大体积混凝土胶凝材料体系水化放热规律研究

为研究低热硅酸盐水泥与大掺量矿物掺合料胶凝材料体系间水化放热规律方面的差异,采用直接法测定两者的水化放热过程,根据计算出的水化放热曲线及水化速率曲线,分析了两者在水化放热规律方面的差异;并采用Krstulovic-Dabic模型3个时期的积分方程进一步对比分析两者在水化进程方面的差异。研究结果表明试验方案中掺有矿粉的胶凝材料体系水化热前期低于低热硅酸盐水泥,而后期高于低热硅酸盐水泥;在水化放热规律方面,掺入一定掺量的矿物掺合料后,与低热硅酸盐水泥相比,初终凝时间延后,加速期与减速期延长;在结晶成核与晶体生长(NG)时期,n值越大,水化阻力越大,初凝时间相对推后,k_NG值越大,水化速率越快,加速期越短,终凝时间相对提前,在相边界反应时期(I)与扩散时期(D),k_I,k_D越大,水化速率越快,减速期越长。研究结果为改善大体积混凝土的温度防裂性能提供参考。     

低温溶液法制备TiO2/γ-AlO(OH)纳米复合粉体及其光催化性能

以硝酸铝为铝源,钛酸四丁酯为钛源,柠檬酸三铵为起泡剂,聚乙烯吡咯烷酮(PVP)作表面活性剂,采用低温溶液法制备TiO2/γ-AlO(OH)复合纳米粉体光催化剂;采用HRTEM、FESEM、EDS、XRD、紫外-可见漫反射光谱(UV-Vis DRS)和N2吸附-脱附(BET)等手段对复合材料进行表征;研究了γ-AlO(OH)掺杂量、PVP表面活性剂等对TiO2/γ-AlO(OH)复合纳米粉体的形貌及光催化活性的影响规律;探究了吸附作用对催化剂活性的影响。结果表明：载体材料γ-AlO(OH)纳米微球的介孔结构限制了TiO2纳米晶的团聚和长大,适当添加PVP表面活性剂可以减少复合粉体团聚,并调控其微观形貌;当γ-AlO(OH)掺杂质量分数为10%、PVP添加量为0.1 mmol时,制备的TiO2/γ-AlO(OH)复合粉体的BET比表面积为334.27 m2/g,催化性能最佳,光照30 min,对罗丹明B的降解效率为94.26%,远大于纯锐钛矿结构TiO2和市售P25催化剂。     

浅析三维重建算法

为了将二雏图纸在计算机中自动转换成三维模型并进行交互式显示和各种操作,必须首先从二维图纸中读取所有线条、标注等信息。将这些信息以合适的数据结构进行组织,然后根据这些数据识别相应的几何元素及其位置、尺寸等信息,即进行三维重建。该文对已有的多种三维重建算法进行分类和剖析,归纳出三维重建算法的主要技术难点,并给出了核心的内部数据结构。     

遗传算法在WSN路由协议设计中的研究与应用

和传统无线网络的节点相比,无线传感器网络的节点有其特殊的地方:电源能量有限,通信能力有限以及计算能力有限,网络拓扑结构更加不稳定,这些特性使得以前研究很多的无线自组织网的网络路由协议不能直接应用于无线传感器网络.提出基于遗传算法思想来设计和优化无线传感器网络的路由协议,使得源节点和目的节点之间以及中间节点之间存在多条最佳路径,节点在进行路由选择的同时,最大限度来保证网络各节点的总体能量消耗最少,最终保证整个网络的残存性能有进一步的提高.     

针对隐含约束条件的报警关联判别算法

因果关联法是当前报警关联所普遍采用的方法之一,这种方法的基础在于判断两条报警之间的关联性.然而,此项研究所面对的一个重要问题是判别报警之间的间接联系.因此,首先对报警关联的一般方法进行形式化描述,以此阐述传统的因果关联算法存在的局限性,并分析存在隐含约束关系时关联的难点所在,讨论各种隐含约束关系的存在形式,最终提出针对隐含约束关系的报警关联判别算法(CDAIR),特别是针对时间约束、定位约束和访问控制约束的判别方法.对该算法给出了相应实验的实验过程以及实验结果,证实了算法的有效性.     

