平瓦坡屋面渗漏的原因分析与防治措施

近几年新建的住宅工程,设计大多采用平瓦坡屋面;对原有的平屋面住宅工程,也逐渐改设坡屋面。这样做的目的,是想解决平屋面的渗漏水问题,改变建筑造型和增加美观,增加顶层阁楼的使用面积。但是,常因构造细部大样图不完善,或者工程使用了伪劣防水材料,部分操作工缺少防水施工经验,施工管理不善,监理工作不细等因素,造成不少平瓦坡屋面仍有渗漏现象。 1 坡屋面渗漏现象 图 1 挂瓦板嵌缝 1.1 平瓦坡屋面钢筋混凝土基层的渗漏部位 　　靠内外山墙边漏水,或者沿坡屋面节点细部处漏水,如沿天窗边、天沟边渗漏,也有少量是在前后坡中…     

基于X射线图像和激光点云的煤矸识别方法

煤矸高效分选是实现煤炭资源绿色开采的重要手段,其核心技术是煤和矸石的快速精准识别。因此,本文提出了基于X射线图像和激光点云融合的煤矸识别方法。首先,设计了基于局部熵和全局均差加权的改进Otsu分割算法,以此提高X射线图像的分割精度和分割效率;同时,利用直通滤波和体素栅格降采样简化了煤矸激光点云数据,进而提取了X射线图像和激光点云的煤矸组合特征。然后,针对传统麻雀搜索算法(SSA)易陷入局部最优和种群多样性差等问题,提出了多策略改进的SSA算法(ISSA),并用于轻量梯度提升机(LightGBM)参数的寻优,进而设计了基于ISSA-LightGBM的煤矸快速识别模型。最后,搭建了煤矸识别实验平台,开展了相应的实验对比分析,结果表明：ISSA-LightGBM模型的煤矸识别准确达99.00%,综合性能优于其它模型,满足了煤矸高效识别的需求。     

提高用于冷媒再循环的利用喷射的制冷循环性能实现平板式蒸发器的传热和提高性能的再循环流量的目标

为了提高制冷循环的性能,我们提出了一个方法:采用喷射器使冷媒蒸气再循环。这种方法通过增加蒸发器入口处冷媒的干度(x)和质量流量来增加沸腾传热系数(a)。在本文中,我们用实验的方法研究了平板式蒸发器中a与x的关系,这种关系能够正常用于实际的盐水制冷装置。另外,我们研究了压降和x及质量流量△Pevp和a的比例关系。结果,得到了a和以及x的实验式。此外,通过这些实验式,我们计算出提高实际盐水制冷装置性能的再循环流量。因此,我们发现当再循环流量与制冷循环流量的比值在0.6-0.7时,与传统循环相比,盐水制冷装置的COP值可以提高5.2-7.2%。     

基于迭代学习辨识的开关磁阻电动机转子位置估计

将无位置传感器的开关磁阻电动机调速系统的位置估计归结为迭代学习辨识问题,根据开关磁阻电动机系统模型的特点,构造了PD型的非线性迭代学习辨识器,利用开关磁阻电动机启动过程所获得的相电压及相电流信息,对该时间段的速度及位置曲线进行完全辨识,所得结果证明了迭代学习辨识算法的有效性.     

氨氮与亚硝酸盐比对推流式ANAMMOX反应器影响研究

进水基质中NH3-N与NO2--N比例是影响推流式ANAMMOX反应器性能的重要参数。该比例与NH3-N、NO2--N、TN的去除率以及NH3-N与NO2--N的反应比例等参数呈良好的相关性。在同一进水TN负荷条件下,存在一个最佳的进水比例,使TN去除率达到最大。NH3-N和NO2--N的反应比例随着进水基质比例的变化而变化。在反应器中发生的ANAMMOX反应可能有多种含氮的产物形式(不仅是N2一种)。进水基质比例的变化可能会导致ANAMMOX反应复杂化,多种反应途径同时并存。     

