滩涂光伏GFRP管桩原位承载试验及反馈分析研究

目前滩涂光伏基础结构主要采用预应力混凝土(PHC)管桩方案,在经济性与施工便利性上存在一定劣势。为提高滩涂光伏施工效率,针对滩涂场地地基承载力较弱、土方开挖困难等特点,在满足承载性能的基础上,优化桩基础施工便利性,提出采用具有重量优势的纤维复合材料桩——玻璃纤维(GFRP)管桩,探索GFRP管桩的承载性能。通过开展现场承载试验,获取GFRP管桩的承载力表现并与PHC管桩进行对比,同时结合数值模拟进行反馈分析。反馈分析及对比成果显示：PHC管桩能够稳定加载至2.0倍设计荷载,而GFRP管桩加载至1.2倍设计荷载之后出现较大挠度。结果表明GFRP管桩的承载性能满足设计荷载要求,但是在变形控制方面劣于现有PHC管桩方案,相比之下PHC管桩具有更充足的安全裕度。通过对GFRP材料桩基础的研究和探索,提出GFRP管桩制作工艺的改进措施,对GFRP管桩今后需要进一步研究的重点进行了展望。     

单位点电荷调控金衬底提升吡虫啉与矮壮素的拉曼检测性能

目的 建立基于单位点调控金衬底的表面增强拉曼光谱(surface-enhanced Raman scattering, SERS)方法,定性和定量检测吡虫啉和矮壮素。方法 利用W单原子调控金纳米颗粒的表面电荷和位点电子结构,测试分析其对不同农药残留分子的SERS灵敏度、定量化的趋势变化。结果 吡虫啉的检出限(limits of detection, LODs)可以从单纯用Au衬底的100 ng/mL降低到10 ng/mL,矮壮素的LODs也可以从200 ng/mL降低到10 ng/mL,单位点增强SERS灵敏度均促使不同农药分子的LODs降低1～2个数量级。同时,经过调控后的金衬底均展示出良好的定量化效果。因此,单位点调控增强SERS性能的方法具有普适性。在机制方面,对比负载单位点前后的样品,测量Zeta电位和模拟局部电场强度,发现经单位点调控的衬底表面电位和电磁场都有较大增强。因此,库伦力增强分子的表面富集和电磁场增强拉曼散射信号,从而提升拉曼检测灵敏度,同时吸附位点的一致性也增强了拉曼数据的稳定性。结论 本研究利用实验与理论证实了单位点调控对SERS检测性能优化是一种非常有效的策略...     

表面增强拉曼光谱技术在食品安全检测中的最新研究进展

食品种类繁多,食品中存在的污染物问题也越来越复杂。因此,探究快速、灵敏、简单地检测食品中痕量污染物的检测技术对保障食品安全具有重要的意义,也是食品安全中非常重要的一环。近几十年来,表面增强拉曼散射(surface-enhanced Raman scattering, SERS)检测技术凭借其检测快速、无损、灵敏度高等优点,已成为食品安全检测的可靠工具。目前缺乏近几年关于SERS检测技术最新研究进展的概述。因此,本文简要综述了SERS的增强机制、增强底物及其检测技术;总结了近3年来关于表面增强拉曼光谱在食品安全检测方面的实际应用。为了更好地将SERS检测技术应用于今后食品安全的常规检测中,应研发更加低成本的技术,更简单的操作方法,开发新的SERS增强底物,将SERS检测与其他检测方法更好的结合。     

基于弱特征增强的轻量化小目标检测方法

针对复杂背景下小目标特征经多次卷积被背景噪声淹没导致的检测精度低的问题,提出一种增强弱特征表达的一阶段轻量级小目标检测算法SA-YOLO.首先,用改进的ShuffleNetv2网络构建骨干网络,通过嵌入SE注意力模块和Inception结构,提升网络在复杂背景下的特征提取能力,有效地抑制背景噪声,充分提取弱特征;其次,在颈部网络,采用新的特征融合模块,以含有弱特征较多的低层级特征块的空间位置信息对高层级特征进行权重调整,提高不同层级的特征融合利用率,减少小目标的特征损失;最后,在头部网络,用解耦的检测头替换原YOLO耦合的检测头,解耦分类任务和回归任务,提高弱特征的解码能力,增强小目标检测的性能.在公开数据集COCO2017上进行实验,结果表明,SA-YOLO参数量仅有1.14M,小目标平均检测召回率$\rm AR_S$达到31.6%.同时,将所提出算法与近几年主流算法进行对比,结果表明,所提出算法在小目标检测方面具有较强的竞争力.     

