点作了联系和比较.针对存在的一些问题和挑战,本文勾画了GNN的未来方向和发展趋势,最后对全文进行了全面而细致的总结.     

金庸小说中主角复杂爱情模式的识别与分析

该文提出了一种基于复杂网络分析方法的小说人物关系识别模型。通过以金庸14部武侠小说的分析过程为样例,首先提出了基于小说社会网络关系的降噪分析框架,然后在此基础上构建了人物亲密度评估与关系判别模型,最后给出了一种识别小说主角复杂爱情模式的通用模型。实验发现该模型能够有效地分析出小说中的复杂爱情模式,且在保证识别效率的同时还具备较高的精准度。在模型训练时,设置了变尺度窗口,发现随着窗口的变小,模型识别的主角复杂爱情模式呈现出召回率会不断上升至稳定,同时精确率则会维持相对稳定至超过一个阈值后不断下降这一重要现象。该文提出的复杂爱情模式识别框架,不仅对长文本小说人物关系分析具有较好的借鉴意义,还可以应用于判断小说精彩性和小说内容个性化推荐的图书决策支持系统。