嵌入式处理器在片调试功能的验证

以龙芯1号处理器为研究对象,探讨了基于JTAG的处理器在片调试功能的验证方法.根据在片调试的结构特征建立了功能覆盖率模型,并以访存模式为基准分步建立虚拟验证原型.整个验证将定向功能测试和指令集随机测试有机地结合起来,迅速定位了设计中多个难以发现的错误.最终验证的功能覆盖率达到100%,FPGA原型经长时间运行无误.     

考虑多粒度类相关性的对比式开放集识别方法

深度神经网络在分类任务上不断取得性能突破,但在测试中面对未知类样本时,会错误地给出一个已知类预测结果.开放集识别任务旨在解决该问题,要求模型不仅精确地分类已知类,同时对未知类样本进行准确判别.现有方法虽然取得了不错的效果,但由于未对开放集识别任务的影响因素进行分析,因而大多基于某种假设启发式地设计模型,难以保证对于实际场景的适应性.分析了现有方法的共性,通过设计一个新的决策变量实验,发现模型对已知类的表示学习能力是其中的一个关键影响因素.基于该结论,提出了一种基于模型表示学习能力增强的开放集识别方法.首先,由于对比式学习已展示出的强大表示学习能力以及开放集识别任务所包含的标签信息,引入了监督对比式学习方法,提高模型对已知类的建模能力;其次,考虑到类别间的相关性是在类别层次上的表示,且类别之间往往呈现分层结构关系,设计了一种多粒度类相关性的损失函数,通过在标签语义空间构建分层结构并度量多粒度类相关性的方式,约束模型学习不同已知类间的相关关系,进一步提高其表示学习能力;最后,在多个标准数据集上进行了实验验证,证明了所提出方法在开放集识别任务上的有效性.     

复杂多端柔性直流电网源网限流设备协同优化配置

利用源网限流设备协同优化配置解决复杂多端柔性直流电网的故障电流抑制难题,成为相关领域的研究热点。首先,结合模块化多电平换流器(MMC)与电网的耦合程度,提出适用于复杂多端柔性直流电网的区域划分原则,以提高多端柔性直流电网限流设备参数优化的计算效率;然后,根据各区域的限流需求,结合MMC、直流变压器、限流电抗器及故障限流器等关键源网设备的限流机理,提出各区域典型限流设备的配置方案;在此基础上,对不同区域限流设备参数进行分级优化;最后,基于PSCAD/EMTDC平台搭建六端直流电网,结合具体故障限流器拓扑,仿真验证所提源网限流设备参数分级优化方法的有效性。仿真结果表明,所提方法能够实现源网设备协同限流,减轻网侧设备的限流压力,同时提高设备参数优化的计算效率。     

激光直写系统中DMD控制方法的设计与改进

为解决在激光直写系统中利用数字微镜器件(DMD)无法对纵向像素数大于768的灰度图像进行滚动显示的问题,文章在其控制电路的数据传输、存储及显示驱动技术方面开展了研究.利用FPGA中丰富的逻辑资源实现了图像数据传输方式的改进,通过移位寄存器对数据进行拆分和位宽转换.提出间隔存储方法实现大尺寸灰度图像数据的存储,基于此方法可实现灰度图像滚动显示时的数据读取.同时,省去在上位机中进行位平面拆分和图像分割的预处理步骤,简化了上位机操作流程并提高了系统数据传输效率.实验结果表明,该系统能够以419.6 Hz的刷新率对大尺寸灰度图像进行滚动显示.     

基于驱动电流的水下热敏剪应力微传感器灵敏度研究

驱动电流是热敏式剪应力微传感器的一个重要参数。增大驱动电流可以提高传感器的灵敏度,但传感器的安全工作温度又限制了驱动电流的增大。研究了如何基于驱动电流来最大程度地提高传感器灵敏度。从理论上分析了传感器灵敏度随剪应力输入的变化规律。通过静水中的I-V特性测试实验,确定了传感器在水下工作的最大允许驱动电流。通过电压—剪应力特性测试实验,验证了传感器灵敏度与驱动电流的关系,得到了传感器在最大允许驱动电流激励下的灵敏度。研究,发现最大允许驱动电流可以使传感器在剪应力为0.2Pa时的灵敏度达到23.8mV/Pa。