铜离子掺杂对高铁低钙水泥熟料性能的影响

基于C4AF可以提高水泥基材料的抗蚀性,以高铁低钙水泥熟料为研究对象,掺入不同含量的CuO,通过对熟料及其水化产物进行X射线衍射(XRD)、水化热、抗压强度、非蒸发水含量和固化氯离子能力等测试,探究Cu2+对高铁低钙水泥熟料水化性能与氯离子吸附固化能力的影响.结果发现,适量CuO的掺入促进了高铁低钙水泥熟料中C4AF的生成,降低了熟料液相的粘度,有利于C3S的晶粒生长,有利于提高高铁低钙水泥熟料的水化活性和固化氯离子能力,最佳掺量为0.2 wt％.     

基于证据推理的激光惯组最优维护方法

为解决激光惯组存在的故障样本获取困难和监测维护周期不合理等问题，采用一种融合多元信息的性能评估方法对激光惯组的性能进行评估。首先，综合考虑了惯组指标信息的权重和可靠度，基于证据推理融合多元信息得到激光惯组性能评估结果。其次，根据性能评估结果，通过维纳过程预测综合考虑激光惯组的监测维护成本和性能设计要求，在满足性能状态要求前提下以单位时间内期望维护成本最小为目标，确定最优维护时机。最后，使用某型号激光惯组进行了实验验证，说明所提出的方法的有效性。     

大规模多状态计算系统的容错性能分析

针对异构计算节点组成的大规模多状态计算系统的容错性能分析问题，提出了一种计算系统容错性能的评估方法。该方法采用自定义的两级容错性能形式化描述框架进行系统描述，通过构造多值决策图（Multi-value Decision Diagram，MDD）模型对系统进行容错性能建模，并基于构造的模型高效地计算出部件故障的条件下计算系统在特定性能水平上运行的概率，减少了计算的冗余性。实验结果表明，该方法在模型的大小和构建时间上均优于传统方法。该方法的提出将对系统操作员或程序设计者具有重要意义，使其确保系统适合预期应用。     

基于集成DBN的肺部肿瘤计算机辅助诊断模型研究

针对目前肺部肿瘤计算机辅助诊断模型存在的识别精度不高和漏诊率、误诊率降低困难等问题,提出一种基于集成深度信念网络(DBN)的肺部肿瘤计算机辅助诊断模型。首先,探讨不同的隐层数和隐层节点数对DBN识别性能的影响,从而确定合适的网络结构,并以该网络结构在三个模态(CT,PET,PET/CT)肺部图像构成的样本空间构建三个单一DBN个体分类器(CT-DBN,PET-DBN,PET/CT-DBN);然后,探讨输入图像大小、RBM学习率、训练批次大小、反向传播次数对DBN识别性能的影响,从而确定合适的参数训练三个单一DBN个体分类器;最后,采用"相对多数投票法"对三个DBN个体分类器进行集成,得到该模型的最终结果。实验结果表明,基于集成DBN的肺部肿瘤计算机辅助诊断模型的整体性能优于三个单一DBN个体分类器。     

聚乙二醇-三聚氰胺甲醛和聚乙烯醇半互穿网络的构建及表征

为提高三聚氰胺甲醛(MF)树脂制品的柔韧性,以聚乙二醇接枝三聚氰胺(M-PEG)替代部分三聚氰胺,并与甲醛、聚乙烯醇(PVA)在碱性条件下合成了聚乙二醇-三聚氰胺甲醛(PEG-MF)与PVA的半互穿聚合物网络体系(SemiIPN)。采用红外光谱、拉曼光谱、热重分析、差示扫描量热法等手段对Semi-IPN的微观结构进行了剖析,并分析了PEG、PVA等柔性链段对Semi-IPN黏度、游离甲醛含量、柔韧性等性能的影响。结果表明,PVA作为线型结构贯穿于聚乙二醇-三聚氰胺甲醛树脂交联网络体系结构中,形成了半互穿网络结构;所形成的Semi-IPN的热分解温度比MF树脂降低了60℃左右;Semi-IPN的韧性比纯MF树脂提高了800%,最高可达到19.700kJ/m2。     

基于三维胞元空间的MA双向并行路由算法

针对传统移动代理(MA)在监测无线传感器网络(WSNs)的感兴趣信息时产生的延迟较大和能耗较多问题,提出了基于三维胞元空间的MA双向并行(3D-BPMA)路由算法.3D-BPMA将MA与传统的客户/服务器(c/S)模式相结合,在胞元内利用C/S模式搜集信息,在单层胞元系统和路由器与路由器之间采用MA双向并行的策略进行传输.仿真结果表明:3D-BPMA与LCF,DSG-MIP算法相比减少了平均响应时间和网络平均能耗,提高了MA发送率.