石墨烯的用量对合成异戊橡胶力学性能和电性能的影响

通过对不同含量的石墨烯与异戊橡胶混炼和硫化,制备出了石墨烯补强的新型异戊橡胶复合材料,硫化特性测试表明石墨烯能够增大异戊橡胶的硫化程度,且随着石墨烯含量增多,石墨烯对异戊橡胶硫化的促进效果也会增强,但是石墨烯含量的增多也会导致异戊橡胶焦烧时间t_(10)的下降,影响橡胶混炼过程的安全性。经过拉伸强度和撕裂强度等力学性能测试表明,石墨烯的添加能够同时增大异戊橡胶的拉伸强度和撕裂强度,当异戊橡胶中加入0.5～1.0份石墨烯时,异戊橡胶的综合力学性能最好。电性能测试结果表明,加入2.0份石墨烯,异戊橡胶的电导率提高近1 000倍,达1.87×10~(-7) S/cm,可以制备适应某些领域的抗静电橡胶和导电橡胶。     

基于多项式变换的参数估计方法

本文给出一种采用DPT估计SNCK信号时宽—带宽积的方法,并通过仿真该估计方法的性能与其它估计方法进行比较.首先给出SNCK信号参数估计的一般过程.为了便于计算和理论推导,根据估计出的中心频率将接收到的SNCK信号搬移到零频,从而进一步估计其它参数,如采用DPT估计SNCK信号时宽带宽积.本文将重点研究采用DPT算法估计SNCK信号值的方法.     

SMA丝增强SHCC拉伸时的变形和裂纹自回复性能研究

将单根形状记忆合金(SMA)丝埋入应变硬化水泥基复合材料(SHCC)中,采用循环拉伸试验研究SMA丝的预拉伸应变大小(分别为0％、2％、4％和5.5％)对SHCC拉伸应力-应变关系、残余应变回复率、裂纹平均宽度、裂纹回复性等的影响.结果 表明,SMA丝的埋入提高了SHCC的初裂强度、极限强度和极限应变.SMA丝的预拉伸应变较大时,SMA增强SHCC的延性和强度较高.采用加热方法驱动SMA丝可使SHCC的残余应变减小,含预拉伸SMA丝的SHCC试样的变形回复率达到60％ ～ 90％,而含未预拉伸SMA丝的SHCC试样的变形回复率仅为20％～ 42％.SMA丝预拉伸应变增加时,SMA丝驱动后SHCC中裂纹的平均宽度变小.当驱动预拉伸应变为5.5％的SMA丝时,SMA增强SHCC的裂纹平均宽度约为10μm.     

基于桥连接的词典学习方法的语义解析

现阶段的语义解析方法大部分都基于组合语义,这类方法的核心就是词典。词典是词汇的集合,词汇定义了自然语言句子中词语到知识库本体中谓词的映射。语义解析一直面临着词典中词汇覆盖度不够的问题。针对此问题,该文在现有工作的基础上,提出了基于桥连接的词典学习方法,该方法能够在训练中自动引入新的词汇并加以学习,为了进一步提高新学习到的词汇的准确度,该文设计了新的词语—二元谓词的特征模板,并使用基于投票机制的核心词典获取方法。该文在两个公开数据集(WebQuestions和Free917)上进行了对比实验,实验结果表明,该文方法能够学习到新的词汇,提高词汇的覆盖度,进而提升语义解析系统的性能,特别是召回率。     

陕北风沙滩区浅层地下水环境演化和发展趋势

陕北风沙滩区生态脆弱,但在风沙滩区及周边人类大量的活动,使该区域地下水环境发生了很大变化.利用风沙滩区浅层长系列地下水观测数据,结合区域水文地质条件,从内外动力地质和人为活动共同作用来分析浅层地下水赋存空间环境演化规律,预测发展趋势.完成了对浅层地下水环境多角度多层次演化的分析,并从风沙滩区植被、降落漏斗、海子面积、水质等多方面进行了发展趋势预测.得出陕北风沙滩区浅层地下水环境在人为破坏和人为保护双向发力下,向相反的方向演化,并表现出时好时坏.总之在人为破坏没有停止之前,人为保护虽有作用,但不治本.     

井工转露天采区顶板厚度不足诱发滑坡问题研究

井工转露天开采是安全生产遇到的新问题。以紫金山金铜矿为背景，利用数值模拟法系 统研究了井 工转露天开采工况下顶板厚度从 68 m 逐渐减小至 44 m 时顶板的安全性，界定出顶板最小安 全厚度为 45 m。同时 系统研究了顶板厚度变化对上部边坡应力场的影响特点，得出随着顶板变薄坡脚处塑性破坏区 增大，导致边坡稳 定性变小的规律，并通过边坡稳定性分析计算验证其正确性。因此在井工转露天开采过程中， 为了确保安全生产 需要确保顶板有足够的厚度，避免作业设备和工作人员坠入老井采区及滑坡灾害发生。     

弱相互作用调控表面活性剂自组装(Ⅱ)——表面活性剂的结构与设计

介绍了表面活性剂的结构、性质以及分类,综述了阴离子表面活性剂、阳离子表面活性剂、两性离子表面活性剂、非离子表面活性剂的分子间弱相互作用。另外,简述了低聚型表面活性剂和其他新型表面活性剂的结构及应用。     

基于SCAE⁃ACGAN的直升机行星齿轮裂纹故障诊断

直升机行星传动轮系结构复杂、工况多变,其振动信号受工况影响大,在故障样本较少的情况下导致行星齿轮箱故障诊断准确率不高,早期故障诊断困难。针对上述问题,提出将堆栈收缩自动编码网络(stacked contractive autoencoder,简称SCAE)与辅助分类生成式对抗网络(auxiliary classifier generative adversarial networks,简称ACGAN)相结合的SCAE-ACGAN故障诊断方法。ACGAN的生成器产生与真实样本具有类似分布的生成样本,扩展训练样本集,并与真实样本一起输入至判别器进行训练。ACGAN采用SCAE作为判别器,利用SCAE良好的抗数据波动能力,从扩展样本集中挖掘出有效的深度特征,并实现样本的真伪与类别的判定。ACGAN的判别器和生成器在对抗学习训练机制下交替优化,提高方法的样本生成质量与故障判定能力。将SCAE-ACGAN应用于直升机行星轮裂纹故障诊断,结果表明,SCAE-ACGAN的故障诊断性能好,在样本数量少与工况变化情况下具有较好的健壮性和适应性。     

紫色马铃薯酒发酵工艺优化及主发酵期花青素与色泽的动态变化

以紫色马铃薯为原料，在单因素的基础上，通过响应面法对紫色马铃薯酒的发酵工艺参数进行优化。最佳发酵工艺参数为:马铃薯与面粉比1:0.6、料水比1:1 (g/mL)、α-淀粉酶添加量8.5 U/g、酒曲添加量0.45%。此工艺在28 ℃下发酵14 d，得到的紫色马铃薯酒酒精度13.5%vol，花青素含量166.34 mg/mL，酒体澄清透明呈紫红色，酸甜适中，有独特酒香，综合感官评定得分90分。测定主发酵期花青素和色泽的动态变化，分析表明，紫色马铃薯酒在发酵过程中花青素呈现先上升后下降的趋势，色度呈现先下降后趋于平缓的趋势，色调则与之相反。聚合色度和褐变指数总体均呈现逐渐上升的趋势。试验结果为工业化生产紫色马铃薯酒提供理论依据。