圆钢管空间滞回性能试验

为考察圆钢管空间滞回性能、获得考虑损伤累积的材料本构模型,设计并开展了圆钢管空间滞回试验.试验加载装置可用于空间三向加载.考虑构件长细比及不同空间加载方案的情况,确定了不同截面及长度的30根试件,加载方案为5种.通过试验方案优化,实现了圆钢管空间加载的模拟,并获得了这些试件的荷载位移滞回曲线及典型部位的应变曲线.试验结果表明:圆钢管具有良好的滞回性能,在很大的位移作用情况下,仍能保持良好的耗能能力.为后续开展符合圆钢管截面钢材的本构模型研究奠定基础.     

泰安天地广场游人行为研究

作为泰山西路登山之始的泰安天地广场,具有游客集散、市民游憩休闲、泰山文化展示等职能.利用实地观察、抽样调查问卷及访谈等研究方法,对广场游人使用状况进行了评价,并针对问题提出了相应的改进性建议.     

饮用水源中水蚤的孳生与灭活实验研究

近年来随着城市供水水源有机污染的加重和水体富营养化,水蚤等浮游动物的大量孳生,对饮用水安全造成了威胁.通过对西安地区饮用水源中水蚤的孳生现状的调查,确定出枝角类水蚤为本地区的优势种类.经过实验室驯化培养,研究了枝角类水蚤的生长习性和繁殖规律,利用液氯、过氧化氢、高锰酸钾、二氧化氯和臭氧等几种常用氧化剂对其进行了灭活试验,并考察了影响灭活效果的主要因素.结果表明:臭氧的灭活效果最好,投加1. 2 mg·L-1,接触30 min即可达到100%灭活,臭氧灭活水蚤的过程符合一级动力学方程.不同氧化剂对水蚤的灭活机理各不相同.     

GAC-BAF联合工艺处理高浓度含酚废水

采用活性炭（GAC）吸附-曝气生物滤池（BAF）降解联合工艺处理高浓度含酚废水,对GAC吸附、再生,BAF降解,GAC—BAF联合工艺运行工况进行了研究。结果表明：该联合工艺能有效降解含酚废水;GAC吸附容量与进水流量无关,吸附效果在原水进水pH=3．0、温度20±2℃下达到最佳;反冲进水碱性条件下对GAC解吸再生有利,反冲流量对再生有一定影响;BAF对含酚废水的容忍浓度为1100mg／L,GAC再生废水进入BAF之前需稀释至微生物适宜的pH值和苯酚浓度;GAC—BAF联合工艺中GAC柱进水流量的选择应确保BAF床有足够时间对已吸附饱和的另一平行GAC柱完成再生。该联合工艺将GAC吸附和BAF生物降解结合成连续运行的方式,使得苯酚废水处理过程不受GAC再生的影响,解决了传统GAC吸附和生物降解不适宜处理高浓度含酚废水的缺点。     

一种嵌入式U盘数据采集系统的设计

根据数据采集系统中有大量数据需要存储又要方便与计算机交互这一实际需要,提出在数据采集系统中嵌入USB—Host．实现用U盘或移动硬盘作为数据存储介质的设计方案。     

分子电距矢量对竹叶挥发油成分的色谱保留时间的估计和预测

用分子电距矢量描述子(MEDV)对24个从慈竹叶中分离出的挥发油成分的分子结构进行了表征,应用多元线性回归技术建立了结构描述子MEDV与这些化合物的色谱保留时间的定量相关模型。对9参数模型进行线性回归,复相关系数达到了0 995,但交互检验的相关系数为-3 019。对此模型进行改进,采用逐步回归5参数模型,复相关系数为0.993,交互检验的相关系数RCV值提高到0 984,表明5参数模型对样本具有良好的估计和预测能力。     

长江三峡库区支线航空运输发展对策研究

长江三峡库区丰富的自然与人文旅游资源,狭长的地形与复杂的山地环境特征,决定了支线航空有广阔的前景。支线航空运输具有建设投资省、方便快捷、服务半径大等优点,是三峡库区发展旅游的重要基础条件。分析了长江三峡库区航空运输的现状及存在问题,结合区域城镇体系建设及综合交通发展,提出了支线航空交通的前景与发展对策。     

基于灰色关联法的生理信号与情绪关联度研究

明确生理信号与情绪的关联度对提高情绪识别正确率起重要作用,然而目前关于两者的关联度研究成果比较少。为研究生理信号与情绪的关联度,采用德国Augsburg大学生理信号数据库的数据,基于灰色关联法研究喜、怒、哀情绪与心电、呼吸、皮肤电导信号的关联度,在此基础上,根据关联度结果采用CHAID决策树和SVM分类法进行情绪识别与分析。研究结果表明：（1）喜、怒、哀3种情绪与呼吸信号关联度最高,与皮肤电导关联度次之,与心电关联度最低;（2）基于CHAID决策树和SVM对3种情绪下的3种生理信号进行情绪识别,验证了喜、怒、哀与心电、呼吸、皮肤电导信号的关联程度。     

基于改进随机森林算法的共享单车需求量预测

在预测共享单车需求量的问题上,随机森林算法与其他算法相比具有显著优势.然而在处理存在大量冗余数据的数据集方面,随机森林算法会导致过拟合.为此,论文提出一种基于随机森林的改进算法—FWRF算法,预测共享单车需求量.该算法首先利用相关系数对每个特征进行加权,然后将特征区间划分为高相关区间与低相关区间,让特征选择限制在特定范围,实现降低泛化误差的目标,增强算法的学习性能,提高算法的预测精度.最后,论文将FWRF算法应用到NewYork CityBike的公开数据集上,分析多维异构数据影响下共享单车需求量变化.与原有算法相比,在预测精度上提高了5.1345％,证明了该改进算法的有效性和可行性.     

应用卷积神经网络的陶瓷产品图像检索

卷积神经网络自诞生以来,其研究与应用备受关注。陶瓷产品器型各异且千变万化,基于内容的传统图像检索因"语义鸿沟"不能切实满足应用需要。鉴于卷积神经网络优良的自我学习能力,本文尝试使用卷积神经网络AlexNet模型来提取陶瓷产品图像特征,以丰富图像的语义信息来提高识图准度;使用主成分分析算法对陶瓷产品图像进行降维以提高陶瓷产品的图像检索效率;并通过现有平台的陶瓷产品图像进行图像检索测试验证了其可行性。