渗流作用下新型装配重力式挡土墙有限元分析

为研究渗流作用下新型装配重力式挡土墙应力变化及墙体排水通道对墙后土体固结的影响,采用ABAQUS进行有限元分析,有限元分析结果与模型试验结果相吻合,证明该模型的合理性。在此基础上研究渗流作用下墙体应力变化趋势及墙体排水通道对墙后土体固结效果的影响。研究结果表明:横向排水通道对墙后土体固结效果的影响优于纵向排水通道对土体固结效果的影响,墙体底部横向排水通道的影响作用最显著;渗流作用下墙体应力由上往下呈先增大后减小的趋势,墙体下部所受最大水平剪应力最大。     

木片筛余物高得率半化学法清洁制浆技术研究

以太阳纸业备料车间木片筛选碎料（筛余物）为原料，对其烧碱法半化学制浆的实验室工艺和生产试验进行了研究。结果表明，筛余物采用半化学法制浆可获得较高得率和环压强度的纸浆，且用碱量对纸浆性能有显著影响。相对8%NaOH （相对于绝干原料）化学预处理，采用14%NaOH化学预处理结合两段浆浓22%的高浓磨浆工艺，所制半化学浆抄造浆张的裂断长和环压指数分别达2.89 km和9.76 N·m/g，是前者的1.9倍和1.2倍，而且优于现用国内OCC废纸浆抄造浆张；生产试验得到的浆张性能指标与实验室相吻合，其中紧度和环压强度分别达到GB/T 13023—2008瓦楞芯（原）纸AA级和A级优等品要求。     

认同度修正下的近相邻改进推荐算法研究

如何融合多方因素准确地为用户提供个性化产品一直是关注的热点问题，由此，一个新的近相邻改进算法融入了大众化认同度和个性化认同度，利于更加高效地挖掘隐藏信息。实验结果表明，相对于传统近相邻算法，认同度修正算法虽然查全率小幅度上下波动，但其他多个评价指标都得到极大提升，假正率和深度有所减少，查准率、[F1]值和提升度得以增加，并且，受试者特征曲线和提升曲线也都说明此修正算法具有更为显著的推荐效果。     

基于归一化水体指数及其阈值自适应算法的水体遥感反演效果分析

归一化水体指数（NDWI）是水体遥感反演的一种重要指标，其阈值及修正直接影响反演结果的精度。基于Landsat-8与GF-1光学多光谱影像，使用归一化水体指数法阈值0（TH₀）、最大类间方差法（OTSU）自适应阈值（TH_otsu）与均值漂移聚类算法（Mean-Shift）自适应阈值（TH_MS）分别对典型正常水体、云雾覆盖水体、富营养化水体、高含泥沙水体进行水体遥感提取与效果分析，结果表明：正常水体以TH₀为阈值提取精度最高，THMS提取精度次之，TH_otsu提取精度最差；而云雾覆盖水体、富营养化水体以及含泥沙水体使用THMS提取精度最高，尤其少量云雾覆盖下的水体，TH_MS具有更明显的优势，TH₀提取精度次之，TH_otsu提取精度最差；对于不同的阈值，Land?sat-8比GF-1总体表现出更高的水体提取精度。Mean-Shift算法应用于NDWI阈值修正与水体遥感反演具有快速、水质适应性强、效果稳定的优势，对尤其是复杂条件下的水体信息遥感反演具有较好的提取效果。     

CDBN‑IKELM的轴承变工况故障诊断方法

针对现有方法在轴承变工况方面存在的诊断精度低、人工提取特征不充分等问题，提出了基于卷积深度置信网络（convolutional deep belief network，简称CDBN）与改进核极限学习机 （improved Kernel?based extreme learning machine，简称IKELM）的滚动轴承故障智能识别方法。首先，由卷积深度置信网络对原始信号内的故障特征进行深层自适应提取；其次，利用等距特征映射对提取的多维特征进行降维，去除冗余特征信息；然后，采用改进的核极限学习机对特征进行分类，使用粒子群（particle swarm optimization， 简称PSO）对模型重要参数进行优化，实现滚动轴承变工况下的故障识别；最后，将所提方法应用于不同工况下多种轴承故障的诊断。实验结果表明，该方法能够智能有效地识别变工况的轴承故障，诊断结果优于已有的智能故障诊断方法。