关于论文中的图

1.图要精选,应具有自明性,切忌与表及文字表述重复。2.图要精心设计和绘制,要大小适中,线条均匀,主辅线分明。3.坐标图标目中的量和单位符号应齐全,并分别置于纵、横坐标轴的外侧。4.图中的术语、符号、单位等应与表格及文字表述所用的一致。     

膨胀剂、减缩剂对超高性能混凝土自收缩性能的影响

为了解决超高性能混凝土(ultra-high performance concrete,UHPC)存在的收缩开裂风险高等问题,研究膨胀剂、减缩剂对UHPC自收缩性能的影响,开展单掺膨胀剂或减缩剂UHPC的扩展度、基本力学性能及自收缩规律的试验研究,并在此基础上对膨胀剂与减缩剂双掺后的减缩效果进行研究.试验结果表明,膨胀剂或减缩剂单掺均提高UHPC扩展度;膨胀剂或减缩剂单掺均降低28 d抗压强度;掺膨胀剂、减缩剂UHPC的28 d自收缩发展可分为3个阶段:快速发展期、缓慢发展期、平稳期;单掺膨胀剂或减缩剂均有效抑制UHPC各阶段的自收缩,其中,膨胀剂HP-CSA质量分数为6.0％时减缩效果最佳,28 d减缩率达93.6％,减缩剂SBT?-SRA(I)质量分数为1.5％时减缩效果最佳,28 d减缩率为43.0％;膨胀剂与减缩剂双掺时未产生协同效应.     

速凝橡胶沥青与高分子自粘胶膜复合防水体系在地铁工程中的应用

速凝橡胶沥青材料与高分子自粘胶膜复合防水体系是一种新的地铁防水体系,该体系对喷射混凝土基层的开裂与变形有较好的适应能力,当复合防水体系损坏后具有自愈能力,可为地铁工程的耐久性提供保障.该体系用于北京地铁某车站工程中,使防水体系与混凝土结构形成了高效的"皮肤式"粘结效果.     

基于K-means和SOM的水下传感器数据采集方法

随着海洋资源勘探和海洋污染物监控工作的开展，水文数据的监测和采集等已经成为重要的研究方向。其中，水下无线传感器网络在水文数据采集过程中起着举足轻重的作用。本文研究的是水下无线传感器二维监测网络模型中，传感器节点数据采集的问题，其设计方法是通过自组织映射（Self-organizing mapping，SOM）对传感器节点进行路径最优化处理，结合优化的路径图形和K-means算法找到路径内部聚合点，利用聚合点和传感器的节点得到传感器通信半径内的数据采集点，最后通过SOM得到水下机器人（Autonomous underwater vehicle，AUV）到各个数据采集点采集数据的最优路径。经过实验验证，在水下1 200 m×1 750 m范围内布置52个传感器节点的情景下，数据采集点相比于传感器节点路径规划采用相同的采集顺序得到的路径优化了6.7%；对数据采集点重新进行自组织路径规划得到的路径比传感器结点路径的最优解提高了12.2%。增加传感器节点的数量，其结果也大致相同，因此采用该方法可以提高水下机器人采集数据的效率。     

逆作法在某既改下沉广场项目中的设计与应用

某既改项目新增一层下沉广场,下沉广场四周均是既有建筑的地下室。经过多方论证,采用逆作法施工下沉广场能最大程度节省工期,提高业主周转效率。介绍了该工程逆作法施工的设计及要点;重点描述了采用支护和挡墙一体设计的桩墙来代替地下连续墙作为基坑支护的设计做法以及采用钢筋混凝土复合柱代替型钢格构柱的设计做法,此做法的施工难度低于传统施工做法;并介绍了采用钢管桩对原有结构柱进行托换的技术。     

我国水-能源-粮食耦合关系及影响因素

为缓解我国水、能源和粮食资源紧张问题，促进资源可持续利用，构建水-能源-粮食系统，利用耦合协调度模型对我国的30个省（自治区、直辖市）进行测算,并利用空间杜宾模型分析主要影响因素。结果表明：2003—2017年，我国能源、粮食评价[JP]指数高于水资源评价指数，系统综合评价指数逐年递增；大部分省份耦合协调度处于初级协调水平且呈现逐年上升的态势，个别省份耦合协调度濒临失调；耦合协调度空间自相关性较强，虽有明显波动，但是呈现逐年加强的态势；影响耦合协调度的主要因素有从业人口数、固定资产投资额、人均生产总值、人口总数、[JP]文盲人口占比、工业污染排放、城镇化。     

基于SRAM的通用存算一体架构平台在物联网中的应用

最近,存算一体(IMC)架构引起了广泛关注,并被认为有望成为突破冯诺依曼瓶颈的新型计算机架构,特别是在数据密集型(data-intensive)计算中能够带来显著的性能和功耗优势.其中,基于SRAM的IMC架构方案也被大量研究与应用.该文在一款基于SRAM的通用存算一体架构平台——DM-IMCA的基础上,探索IMC架构在物联网领域中的应用价值.具体来说,该文选取了物联网中包括信息安全、二值神经网络和图像处理在内的多个轻量级数据密集型应用,对算法进行分析或拆分,并将关键算法映射到DM-IMCA中的SRAM中,以达到加速应用计算的目的.实验结果显示,与基于传统冯诺依曼架构的基准系统相比,利用DM-IMCA来实现物联网中的轻量级计算密集型应用,可获得高达24倍的计算加速比.     

数据驱动的机床等待过程节能方法研究

为了降低机床等待过程中的能耗，提出了一种实时数据驱动的机床等待时间预测与节能控制方法。首先，建立了射频识别驱动的生产进度评估方法，并以生产进度数据作为输入，构建了基于堆栈降噪自编码的机床等待时间预测模型；其次，依据预测的机床等待时间，提出了机床状态切换方法，以降低机床能耗；最后，通过一个电梯零部件制造车间的案例分析，表明该方法的预测误差仅为4.1%，同时将机床等待过程能耗降低了57%，实现了制造车间的节能减排。