基于VMD瞬时能量与GA- RBF的滚动轴承故障诊断

针对滚动轴承早期故障的有效识别,提出了一种基于VMD瞬时能量与GA优化的RBF神经网络的滚动轴承故障诊断方法,可以有效对滚动故障做出诊断。首先,VMD将滚动轴承振动信号进行分解成合适数目的本证模态函数;其次,计算本证模态函数分量的瞬时能量并组成特征向量;最后,将特征向量输入到GA优化的RBF神经网络实现轴承故障识别。通过滚动轴承故障诊断实验对该方法进行验证。结果表明,该方法识别滚动轴承故障的准确率为96.43%,较默认参数的RBF神经网络和EEMD瞬时能量与GA-RBF神经网络有明显的提高,证明了所提方法的可行性。     

量子阱材料的电子显微镜及光致发光研究

对GaAs/Al_xGa_(1-x)As量子阱材料进行的光致发光(PL),横断面透射电子显微镜(XTEM)和反射电子显微镜(REM)的研究结果表明量子阱材料的结构质量对其光电性能有一定影响。另外,也观察到分子束外延对改进异质结界面的平整度有明显作用。     

融合用户历史行为与社交关系的个性化社交事件推荐方法

为了提升基于事件的社交网络（EBSN）中社交事件的推荐效果,提出了融合用户历史行为和社交关系的个性化社交事件推荐方法。首先采用深度学习技术从用户的历史行为以及用户之间的潜在社交关系两个方面建立用户模型;然后在对用户偏好建模时,引入用户偏好的负向量表示,并使用注意力权重层根据不同的候选推荐事件为用户历史行为中不同的事件和用户社交关系中不同的好友分配不同的权重,同时考虑了事件以及群组的多种特征;最后在真实数据集上进行了大量实验。实验结果表明,该个性化社交事件推荐方法在命中率（HR）、归一化折损累计增益（NDCG）、平均倒数排名（MRR）评价指标上优于对比的深度用户社交事件推荐（DUMER）模型和融合注意力机制的深度兴趣网络（DIN）模型。     

浮泥床面桥墩绕流冲刷的数值模拟

基于Mike 21软件建立了浮泥输移的平面二维数学模型,计算分析了浮泥河床建桥前后的水流流动形态和床面变形状况。结果表明,建桥前后主槽内河床变形均呈单向冲刷变形,岸滩上则以淤积为主;建桥后主槽冲刷能力增强,但增加幅度不大,且冲刷幅度和水深较均匀,与常见沙质河床的冲刷区别较大;桥墩尾流区内水流流速较小,冲刷幅度较小;桥墩纵横向的阻流范围约在2倍椭圆桥墩的长、短轴位置内。