基于复化Simpson公式优化背景值的GM(1,1)模型及应用

文中针对传统GM(1,1)模型背景值求解存在误差,模型预测精度低的问题,通过分析误差来源,根据已有复化Simpson公式优化背景值的方法,利用积分函数分区间积分求解逼近的思想,构建动态序列预测模型,并结合实例分析进一步验证了该方法的有效性,能够减弱背景值影响误差,提高模型的拟合预测精度,对工程实际应用具有适用性。     

不同生育期倒伏胁迫下玉米叶面积指数高光谱响应解析

为研究倒伏胁迫下不同生育期LAI高光谱响应模型，提高LAI高光谱响应模型精度，获取不同生育期倒伏玉米LAI与冠层光谱反射率，采用6种传统变换方式对高光谱反射率进行处理，构建不同生育期倒伏玉米LAI分期与统一响应模型。研究结果表明：LAI能够直接反映玉米受倒伏胁迫程度及自身恢复能力；传统光谱变换有利于提高光谱同LAI的敏感性及模型响应精度；不同生育期倒伏玉米LAI分期响应模型优于统一响应模型。该结果可有效诊断倒伏胁迫下的玉米叶面积指数，为实现不同生育期倒伏玉米长势精确监测提供理论依据和技术支撑，对玉米倒伏胁迫灾情监测可提供必要的先验知识。     

数据驱动的工业智能：现状与展望

新一代人工智能的迅猛发展,正在深刻影响全球新一轮工业革命。数据要素作为数字经济时代的核心要素,在智能制造应用需求和新一代人工智能的融合推动下正释放巨大价值。数据驱动的工业智能,尤其是以深度学习为代表的工业智能研究前沿,成为学术界和产业界的关注焦点。鉴于此,从工业数据全生命周期中数据预处理、数据建模、数据分析应用等各个关键环节出发,从各维度分析了数据驱动的工业智能,尤其是基于深度学习的代表性新理论与新技术。同时,深入探讨了面向智能制造的典型应用。最后,指出了数据驱动的工业智能研究领域面临的挑战和未来发展方向,这将为基于新一代人工智能的工业智能这一新兴交叉研究领域的发展,提供重要的理论与技术支撑。     

不同生育期倒伏胁迫下玉米叶面积指数高光谱响应解析

为研究倒伏胁迫下不同生育期LAI高光谱响应模型,提高LAI高光谱响应模型精度,获取不同生育期倒伏玉米LAI与冠层光谱反射率,采用6种传统变换方式对高光谱反射率进行处理,构建不同生育期倒伏玉米LAI分期与统一响应模型。研究结果表明：LAI能够直接反映玉米受倒伏胁迫程度及自身恢复能力;传统光谱变换有利于提高光谱同LAI的敏感性及模型响应精度;不同生育期倒伏玉米LAI分期响应模型优于统一响应模型。该结果可有效诊断倒伏胁迫下的玉米叶面积指数,为实现不同生育期倒伏玉米长势精确监测提供理论依据和技术支撑,对玉米倒伏胁迫灾情监测可提供必要的先验知识。     

高性能PIPD纤维制备及结构性能研究进展

综述了聚苯撑吡啶并咪唑纤维（PIPD纤维）的制备、结构及其相关性能.研究进展表明,PIPD纤维是20世纪末开发出的一种新型芳香族杂环刚棒聚合物纤维,由于具有特殊的双向氢键网状结构而具有优异的力学性能,尤其是压缩性能明显高于其他同类聚苯并咪唑类高性能纤维,并且耐燃耐热性能和界面粘结性也非常突出,在军事、体育、消防、航空航天等领域将具有广阔的应用前景.     

不同生育期倒伏胁迫下玉米叶面积指数高光谱响应解析

为研究倒伏胁迫下不同生育期LAI高光谱响应模型,提高LAI高光谱响应模型精度,获取不同生育期倒伏玉米LAI与冠层光谱反射率,采用6种传统变换方式对高光谱反射率进行处理,构建不同生育期倒伏玉米LAI分期与统一响应模型。研究结果表明:LAI能够直接反映玉米受倒伏胁迫程度及自身恢复能力;传统光谱变换有利于提高光谱同LAI的敏感性及模型响应精度;不同生育期倒伏玉米LAI分期响应模型优于统一响应模型。该结果可有效诊断倒伏胁迫下的玉米叶面积指数,为实现不同生育期倒伏玉米长势精确监测提供理论依据和技术支撑,对玉米倒伏胁迫灾情监测可提供必要的先验知识。     

深煤层二氧化碳埋存技术难题及解决方案初探

在CO₂的捕获和埋存技术中,深煤层CO2埋存技术堪称非零和博弈的典范。CO₂在深煤层的埋存不仅可以减少温室气体,同时可以驱替煤层中的CH₄气体,达到煤层气增产目的。然而,由于目前对深部煤层储层特性的研究还较为局限,深煤层CO₂埋存技术还存在诸多问题亟待解决。阐述了深煤层CO₂埋存技术的发展现状,归纳总结了目前主要存在的4大技术难题,即流固耦合问题、CO₂超临界吸附问题、埋存安全问题和地质工程整合问题,并初步探讨了解决以上问题的研究方向,强调进一步补充实验数据和数值模拟是目前技术攻关的当务之急,提出“建立深煤层CO₂可封存性评价体系”的概念。     

基于灰色关联GM(1,N)-Markov修正模型的应用

针对变形系统中多变量之间相互作用影响,传统GM(1,1)模型难以体现沉降变化趋势的问题,该文提出基于灰色关联分析的GM(1,N)模型对数据分析处理,并利用Markov模型修正残差序列,提高预测精度。通过实际工程应用表明:灰色关联GM(1,N)-Markov模型的预测精度高,结果更为可靠,在实际工程沉降分析预测中具有可行性。     

浅析机械电子工程与人工智能的关系

本文通过从机械电子工程的概念与特点、人工智能的概念与特点以及机械电子工程与人工智能的有机结合的三个有效途径出发,分析了智能化机械电子工程的重要性和未来的主要的发展趋势,希望本文的研究有利于我国智能化机械电子工程的进一步更加科学的发展.     

钢筋混凝土粘结应力及粘结滑移本构模型研究

分析了钢筋混凝土粘结力的机理及组成,根据带肋钢筋与混凝土之间的作用,推导了开裂前粘结力的本构关系方程式,结果表明开裂之前粘结力大小与混凝土的泊松比关系不大,主要由肋间的滑移面角度和混凝土的弹性模量决定。