水工环地质的科技发展趋势分析

本文在研究的过程中,首先对现阶段我国水工环科技发展进程中,在相关技术人员方面以及环境恶化等方面进行了研究与分析,而后,结合我国整体形势的实际发展,提出了其后续发展的整体趋势,对其后续的运营与完善具备极为重要的推进意义。     

探讨3S技术在水工环地质勘查工作中的应用

现阶段,随着我国经济技术以及科学技术的双重发展,在社会主义现代化水平不断增强的条件下,对于水文地质的勘查工作提出了更高的要求。水文地质的勘查工作应顺应时代的发展需求,善于运用现代化信息技术来进行工作辅助,以此保障水工环地质勘查工作的顺利实施。因此,本文围绕3S技术在水工环地质勘查工作中的应用为题展开详细的探究,对该技术的应用范围以及应用过程进行具体细致的分析,以此探究3S技术在地质行业工作的实际质量与效率。     

基于Web的数据挖掘在校园网教学资源共享系统的研究与应用

该文介绍了Web挖掘技术及其在校园教学资源共享系统中的典型应用。可以通过Web数据挖掘高度自动化地对校园教学资源共享系统中的海量信息进行推理与挖掘,从而得到有价值的模式,并且预测用户未来行为,有针对性地向他们推荐特定的教学资源。     

RTDS串补模型参数校正及仿真测试

串补线路近端发生单相经过渡电阻短路故障时,线路两侧故障电流可能反向,纵联电流差动保护存在拒动的风险。分析了不同故障类型对串补线路纵联电流差动保护的影响,通过实测MOV参数并提取短路故障故录数据,对RTDS串补模型MOV参数进行了校正,确保了仿真模型的正确性。根据实际线路实测参数和网架结构搭建了RTDS检测环境及模型,并对国内主流线路保护厂家含串补功能线路保护进行了仿真测试。     

一种改进的在线自适应模块化神经网络

针对在线模块化神经网络难以实时有效划分样本空间,提出一种改进的在线自适应模块化神经网络.首先,基于距离与密度实时更新样本局部密度及RBF神经元中心,实现样本空间在线划分;然后,将子网络模块数根据划分样本空间的个数进行自适应增减,每个子网络模块对属于对应样本空间的样本进行学习;最后,集成模块对子网络模块的输出结果进行集成,输出最终结果.针对在线梯度下降法要求样本有足够的随机性问题,提出一种具有固定记忆的在线梯度下降法对网络进行在线学习.通过对典型非线性时变系统及污水处理过程中出水氨氮浓度进行预测,验证了该模块化神经网络能够实时有效地更新RBF神经元中心,并减少学习过程中子网络模块不必要的增减,且网络结构更加简洁,能够准确预测不同的时变系统.     

基于地震剪力折减系数的减震主体结构设计方法

目前减震主体结构的设计主要基于附加阻尼比修正法。考虑到附加阻尼比方法存在的问题, 该文提出一种基于地震剪力折减系数的方法来计算减震主体结构,并结合一个工程案例,阐述了运用方 法进行减震主体结构设计的全过程,并证实了该方法的可靠性和有效性。该设计思路对后续类似的工 程具有一定的借鉴意义。     

3钉带衬套复合材料/金属接头拉伸疲劳性能

带衬套沉头螺栓连接已经在复合材料连接结构中得到了一定应用,需要对其疲劳性能进行研究.本工作在单搭接 3 钉带衬套碳纤维复合材料/钛合金沉头螺栓连接接头实验研究基础上,建立复合材料及金属结构的疲劳分析模型,对结构的疲劳性能进行有限元分析,并与无衬套接头模型进行对比,研究衬套对接头疲劳性能的影响.结果表明,使用衬套比仅采用螺杆过盈装配能够更加有效地提升接头的疲劳寿命,其中层合板寿命提高了约 3 .6 倍,钛合金板寿命提高了约 2 .7 倍,螺栓寿命提升了约 1 4 倍,并且仅出现钛合金板破坏,紧固件不破坏.结合实验结果分析发现,由于复合材料和金属材料自身疲劳性能的差异,其机械连接结构的疲劳破坏模式会因载荷水平的不同而发生变化;当载荷水平较低时,金属结构更容易发生破坏.     

原位固相聚合法制备聚乳酸-g-竹纤维

以竹纤维为原料,乳酸为接枝单体,采用固相聚合法制备了聚乳酸接枝竹纤维(PLA-g-BF)。傅里叶变换红外光谱表征发现乳酸与竹纤维通过固相聚合法成功发生了接枝反应。研究了乳酸/竹纤维质量比、反应温度和反应时间对PLA-g-BF PLA取代基含量和取代度的影响,采用扫描电子显微镜(SEM)、接触角测试仪(CA)对PLA-g-BF进行了表征,并测试了120h内的吸水率。结果表明,乳酸/竹纤维质量比为2∶1,反应温度为80℃,反应时间为7h时,PLA-gBF的PLA取代基含量和取代度达到最大值,分别为17.71%和38.74%。SEM测试显示竹纤维细胞壁上大量的纹孔被接枝物填充,且出现了明显的层状附着物。接触角和吸水率分析表明,通过固相聚合法将乳酸接枝到竹纤维上有效提高了竹纤维的疏水性能。     

基于启发式社团发现模型的创新态势研判算法

专利网络是复杂网络领域重要的组成部分,研究专利网络对理解和把握技术创新方向具有重要指导作用。利用专利文本数据构建无向加权专利网络图,并基于启发式社团发现模型提出一种创新态势研判算法。为了缓解专利标题和摘要短文本引发的文本向量稀疏问题,采用非监督的稀疏向量稠密化方法;为了解决专利网络构建过程中的相似度阈值自动化选择问题,以实验驱动的方法对比相似度阈值与专利网络常用统计指标的变化关系,最终选用平均聚类系数这一指标实现了最优相似度阈值的自动化判定。以我国数字中国及大数据领域真实发明专利数据为驱动,验证了方法的有效性并分析了数字中国及大数据领域创新态势。