基于PCA-RBF网络模型的硫化矿自燃安全性研究

为了更加准确地预测硫化矿自燃安全性,综合考虑硫化矿自燃倾向性及火灾后果严重性,将硫化矿自燃安全性划分为9个等级,并选取矿山含硫量、矿山含碳量、矿石温度、矿石堆放时间、采场人员数量、氧气浓度和采场矿层厚度作为评价因素集。利用主成分分析法（Principal Component Analysis,PCA）对94个采场样本数据进行降维处理,得到包含70%以上原始信息的3个主成分。将降维后的84组数据作为基于径向基函数神经网络（Radial Basis Function Neural Network,RBF）预测模型的训练样本,10组数据作为检验样本进行硫化矿自燃安全性预测。最后分别利用十折交叉验证法和留一法对94组检验样本的自燃安全性预测结果进行检验,得到硫化矿自燃安全性预测准确率分别为92.55%和91.49%。研究结果表明：PCA-RBF网络模型对硫化矿自燃安全性的预测性能良好,且优于未经主成分分析的结果。     

甜菊糖甙超滤的应用研究

本文主要描述不同分子量的ＰＡＮ和ＣＡ膜净化甜菊糖甙，超滤后的甜菊糖甙较好地解决了生产中所出现的沉淀和起泡问题，并对新旧工艺进行对比和评价。     

适用于扩展有限元裂缝计算的钢筋与混凝土粘结滑移关系

以定量分析钢筋与混凝土粘结滑移关系为目标,利用RCXFEHohai-P扩展有限元程序,计算采用不同粘结滑移公式时钢筋混凝土简支梁的最大裂缝宽度。结果表明,计算所得最大裂缝宽度各不相同,且都与《混凝土结构设计规范》(GB 50010—2010)所列最大裂缝宽度公式计算值存在差别。为此,基于GA-BP神经遗传网络,以规范最大裂缝宽度公式计算值为预测目标,反演得到适用于扩展有限元裂缝计算的粘结滑移公式,算例表明该公式能满足扩展有限元裂缝宽度计算要求。研究成果对提高扩展有限元裂缝分析的准确性具有一定的参考价值。     

含水量对渠道保温板保温耐久性的影响及保温板厚度设计

北方渠道大多使用保温板防止混凝土衬砌受冻胀破坏。在计算保温板厚度时为了降低成本,容易忽略保温板使用过程中受各种因素的影响导致保温效果变差的情况,使混凝土衬砌达不到设计使用年限便提前被破坏。内蒙古河套灌区试验结果表明,由于受酸雨、冻融作用、含水量等因素的影响,保温板保温效果平均每年降低0.9℃,其中受含水量变化的影响最大。经试验测得:聚苯乙烯保温板(EPS)含水量每增加1%,会导致导热系数增大5%。基于多层材料串联热阻叠加原理和热阻等效原理,对保温板厚度计算公式进行完善,并提出相应的铺设方法和施工技术要求。该设计对保温板在季节性冻土区的推广应用具有一定参考价值。     

墩头超长实用堰泄洪安全分析及模型试验验证——以缅甸DAPEIN(Ⅰ)水电站工程为例

以缅甸DAPEIN(Ⅰ)水电站工程为例,论述了将WES实用堰的闸墩墩头向上游超长延伸之后,对泄洪安全所造成的影响。针对WES实用堰流量系数、堰面动水压力容易受边界因子影响的特点,对设计断面的堰顶布置和墩头形状进行了优化。根据堰面空化数计算公式及水流特性推导出计算的关键部位,对空化数进行计算。采用几何比尺为1∶60的物理模型对溢流堰的泄流能力和堰面动水压力进行了试验测试。试验结果表明:溢流堰的模型试验泄流能力和设计泄流能力非常相近。堰面动水压力除工况2的B4测点出现了-1.2 k Pa的微小负压值外,其余堰面时均压强值均大于0。从而,在泄流能力和堰面动水压力两方面都验证了这种设计方案的合理性。该工程所遇到的结构布置问题在中低溢流坝工程中属常见问题,解决思路可为今后类似工程建设借鉴参考。     

