改性高岭石稳定W/O/W双重Pickering乳液的制备

双重乳液是一种能满足对亲水亲油特性不同的两种药物同时进行输送的载体系统,但传统乳液中表面活性剂的使用给环境造成的重危害问题使乳液的应用受到限制。以卵磷脂改性的高岭石为乳化剂制备W/O/W双重Pickering乳液,主要研究了改性剂用量、改性高岭石特征、乳液体系的油水比等对双重Pickering乳液稳定性的影响。以接触角为130°的改性高岭石稳定的内相(W1/O),以接触角为88°的改性高岭石稳定外相(O/W2),获得了可以对两种不同亲水性特征药物同时进行包封的W1/O/W2双重Pickering乳液。     

基于快速高效用项集挖掘的大规模消息流预测算法研究与应用

为了提高大规模消息流话题预测的准确性与效率,提出基于高效用项集挖掘的消息流话题预测算法。计算时间窗口中词汇的内部效用与外部效用,根据会话内所有词汇的效用计算最小效用值;采用高效用项集挖掘算法产生候选话题模式集,随之提取最终的话题模式。为了提高高效用项集挖掘的时间效率与存储效率,设计三角项集效用树保存项集的效用信息,设计话题搜索树保存候选话题模式集。最终基于真实消息流数据集进行实验,结果显示该算法有效地提高了话题预测的准确率,并且实现了较快的响应时间。     

矿井巷道支架质量检测工具的研制及应用

为了更好地检测矿井巷道支架质量,石壕煤矿新研制了矿用棚规仪。介绍了矿用棚规仪研制过程、设计图纸以及使用方法。实际应用效果表明,该仪器结构简单,操作方便,对支架质量的检测有一器多用的效果,可广泛应用于建筑、机械加工等方面的使用和检测。     

离心场中60g·t水平单向振动台结构系统

为实现对地震作用下大规模土工结构动力学行为的模拟,需要研制较大容量的离心机振动台。文中针对60 g·t水平单向离心机振动台的工作特点和技术要求,提出了吊篮与振动台一体化集成,双缸并推,对称布局的总体设计思路。详细讨论了振动台结构系统中关键结构设计的难点,并给出了可行的结构形式。分析了振动台结构系统在100 g离心场中的应力应变情况,计算了其固有频率。研究结果表明:所设计的结构系统可以满足60 g·t水平单向离心机振动台的技术要求。     

处理非平衡数据的粒度SVM学习算法

针对支持向量机对于非平衡数据不能进行有效分类的问题,提出一种粒度支持向量机学习算法。根据粒度计算思想对多数类样本进行粒划分并从中获取信息粒,以使数据趋于平衡。通过这些信息粒来寻找局部支持向量,并在这些局部支持向量和少数类样本上进行有效学习,使SVM在非平衡数据集上获得令人满意的泛化能力。     

白炭黑分散剂H60EF在白炭黑补强丁腈橡胶中的应用

研究白炭黑分散剂H60EF在白炭黑补强丁腈橡胶中的应用。结果表明:白炭黑分散剂H60EF能降低胶料的门尼粘度,改善白炭黑的分散性和胶料的加工性能,提高硫化胶的抗撕裂性能、耐磨性能和耐屈挠性能。     

面向流数据分类的在线学习综述

针对流数据中概念漂移发生后,在线学习模型不能对分布变化后的数据做出及时响应且难以提取数据分布的最新信息,导致学习模型收敛较慢的问题,提出一种基于在线集成的概念漂移自适应分类方法（adaptive classification method for concept drift based on online ensemble,AC_OE）. 一方面,该方法利用在线集成策略构建在线集成学习器,对数据块中的训练样本进行局部预测以动态调整学习器权重,有助于深入提取漂移位点附近流数据的演化信息,对数据分布变化进行精准响应,提升在线学习模型对概念漂移发生后新数据分布的适应能力,提高学习模型的实时泛化性能;另一方面,利用增量学习策略构建增量学习器,并随新样本的进入进行增量式的训练更新,提取流数据的全局分布信息,使模型在平稳的流数据状态下保持较好的鲁棒性. 实验结果表明,该方法能够对概念漂移做出及时响应并加速在线学习模型的收敛速度,同时有效提高学习器的整体泛化性能.

     

起伏噪声中单矢量传感器预警检测方法

针对现有振动传感器能量检测方法在较低信噪比及环境噪声变化较大时检测性能较差问题,提出矢量传感器协方差检测方法。该方法利用矢量传感器多通道采样数据构造协方差矩阵,并以最大特征值与最小特征值之比为检验统计量进行目标判决。用该方法检测目标不仅无需噪声先验知识,可有效克服噪声起伏变化带来的影响。仿真及实验表明,该方法检测性能良好,计算复杂度小,适合于矢量传感器对目标检测预警。     

不同格子Boltzmann模型在毛细管流动模拟中的应用

格子Boltzmann方法(LBM)在孔隙尺度流动模拟方面具有模型简洁、易于并行计算的优势,对于不同类型的流动状态,相应的理论LBM模型被提出,但理论模型的适用性和准确性仍待研究。针对流体在孔隙尺度层面上的等温不可压缩流动,采用不同的LBM模型进行了建模、编程,计算了单相流体在毛细管中的流动,并将计算结果与对应解析解进行了对比,分析了不同LBM数值模型的数值精度和稳定性。结果表明,在模拟孔隙尺度层面,对于毛细管定常流动,Zou-Hou模型的模拟结果与解析解吻合度及稳定性最高;但在模拟非定常流动问题时,Zou-Hou模型无法求解,应优先考虑He-Luo模型。研究结果为多孔介质流动模拟技术的适用性评价和模型优选提供技术参考。     

激光水下探测光尾流回波信号提取方法的研究

激光应用于水下目标探测时,受水体后向散射的影响,目标信号被强噪声信号所淹没。针对这一问题,采用基于RLS算法的自适应抵消法对水体后向散射回波信号进行抑制。并根据水下探测信号非平稳的特点,在传统RLS算法的基础上引入可变遗忘因子λ,改善对目标信号的快速跟踪能力。对实验数据进行分析表明,该方法可以有效抑制水体后向散射回波信号,并具有较快的收敛速度和跟踪速度,对水下激光探测的应用具有一定的实际意义。