贝叶斯正则化神经网络预测金属晶体结合能的研究

采用贝叶斯正则化神经网络(BRNN)对61种金属晶体结合能进行了预测。对网络结构、训练集、预测集以及学习次数进行了优化，并用独立预测样本对贝叶斯正则化神经网络作了检验。预测结果表明，在推广能力方面，贝叶斯正则化神经网络优于熟知的反向传播(BP)神经网络和多元线性回归方法(MLR)。它可望成为元素和化合物构效关系研究的辅助手段。     

螺纹孔单边螺栓T形连接节点受拉性能研究(Ⅰ)——试验研究

单边螺栓连接技术广泛应用于钢梁与钢管柱的高强螺栓端板连接。通过试验研究了单边螺栓T形连接节点的拉伸性能,共发现3种破坏模式:T形翼缘完全屈服、T形翼缘屈服伴随螺栓断裂和螺纹破坏。试验结果表明:1)增加T形翼缘的厚度可以提高节点的极限承载力,并增大节点的刚度;2)即使在T形翼缘较薄时,螺纹孔仍可提供足够的锚固力以确保节点不发生螺纹破坏;3)增加螺母并不能提高T形节点的屈服强度,但可以防止翼缘屈服后上下翼缘板完全脱开;4)节点是发生螺纹破坏还是螺杆断裂,取决于螺杆直径与锚固螺纹长度的大小。     

四种藏药对食用油脂抗氧化性的初步研究

在五种食用油脂中加入适量的高原蚤缀、刺芒龙胆、黄花棘豆、风毛菊的乙醇提取物,通过测定不同时期的POV,研究了以上四种藏药对食用油脂的抗氧化作用,试验结果表明,四种藏药的乙醇提取物均对五种食用油脂有一定的抗氧化作用。     

环向预应力三重钢管防屈曲支撑受力性能研究

提出了一种具有环向预应力的三重钢管防屈曲支撑(three-tube buckling-restrained brace,TTBRB)。该防屈曲支撑由位于中间层提供轴向刚度和承载力并耗散地震能量的芯材钢管,以及分别位于芯材外部和内部限制芯材整体屈曲和局部屈曲的外套管和内套管等3部分组成。内、外套管与芯材钢管之间设置高分子聚乙烯材料制作的减摩层,以减小芯材轴向变形过程中内、外套管与芯材之间的摩擦力。相比用实心截面芯材的传统防屈曲支撑,用空心圆管作为芯材具有更大的回转半径;且取消了混凝土类填充材料,大幅度降低支撑自重,及混凝土损伤导致的耗能能力削弱。内、外套管能够限制芯材钢管的整体屈曲和局部屈曲,并可通过装配应力的方式对芯材钢管施加环向预应力,从而可改变芯材钢管的受拉或受压屈服强度。采用验证的有限元模型研究了内、外套管与芯材钢管之间的间隙和芯材钢管内环向预应力大小对TTBRB滞回性能的影响。分析结果表明,间隙较小时,芯材在轴力作用下的环向变形受到内、外套管的限制而产生环向应力,进一步施加环向预应力后,TTBRB的轴向拉压强度显著改变。仅外套管与芯材套管之间存在间隙时,TTBRB在受拉时可提前屈服,在受压时屈服强度不受影响,应作为三重钢管防屈曲支撑优先采用的方案。     

螺纹孔单边螺栓T形连接节点受拉性能研究(Ⅱ)——承载力设计方法

欧洲规范给出了螺栓连接T形节点的3种受拉破坏模式,考虑到螺纹破坏,又划分了2种新的破坏模式:螺纹破坏和T形翼缘屈服伴随螺纹破坏,并给出了相应的抗拉承载力计算公式。将公式计算结果与单边螺栓T形连接节点受拉性能试验结果进行比较,验证了提出的新的破坏模式以及计算公式的正确性。公式计算结果均小于试验结果,因此在由计算公式得到的设计荷载下,T形节点具有足够的安全储备。     

LiBF_4/LiODFB混合盐电解液的低温性能

研究四氟硼酸锂(LiBF_4)和二氟草酸硼酸锂(LiODFB)混合锂盐电解液用于磷酸铁锂(LiFePO4)锂离子电池时的低温-20℃性能。探讨电导率与电解液组成、温度的关系;通过循环伏安、充放电、倍率性能及电化学阻抗谱(EIS)测试,比较不同电解液体系中LiFePO_4正极在25℃和-20℃的放电比容量、循环稳定性等。在25℃和-20℃下于2.5~4.2 V充放电,LiFePO_4电极在LiBF_4/Li ODFB基电解液体系中的电化学性能较好:在25℃时以1.0 C倍率充放电,混合盐基电解液电池的首次放电比容量为140 m Ah/g,优于六氟磷酸锂(Li PF6)基电解液的130.5 m Ah/g;-20℃时0.1 C倍率下,首次放电比容量为101.7 m Ah/g,100次循环的容量保持率为86.62%,优于Li PF6基电解液的97.4 m Ah/g和60.57%。     

基于回归系数的变量筛选方法用于近红外光谱分析

提出了一种基于回归系数的变量逐步筛选方法。对光谱中各变量计算其回归系数后,按其绝对值由大到小将相应变量排列,采用PLS交互检验按前向选择法逐步选择最佳变量子集。用该方法对玉米和柴油近红外光谱数据进行分析,对玉米蛋白质、柴油十六烷值和粘度分别选择出了14、12以及30个最佳变量用于建模,所得预测结果均优于全谱变量建模的预测结果。可见本方法是一种有效实用的近红外光谱变量选择方法。