基于特征增强的高血压视网膜病变分类方法研究

高血压视网膜病变是由高血压所引起的眼底疾病,传统分类方法主要是基于区域特征进行分析,识别依据较为单一,准确度不高。为提高分类准确度,本文提出了一种基于特征增强机制的高血压视网膜病变分类方法,设计了基于不同图像色彩空间的眼底图像特征增强方法,增强眼底照片中的病灶特征,提高模型的输入特征值,将处理后的图片输入改进的DenseNet模型中进行分类,从而提高高血压视网膜病变(HR)分类的准确度。采用公开数据集OIA-ODIR对本文提出的基于特征增强的高血压视网膜病变分类方法进行测试,其敏感性、特异性、准确率分别达到97.09%、98.79%、98.67%,与现有的HR分类方法进行分析对比,本文提出的分类方法效果更佳。     

基于最小频带能量的变噪声电平语音增强

噪声估计是变噪声电平环境下语音增强的关键。针对传统搜索频谱最小值方法延迟较大的缺点,提出了最小频带能量算法,加快语音帧内大部分噪声的更新速度。实验结果表明,该算法对电平随时间变化的噪声取得了较好的增强效果。     

语音信号去混响原理与技术

语音信号去混响技术在通信、语言识别等方面有重要应用。介绍了国内外相关研究动态和方法,阐述了声音混响过程和倒谱法去混响原理,简要介绍了传声器阵列-倒谱法去混响技术。     

基于深度学习的街景下的文本检测

针对自然街景文本角度倾斜、形状弯曲、长度不定等特点,提出一种基于注意力机制的自然街景文本检测方法,通过利用注意力机制的优势,对主干网络提取的特征进行加权融合,从而提升整体网络的检测性能.首先,针对特征金字塔（FPN）横向连接中特征信息丢失的问题,引入注意力融合模块AFFM(Attention Feature Fusion Module),通过计算高维和低维特征的融合权重,来改进原FPN中简单直接相加的特征融合方式,从而减少FPN特征融合过程中文本信息丢失,增强网络的特征提取能力.其次,针对不同尺度特征图中的文本特征,引入一个子空间注意力模块SAM(Subspace Attention Module),通过将多尺度融合特征图按通道划分为数个子空间特征图,分别学习每个子空间中的文本特征权重,使得融合后的特征图包含更多不同尺度的文本特征,从而增强融合特征图对文本实例的表征能力,进而提升网络的检测效果.在公开数据集Total-Text上对模型进行评估,实验结果表明,该算法与目前快速高效的DBNet相比,准确率、召回率和F值分别提高了0.5%、0.4%和0.4%.     

纤维增强复合材料在运动器材与设施中的应用

体育器材与设施的发展与高性能复合材料有着密切的联系,纤维增强复合（FRP）材料以其质量轻、强度高、耐磨、减震等性能优势,在体育运动器材与防护设施中被广泛应用。基于此,文章阐述了体育领域常用的5种FRP,包括CFRP、AFRP、GFRP、UHMWPE增强复合材料和PBO纤维增强复合材料,详细分析了每种材料具备的性能优势;探究了纤维增强复合材料在运动健身器材和防护设施中的具体应用;并对该材料在体育领域中的应用趋势和前景进行展望,以期促进纤维增强复合材料的功能化发展和在体育用品中的广泛应用。     

掺硅非晶碳薄膜对TC4摩擦磨损性能的影响

利用C₂H₂和Si靶,通过等离子体增强化学气相沉积(plasmaenhancedchemicalvapordeposition,PECVD)和磁控溅射法,在Ti-6Al-4V(TC4)合金表面沉积类金刚石(diamond-likecarbon,DLC)膜层和不同Si含量的Si-DLC膜层。利用拉曼光谱和X射线光电子能谱分析膜层中的键合含量和结构无序性;采用纳米压痕和纳米划痕法测试TC4合金及其膜层试样的力学性能;使用HT-1000高温摩擦磨损测试仪和光学轮廓仪测试TC4合金及其膜层试样的摩擦磨损性能。结果表明：无论是否含Si元素,DLC膜层都能够有效提高TC4基体表面硬度,其中沉积纯DLC膜层后TC4基体的硬度相比无涂层提升了2.4倍,提升率最大;纯DLC和Si的摩尔分数分别为1.79%和3.06%的2种Si-DLC膜层,都可使TC4基体的表面摩擦因数从无涂层的0.64降低至0.1左右,磨损率从无涂层的476.5×10^-7 mm³/(N·m)降低至0.5×10^-7 mm