多元线性回归优化聚偏氟乙烯/乙酸纤维素共混微滤膜成膜因素

首先分别以纯水通量、平均泡点压力减最大泡点压力、纯水通量加最大泡点压力减平均泡点压力作为考察PVDF/CA共混微滤膜的性能指标，设计了9因素4水平的正交实验表L₃₂(4⁹)并进行实验，其次采用标准化系数矩阵的多元线性回归模型对实验数据进行处理。结果表明：当以纯水通量为目标函数时，共混比、固含量、添加剂含量、凝胶浴温度是影响因子；当以平均泡点压力减最大泡点压力为目标函数时，固含量是影响因子；当以纯水通量加最大泡点压力减平均泡点压力为目标函数时，固含量是影响因子。结合环境扫描电镜照片对实验结果的综合分析后确定，当共混比、固含量、添加剂含量和凝胶浴温度分别为4∶1、12%、2%～3%和30～35℃时，即可制得性能较好的PVDF/CA微滤膜。     

多标准视频编码器下的运动估计评估

运动估计是视频编码过程中最为复杂和耗时的阶段。为分析和优化其性能,从多个流行的开源视频编码器中提取出单独的运动估计算法模块,根据视频分辨率和视频内容的不同建立程序输入集,从而构成一套完整的测试程序集合。利用性能分析工具对算法性能和微体系结构性能进行量化分析,给出这些算法在当今主流处理器体系结构上的性能差异。实验结果表明,复杂视频和高分辨率视频下的运动估计算法耗时最长,且大部分算法的指令级并行性没有太大差异。算法最后一级高速缓存的缺失率和分支误预测率都较低,分别在0.01%和7%以下。     

基于偏最小二乘法的咳嗽信号检測

咳嗽中包含丰富的病理信息,可以为临床诊断提供重要支持。自动咳嗽检测方法有助于提高检测结果的可靠性,并减少人为工作量。但在自然记录的语音信号中,非咳嗽信号的数量远多于咳嗽,语音流中咳嗽信号的自动检测是个典型的类别不均衡问题。针对该问题,提出一种基于偏最小二乘分类法的咳嗽信号检测模型APLSCX。利用非对称偏最小二乘分类器处理类别不均衡数据的能力,对归一化的特征向量进行特征抽取,同时基于低维数据的方差调整分类平面。实验结果显示,与LCM、SVM等主流模型相比,APLSCX兼顾了小类的召回率和精度指标,具有较高的检出率和较低的误警率,更适用于自然语流中咳嗽信号的检测。     

内容分发网络中基于相关内容吸引的缓存算法

内容分发网络中基于内容名的缓存算法会导致路由表规模随网络增长而膨胀,将严重影响网络路由效率和性能。针对该问题,提出一种基于相关内容吸引的节点缓存算法。利用本地缓存算法,通过节点已缓存内容对其他内容的吸引作用吸引主要特征内容,排斥具有次要特征内容,将缓存中不同特征内容的数量差异进行放大,使缓存内容表现出明显稳定的内容特征。同时设计相关内容生存时间相互增强的缓存策略,以减少路由通告信息量,提高内容分发网络的路由能力。实验结果表明,该算法在有效解决路由问题的同时,能增强缓存内容稳定性,提高路由可信度。     

基于先验知识的自适应多叉树防碰撞算法

为提高无线射频识别(RFID)系统快速识别大量标签的能力,提出一种基于先验知识的自适应多叉树防碰撞算法。利用标签访问的规律性和标签分布的随机性,在不同的搜索深度,根据已有的先验知识和碰撞比特信息估计待识别的标签数量,从而动态地自适应选择搜索叉树。通过有效减少碰撞和空闲时隙数,大幅提高读写器搜索和识别标签的能力。理论分析与仿真实验结果表明,该算法能克服传统自适应多叉树防碰撞算法的缺点,合理选择初始搜索叉树,尤其在待识别标签数量较多的场合,可有效提高RFID系统的吞吐率。