溪洛渡大坝混凝土芯样动态轴拉试验研究

利用MTS大型静、动材料试验机对溪洛渡大坝混凝土芯样开展了动态轴向拉伸试验研究,试验共计32个?220 mm×440 mm圆柱体试件。试验分别开展了不同应变速率(1×10^-6/s、1×10^-4/s、5×10^-4/s、1×10^-3/s)下静、动态单调加载和预加不同初始静载(0%、30%、60%)的单调动态加载(5×10^-4/s)。大坝混凝土芯样试验成果,揭示了当前溪洛渡大坝混凝土的静态抗拉力学特征及在动态荷载作用下抗拉强度、峰值应变和吸能能力等随应变速率的变化规律,以及初始持续静态荷载对动态抗拉性能的影响。通过试验数据拟合及统计分析,建立了溪洛渡大坝混凝土的抗拉应力应变曲线解析表达式。试验成果将为溪洛渡大坝抗震深化研究提供科学依据。     

面板CAD模式研究

面板应兼备功能性与艺术性,设计随机性大,给 CAD 带来困难。本文根据面板设计特点而提出的 CAD 模式,是一种所谓准专家系统的模式。它以汇集专家知识和经验的知识库为核心,将这些专家经验数据化,以网格的形式表达面板构图的特点,从而实现面板设计的规范化和CAD 化,查大大提高面板设计的效率和质量。     

基于双重权重偏差建模的无监督域适应

无监督域适应(Unsupervised Domain Adaptation,UDA)是一类新兴的机器学习范式,其通过对源域知识在无标记目标域上的迁移利用,来促进目标域模型的训练。为建模源域与目标域之间的域分布差异,最大均值差异(Maximum Mean Discrepancy,MMD)建模被广泛应用,其对UDA的性能提升起到了有效的促进作用。然而,这些方法通常忽视了领域之间对应类规模与类分布等结构信息,因为目标域与源域的数据类规模与数据分布通常并非一致。为此,文中提出了一种基于跨域类和数据样本双重加权的无监督域适应模型(Sample weighted and Class weighted based Unsupervised Domain Adaptation Network,SCUDAN)。具体而言,一方面,通过源域类层面的适应性加权来调整源域类权重,以实现源域与目标域之间的类分布对齐;另一方面,通过目标域样本层面的适应性加权来调整目标域样本权重,以实现目标域与源域类中心的对齐。此外,文中还提出了一种CEM(Classification Expectation Maximization)优化算法,以实现对SCUDAN的优化求解。最后,通过对比实验和分析,验证了所提模型和算法的有效性。     

黄登水电站RCCD超长芯样相关技术问题探析

针对黄登水电站RCCD(碾压混凝土坝)质量检查过程中取出的24.6 m的碾压混凝土芯样,分析总结碾压混凝土施工技术和施工管理经验。结合混凝土配合比试验结果、施工规范的修订情况、层间结合技术、温控防裂技术和施工管理措施对超长芯样与混凝土各项性能及其相关技术问题进行探析,认为超长芯样的取得与混凝土原材料品质、配合比、混凝土拌合物均匀性和工作性、层间结合性能、力学性能、体积稳定性、抗裂性能和施工管理措施有着直接关系。说明黄登水电站RCCD施工过程中选用的混凝土原材料品质优良,配合比设计合理,拌合物质量均匀,混凝土工作性、层间结合性能、力学性能、抗裂性能良好,温控防裂及施工管理措施得当。     

极值-I型风速预测的Bayes方法

为提高极值-I型风速预测精度,在Jeffreys准则的基础上,采用Bayes估计中的Lindley近似方法推导极值-I型风速预测表达式.采用Monte Carlo法产生服从极值-I型分布的伪风速母样,基于伪风速母样分别采用基于Bayes理论和最大似然估计理论的极值-I型风速预测方法进行风速预测,并与伪风速母样的理论值进行对比分析.结果表明:与最大似然估计法相比,采用基于Bayes理论建立的极值-I型风速预测模型进行风速预测的精度更高,且精度随着伪风速母样样本量的增加而提高,位置参数先验样本数量的增加以及先验方差的增大对计算精度没有影响.     

不同选样方法下暴雨频率指数分布曲线的适用性

为了判定指数分布曲线是否适用于选取的样本系列,对不同选样样本系列的概率密度曲线和指数分布曲线之间的相似情况进行了理论分析,并结合实例采用指数分布曲线对不同选样方法下选取的样本系列概率密度直方图进行曲线拟合。结果表明：年最大值法选样从理论上不适宜选用指数分布曲线进行频率分析;年多个样法选取样本系列只有在概率密度曲线呈“捺”形时,才可以考虑采用指数分布曲线,否则不宜采用。     

基于后验概率特征的改进无监督语音样例检测

针对现有无监督语音样例检测精度不高的现状,提出一种基于后验概率特征和主成分分析的方法。该方法首先利用无标注语料训练GMM,得到训练数据频谱参数的高斯混元后验概率特征向量序列;采用层次聚类算法检测其边界信息得到声学分段,利用K means算法对所有声学分段聚类并添加标签,通过声学分段和标签训练基于后验概率的声学分段模型(ASMs);ASMs将查询项与检索文档的高斯混元后验概率转换为新的后验概率,利用主成分分析方法对其优化处理,保持概率向量维数不变,去除噪声信息,提高后验概率特征向量鲁棒性与区分性;最后通过分段动态时间规整算法检索查询项。实验证明该方法的检索精度较现有方法有显著提升。     

冷柱头进样气相色谱法分析橡胶防护蜡的碳数分布

研究冷柱头进样气相色谱法分析橡胶防护蜡的碳数分布以及正构烷烃/非正构烷烃比例。结果表明,采用冷柱头进样方法,在样品量为10 mg、样品完全溶解后静置10~30 min并取上层清液以及进样量为1μL时,分析得到的气相色谱峰的峰形和响应信号最优。本方法测定橡胶防护蜡的碳数分布以及正构烷烃/非正构烷烃比例结果准确、可靠。     

Synthesis of bamboo-like carbon nanotubes by ethanol catalytic combustion technique

Bamboo-like carbon nanotubes were synthesized by ethanol catalytic combustion （ECC） technique with combustion method. Copper plate was employed as substrate, ethanol as carbon source, and iron chloride as catalyst precursor. The as-grown black powder was characterized by means of scanning electron microscopy, transmission electron microscopy and Raman spectroscopy. The results show that the thinner bamboo-like carbon nanotubes have a relatively good structure that the compartment layers are more regular, while the thicker carbon nanotubes have a relatively irregular bamboo-like structure; the proposed method is simple to synthesize bamboo-like carbon nanotubes and has some advantages, such as flexible synthesis conditions, simple setup, and environment-friendly.     

新的嵌套排样算法

以多边形定点算法原理为基础，得出了新的嵌套求解算法成功解决了优化排样问题。并以C语言程序设计为基础，使算法在计算机上得以实现。