增容剂对聚对苯二甲酸丁二酯/聚丙烯共混体系相形态、热稳定性与流变性能影响研究

为了丰富聚对苯二甲酸丁二酯(PBT)纤维品种,以乙烯-醋酸乙烯共聚物接枝马来酸酐(EVA-gMAH)、乙烯-辛烯共聚物接枝甲基丙烯酸缩水甘油酯(POE-g-GMA)和乙烯-丙烯酸酯-甲基丙烯酸缩水甘油酯(EMG)为增容剂,采用熔融共混法制备了不同组成比例的PBT/PP共混物,通过扫描电镜、差示扫描量热法、热失重分析法和毛细管流变仪等手段测试了共混物,考察增容剂种类和用量对共混物结构性能的影响。结果表明:共混物PBT/PP为不相容体系,选择共混物PBT/PP为70/30(质量比)时加入3种增容剂,发现增容剂对PBT/PP共混的增容效果为:EMGPOE-g-GMAEVA-g-MAH。共混物的熔点无明显变化,分解温度增加,耐热性增强。对比不同种类增容剂含量为1份的共混物,其表观黏度均随着剪切速率的增大而减小,说明改性共混物是假塑性流体。     

基于灰色聚类分析的白洋淀水质评价

水质评价对了解水体生态功能、区域环境质量、科学制定治理规划有着重要的作用。文章以雄安新区白洋淀水质为研究对象,通过2009-2017年现场实际监测数据与试验,对7个代表性监测站点的溶解氧等6个指标进行监测,运用灰色聚类分析法并结合变异系数法赋权,对其水质进行分级与评价,为白洋淀的综合治理提供更加客观科学依据。研究结果表明:光淀张庄、枣林庄的水质等级为Ⅲ类,水质状况达标;烧车淀、王家寨、采蒲台、圈头的水质等级Ⅳ类,端村的水质等级为Ⅴ类,水质均不达标;评价结果比较客观的反映了水体水质状况与类别,克服了单因素评价易受个别因素影响的缺陷。     

融合时间隐语义填充和子群划分的推荐算法

随着个性化推荐技术的发展，推荐系统面临着越来越多的挑战。传统的推荐算法通常存在数据稀疏性和推荐精度低等问题。针对以上问题，提出了一种融合时间隐语义填充和子群划分的推荐算法[K]-TLFM（Time Based Latent Factor Model Integrated with [k]-means）。该算法利用融合时间因素的隐语义模型对原始用户物品评分矩阵缺失项进行填充，避免了用全局平均值或者用户/物品平均值补全矩阵带来的误差，有效缓解了数据稀疏性问题，同时融合时间因素有效地刻画了用户偏好随时间的变化；完成评分矩阵缺失项填充后，基于二分[k]-means聚类算法将偏好、兴趣特征相似的对象划分到同一个子群中，在目标用户所属的子群中基于选定的协同过滤算法为用户产生推荐列表，提高了推荐效率和准确性。在MovieLens和Netflix数据集上对该算法的推荐性能进行了对比实验，结果表明该算法具有更高的推荐精度。     

聚羧酸系减水剂在高速铁路预制梁中的应用

该文针对鲁南高铁临沂东梁场对预应力梁混凝土的技术要求,以混凝土的工作性能、力学性能及耐久性能为目标,尤其以耐久性为核心,进行了C50预应力梁的混凝土配合比设计。通过采用性能优良的聚羧酸系高性能减水剂、低水胶比的技术路线,成功配制出高工作性能、良好的力学性能以及优异的耐久性能的预应力梁混凝土。最终该混凝土在临沂东梁场得到了成功的应用,取得了良好的效果。