不同加载状态曲线锚索沿程预应力损失试验研究

曲线锚索沿程预应力损失是影响衬砌结构应力分布的关键因素，获取摩擦系数和偏差系数尤其重要。开展不同加载状态曲线锚索沿程预应力损失研究，建立了模型试验平台，进行了不分级加载、分级加载和分级循环加载测试，分析了锚固端和张拉端受力特征、预应力损失变化规律、摩擦系数和偏差系数取值，并结合实际工程计算了曲线锚索任意点受力值。结果表明:曲线锚索沿程损失摩擦系数和偏差系数不仅与材料自身属性有关，还受到力学加载状态影响；与不分级相比，分级加载曲线锚索平均预应力损失由 8．47％ 降低至 3．63％，且各级荷载必须给予足够停滞时间，以保持预应力传递；分级循环加载曲线锚索预应力沿程损失大幅降低，而加载时长却较久，不适宜作为常规加载方式，宜作为极个别曲线锚索预应力值不能达标时的应急处置方案。     

基于磁偶极子的2阶磁场梯度张量缩并方法

针对磁场定位中2阶磁场梯度张量的理论尚不够完善的现状，提出基于磁偶极子的2阶磁 场梯度张量缩并方法。给出2阶磁场梯度张量的全局模量和局部模量计算公式，分析2阶磁场梯度张量的全局模量和局部模量及相关参数的三维空间分布规律，并给出相关参数k_H、k_Hxy和k_Hz的近似计算公式，比较1阶磁场梯度张量和2阶磁场梯度张量及其模量的分布规律及与距离的关系。计算结果表明：全局模量C_H及参数k_H值在0°≤≤90°时，随着增大而减小，在=0°时最大，在=90°时最小；局部模量C_Hxy和参数k_Hxy值在0°≤≤90°时，随先增加、后减少，当=35° 时最大，当=90°时最小；局部模量C_Hz和参数k_Hz随先减少、后增加，当=0°时最大，当=71°时最小；k_H、k_Hxy和k_Hz的拟合值与理论反演值高度吻合；在距离较近时，2阶磁场梯度张量及模量更敏感；在距离较远时，1阶磁场梯度张量及模量更敏感；在实际磁场定位的应用中，可结合1阶和2阶磁场梯度张量及全局模量进行使用。     

舞蹈器械用碳纤维复合材料的制法和力学性能研究

碳纤维材料通过科学的设计与加工，可以制备各种类型的舞蹈用器械。对当前舞蹈器械加工领域常用的碳纤维替代品进行了分类总结，对舞蹈器械用碳纤维复合材料的常见加工方法，如缠绕成型技术、模压成型技术、RTM成型技术等的优劣势进行分析，重点探讨了舞蹈器械用碳纤维复合材料的力学性能，如拉伸模量、拉伸强度、弯曲强度等，认为碳纤维复合材料的力学性能优于传统材料的，碳纤维复合材料在舞蹈器械领域应用前景广阔。     

类别均衡与局部中值损失联合监督的自然场景人脸表情识别

近年来,卷积神经网络在实验室控制环境下的人脸表情识别任务中取得了很大进步,但是在自然场景中人脸表情识别方面仍然存在一些挑战.针对自然场景中人脸表情数据分布不平衡,以及由姿势、光照和性别等因素引起的类内差异大的问题,提出类别均衡与局部中值(class-balancedandlocalmedian,CALM)损失函数.CALM损失函数包含类别均衡Softmax损失函数和局部中值损失函数2个部分.其中,类别均衡Softmax损失函数将数据量较少且容易错分的害怕和厌恶2种表情标记为难样本,将其余5种表情标记为易样本;在网络训练过程中对难样本自适应地增大权重,以提高难样本的识别准确率,进而提高表情识别的平均准确率.此外,在每个类别中会有一些离类别内大多数样本较远的样本,它们的存在会导致用均值方法计算出的类别中心偏离类内大多数样本.在局部中值损失函数中,采用与每个样本属于同类别的若干近邻的中值作为类别中心,在一定程度上减弱离群样本对类别中心选择的影响.在RAF(real-worldaffectivefaces)数据集上进行实验,与局部子类方法相比,该方法的平均识别准确率提升了1.32%,证明了该方法的有效性.     

改进RetinaFace的自然场景口罩佩戴检测算法

新型冠状病毒可以通过空气中的飞沫、气溶胶等载体进行传播，在公共场所下正确佩戴口罩可以有效地防止病毒的传播。提出了一种自然场景下人脸口罩佩戴检测方法，对RetinaFace算法进行了改进，增加了人脸口罩佩戴检测任务，优化了损失函数。在特征金字塔网络中引入了一种改进的自注意力机制，增强了特征图的表达能力。建立了包含3 000张图片的数据集，并进行手工标注，用于网络训练。实验结果表明该算法可以有效进行口罩佩戴检测，在自然场景视频中也取得了不错的检测效果。     

结合注意力的3D卷积网络脑胶质瘤分割算法

为了提升脑胶质瘤分割精度，提出一种结合注意力机制的3D卷积神经网络算法。输入3个不同尺度的图像块，经过9个卷积层和1个分类层后得到3个不同的分类结果，将分类结果与注意力学习到的权重相乘并逐体素相加得到输出。此外该算法采用了一种混合Dice损失函数与Focal损失函数的超参数损失函数。实验表明，该算法的Dice系数在整体区域、核心区域以及增强区域分别达到了95.31%、80.12%、82.25%。与已有的一种脑胶质瘤分割算法deepmedic相比，整体区域、核心区域以及增强区域的Dice系数分别提升了3%、2%、6%。在脑胶质瘤分割方面，具有重要的临床意义。     

基于智能电表大数据的异常用电检测

异常或欺诈造成的非技术性电力损失是电力公司损失的主要源头之一。智能电表的广泛使用，使得运用大数据方法实现对非技术性电力损失的有效检测成为可能。提出了一种使用监督学习进行非技术损失检测的方法。该方法基于智能仪表记录的所有信息（耗电量、异常警报等）结合辅助数据库所提供的有关每个智能电表的地理位置和技术参数的附加信息，使用最优的机器算法来深入分析用电客户的用电行为，生成异常用电客户列表。通过现场检查的结果表明，该方法能够较为准确地识别智能电网中所存在异常用电客户。     

不同填料加筋碎石桩桩体模量研究

选用三种不同的碎石桩桩体填料和三种不同强度的编织聚丙烯土工套筒组成加筋碎石桩(GESC),对桩体进行大尺寸的单轴压缩试验,研究其在轴向荷载作用下的模量特性,并结合理论分析探究加筋碎石桩桩体模量的计算公式。研究表明,单轴压缩条件下桩体模量受填料种类影响;桩体模量和填料的被动土压力系数有良好的线性关系;建立了桩体承载力和模量的计算公式,经试验验证公式实用性良好。