卷积神经网络表征可视化研究综述

近年来,深度学习在图像分类、目标检测及场景识别等任务上取得了突破性进展,这些任务多以卷积神经网络为基础搭建识别模型,训练后的模型拥有优异的自动特征提取和预测性能,能够为用户提供“输入–输出”形式的端到端解决方案.然而,由于分布式的特征编码和越来越复杂的模型结构,人们始终无法准确理解卷积神经网络模型内部知识表示,以及促使其做出特定决策的潜在原因.另一方面,卷积神经网络模型在一些高风险领域的应用,也要求对其决策原因进行充分了解,方能获取用户信任.因此,卷积神经网络的可解释性问题逐渐受到关注.研究人员针对性地提出了一系列用于理解和解释卷积神经网络的方法,包括事后解释方法和构建自解释的模型等,这些方法各有侧重和优势,从多方面对卷积神经网络进行特征分析和决策解释.表征可视化是其中一种重要的卷积神经网络可解释性方法,能够对卷积神经网络所学特征及输入–输出之间的相关关系以视觉的方式呈现,从而快速获取对卷积神经网络内部特征和决策的理解,具有过程简单和效果直观的特点.对近年来卷积神经网络表征可视化领域的相关文献进行了综合性回顾,按照以下几个方面组织内容:表征可视化研究的提起、相关概念及内容、可视化方法、...     

胡椒酸己二醇单酯的降血脂作用及其与牛血清白蛋白相互作用研究

以胡椒碱为起始原料,经水解和酯化反应合成了胡椒酸己二醇单酯,纯度为99.43%,总产率为36.21%,其化学结构经IR、¹HNMR、¹³CNMR、UV和元素分析予以表征。同时建立Wistar大白鼠高脂模型评价降血脂活性,并采用紫外分光光度法和荧光光谱法研究胡椒酸己二醇单酯与牛血清白蛋白(BSA)相互作用。研究结果表明,胡椒酸己二醇单酯显著降低Wistar大白鼠血清中的总胆固醇(TC)水平,显著升高了高密度脂蛋白胆固醇(HDL-C)水平,降低了甘油三酯(TG)和低密度脂蛋白胆固醇(LDL-C)水平;在模拟生理条件下(pH 7.40),胡椒酸己二醇单酯与牛血清白蛋白形成内源性荧光猝灭,主要为静态猝灭;猝灭常数随温度升高而降低,结合位点数n分别为1.36(25℃)和1.33(37℃);通过热力学参数分析,胡椒酸己二醇单酯与牛血清白蛋白的相互作用是吉布斯自由能降低和熵增加的自发过程,主要是疏水作用力。     

浮环密封端面分形磨损预估模型及数值分析

针对航空发动机石墨浮环密封端面磨损问题,基于修正的分形接触理论及Archard磨损理论,从微观角度推导出石墨浮环密封端面的分形磨损预估模型,并采用文献实验数据验证模型的合理性。最后通过数值仿真方法分析研究表面形貌参数及工况参数对浮环密封端面磨损率的影响规律。研究结果表明：石墨浮环密封端面磨损率随着分形维数的增加,先增大后减小,当分形维数处于1.45～1.65时存在最小磨损率;当分形维数一定时,石墨浮环密封端面的磨损率随表面特征尺度、摩擦因数及浮环滑移速度的增大而增大;石墨浮环密封端面的磨损率主要与频率指数最小等级及后续的7个等级微凸体相关,其余微凸体对整个浮环密封端面的磨损率影响可忽略不计。     

一种利用FMO特性实现ROI可伸缩编码的方法

为了在限定带宽下得到更好的编码效率和视频质量,在对现有的感兴趣区域(Regions Of Interest, ROI)可伸缩编码进行分析的基础上,提出了一种利用H.264框架下的灵活宏块排序 (Flexible Macroblock Ordering, FMO) 特性实现基于ROI的分层可伸缩编码方法.该方法通过改善低带宽下ROI优先编码传输方式及时空域码流分配方案,克服了现有的ROI编码方法带来的边界效应和运动错位现象,在增强视频的整体主观质量的同时提高了码流的可伸缩性.仿真和统计试验结果表明,在较低带宽下,所提出的方法在编码性能和主观视觉效果上有较大的改善.     

一种基于最近邻决策的点集分类方法的确定与实现

最近邻分类方法是识别中的重要方法。本文在最近邻理论的基础上,通过应用Voronoi图表和Delaunay三角剖分的特性,较好地将点集进行分类,运用一种新的方法进行实现。