结合Bi-LSTM-CNN的语音文本双模态情感识别模型

针对单一模态情感识别精度低的问题,提出了基于Bi-LSTM-CNN的语音文本双模态情感识别模型算法.该算法采用带有词嵌入的双向长短时记忆网络(bi-directional long short-term memory network,Bi-LSTM)和卷积神经网络(convolutional neural networ...     

Zn元素含量对高熵合金AlFeTiCrZnxCu力学性能的影响

已有研究表明AlFeTiCrZnCu高熵合金是简单的立方晶体结构,为了进一步研究其中元素含量的影响,采用基于平面波赝势,并结合广义梯度近似(GGA)的第一性原理密度泛函理论从头计算的方法,在立方结构晶胞的单个原子上用虚拟晶体近似(VCA)的方法建立高熵合金的长和固溶体结构模型,计算了高熵合金AlFeTiCrZn_xCu在Zn元素含量不同时的晶格常数及密度、弹性模量及生成热。计算结果表明,随着Zn元素含量的增加,高熵合金AlFeTiCrZn_xCu的密度增大晶格常数减小;减小或是不含有Zn元素会提高高熵合金AlFeTiCrZn_xCu的力学稳定性;高熵合金AlFeTiCrZn_xCu的脆/韧性也因为Zn元素含量不同或是判断依据不同而有所差异;高熵合金的热力学稳定性随着Zn元素含量的增加而降低,但是整体体系的稳定性有所增强。     

第一性原理计算Cu元素含量对高熵合金AlCoCrCu_xFeNi的影响

采用第一性原理密度泛函理论,结合平面波赝势和广义梯度近似(GGA),用虚拟晶体近似(VCA)的方法建立晶体结构模型,计算了高熵合金AlCoCrCuxFeNi的结构性能、弹性性能和生成热。计算结果表明,高熵合金的密度随Cu元素摩尔含量的增大而增大,晶格常数在Cu元素摩尔含量为1.5时最小。Cu元素的摩尔含量并不能改变高熵合金AlCoCrCuxFeNi的力学稳定性。生成热随着Cu元素摩尔含量的增大而减小,但皆为负值。表明高熵合金AlCoCrCuxFeNi在热力学条件下是稳定的。     

添加剂对石膏型强度的影响

在石膏型中分别添加氧化钙、聚丙烯酰胺、甲基纤维素、玻璃纤维四种添加剂,研究加入添加剂后石膏型在室温下抗拉强度及烘干过程中的抗拉强度变化．分析了烘干过程中石膏型抗拉强度随烘干时间、失水率的变化规律,并与石膏型在微波烘干过程的抗拉强度进行了对比分析．