基于9种无约束优化算法的岩爆预测BP模型优选

为研究不同训练样本数量和无约束优化算法对岩爆BP(Back Propagation)神经网络模型预测准确率的影响,选取围岩最大切向应力与岩石单轴抗压强度比σθ/σc、岩石单轴抗压强度与单轴抗拉强度比σc/σt和弹性能量指数Wet作为预测指标,广泛搜集整理100组典型岩爆实例建立了训练样本数据库.在样本数量分别为40、70和100时,基于标准算法和9种无约束优化算法建立了10个岩爆BP神经网络预测模型,并提出了考虑不同样本规模影响的岩爆烈度等级预测指数——综合准确值N.比较研究结果表明:BP模型的预测准确率随样本数量增加而提高,3种样本数量下的模型平均预测准确率分别为62.5％、76.4％和87.5％;基于9种优化算法建立的BP网络模型的N值均高于标准BP模型;基于Ploak-Ribiere共轭梯度法优化的BP模型的N值(195)和预测准确率(99.0％)均最高,且在5个工程实例中的预测结果完全符合现场实际,优于标准BP模型、支持向量机模型和其他优化模型,为岩爆烈度等级预测的最佳模型.     

Mensuration and simulation of mold filling process in semi-solid die-cast of aluminum alloy

To understand the flow trace of semi-solid slurry in mold cavity, some thermocouples were inserted in mold cavity, and the reaction timing of thermocouples showed the arrival of fluid. The filling time and rate were estimated by comparison between the experiment and calculation. The introduction of computer simulation technique based on ADSTEFAN was to predict injectionforming process and to prevent defects during trial manufacture of various parts. By comparing the formed appearance of parts in experiment and in simulation, and observing the relationship between internal defects inspected by X-ray or microscope and the flow field obtained in simulation, it was indicated that both have quite good agreement in simulation and experiment. Right predictions for cast defects resulted from mold filling can be carried out and proper direction was also proposed. The realization of numerical visualization for filling process during semi-solid die-cast process will play an important role in optimizing technology plan.     

珠粒和工艺因素对消失模铸造模质量的影响

从珠粒因素和工艺因素两方面分别介绍了其对消失模铸造模质量的影响情况及在中国的研究现状,对其原因进行了分析,得出了珠粒粒度和发泡剂含量、发泡工艺和模密度、发泡工艺和成型工艺等都相互制约的结论,并提出,可以通过对以上关键因素正交优化达到控制模质量的目的.     

汽车稳定杆组织与疲劳性能研究

对28Mn6钢制造的汽车稳定杆，分别采用整体感应加热-整体淬火、连续感应加热淬火两种不同工艺热处理，并进行了台架疲劳寿命试验。采用光镜分析了不同稳定杆的金相组织，用扫描电镜分析了早期疲劳断裂的稳定杆断口形貌。结果表明，获得细小的高韧性索氏体组织是保证良好疲劳寿命的关键，稳定杆喷丸表面质量、游离铁素体也是影响疲劳性能的重要因素。     

基于智能客户端和SOA的新型ASP模式研究*

在对当前广泛研究的ASP模式进行综述的基础上,提出一种新的基于智能客户端和面向服务体系结构的ASP运行模式.这种模式可以解决ASP服务对数据的全面管理与客户对私有数据的安全性要求之间的矛盾.详细阐述了这一模式的优缺点,并将它与现有模式进行了比较.     

一种针对信息网格RBAC模型私有权限问题的有效解决方案*

针对信息网格RBAC(Role-Based Access Control)模型中由于继承关系产生的子角色不能拥有私有权限的问题进行了研究,并分析了当前提出的使用私有角色和深度指示符这两种解决方法.通过分析得出这两种方法分别存在角色膨胀和组合爆炸的缺点.在此基础上,提出了一种带有权限传播深度的新解决方法,即角色中的每个权限分别具有公有和私有属性以及权限传播深度,同时提供了一个算法求解每个角色的权限集.     

基于特修斯悖论对历史建筑保护的同一性研究

特修斯悖论及其衍生问题的实质是在探讨事物历经变化后能否继续保持"同一性".通过思想实验、逻辑推理可知,功能不变、组成结构不变以及时空连续是事物保持"同一性"的三个必要条件.本文将同一性的概念应用于历史建筑保护,重新审视历史建筑保护中的原真性、完整性原则.历史建筑保持同一性是原真性、完整性成立的充分条件,也是历史建筑保护的核心工作和最高追求.     

大同矿区忻州窑矿(井工矿)土地利用分类最佳波段组合研究

选择具有历史悠久的井工矿大同矿区忻州窑矿为研究区域,根据矿区的开采状况,基于多光谱Landsat系列遥感数据,选择2004和2017年2期的遥感影像,采用OIF指数法确定遥感数据的最佳波段组合.结果表明:2004年波段7-3-1是最佳波段组合,且监督分类精度较高,2017年波段7-2-3是最佳波段组合,且精度最高.     

职校生在线学习中的自我导向学习、注意力对学习绩效的影响 ——兼论在线学习时间的调节作用

在线学习作为一种开放、灵活、不受时空限制的学习方式在职业学校逐渐得到应用,尤其在停课不停学期间,在线学习作为主流的学习方式,保证了正常的教学活动开展.学生的在线学习绩效,是在线学习质量的重要评价因素.以职校生为研究对象,使用结构方程模型进行验证性因素分析,探索在线学习时间、自我导向学习和注意力对学生在线学习绩效的影响.研究结果表明,自我导向学习通过注意力的中介作用对学习绩效有显著影响,并且在线学习时间在其中起到调节作用.     

充放电过程液相锂离子浓度变化及机理

采用三电极电池实时监测不同倍率充放电过程中全电池、正极对锂、负极对锂以及浓差电池电压变化,得到不同倍率下充放电过程中正负极之间液相锂离子浓度变化规律,与此同时还研究了不同层数隔膜三电极电池正负极之间液相锂离子浓度的变化趋势.本工作通过恒电流间歇滴定法(GITT)测试了三电极电池中正极Li(Ni0.65Co0.2Mn0.15)O2(NCM65)电极表观化学扩散系数和负极石墨电极表观化学扩散系数.结果表明,充放电过程中正负极之间液相锂离子浓度变化与负极对锂电位有关,且充电过程正负极之间液相锂离子浓度大于放电过程正负极之间液相锂离子浓度.充电过程中,倍率越大,正负极之间液相锂离子浓度越大,放电过程则相反.通过增加正负极之间隔膜层数以此增加扩散路径,隔膜层数增加正负极之间液相锂离子浓度有所降低,总体锂离子浓度变化趋势保持不变,但靠近正负极侧液相锂离子浓度有一定差异.GITT测试正极NCM65电极表观化学扩散系数(3.57×10-9～5.63×10-8cm2/s)大于负极石墨电极表观化学扩散系数(1.16×10-10～8.21×10-8cm2/s),且负极石墨表观化学扩散系数的变化趋势也与负极对锂电位有关,因此得出正极脱嵌锂速度大于负极,液相锂离子浓度变化受负极扩散的影响.