基于VMD和BSA-KELM的高陡边坡位移预测模型研究

边坡位移的时间序列曲线存在复杂的非线性特性,传统的预测模型精度不足以满足预测要求。为此提出了基于变分模态分解的鸟群优化-核极限学习机的预测模型,并用于河北省某水泥厂的边坡位移预测。该方法首先采用VMD把边坡位移序列分解为一系列的有限带宽的子序列,再对各子序列分别采用相空间重构并用核极限学习机预测,采用鸟群算法优化相空间重构的嵌入维度和KELM中惩罚系数和核参数三个数值,以取得最优预测模型。最后将各个子序列预测值叠加,得到边坡位移的最终预测值。结果表明：和KELM、BSA-KELM、EEMD-BSA-KELM模型相比,基于VMD的BSA-KELM预测精度更高,为边坡位移的预测提供一种有效的方法。     

生物矿化法制备氧化镓颗粒及其性能表征

以蚕丝蛋白为模板,在相对温和的条件下通过生物矿化的手段形成具有特殊形貌的α-GaOOH颗粒,并通过在不同温度下煅烧α-GaOOH得到α-Ga2O3和β-Ga2O3.采用扫描电镜(SEM)、透射电镜(TEM)、X射线衍射仪(XRD)和荧光分光光度计(PL)等手段研究了丝素蛋白多肽和矿化时间对颗粒的影响,对其生物矿化机理进行了初步探讨.结果表明,所制备的β-Ga2O3具有优良的发光特性,丝素蛋白多肽模板以无定形的结构与产物结合在一起,并且经过高温烧结后仍以碳膜的形式包覆在材料的表面.这种碳膜结构对于提高材料的生物学性能起着重要的作用.     

电动汽车用动力电池振动疲劳测试方法开发

动力电池是当前新能源汽车中的核心零件,其性能,安全,可靠与耐久性直接影响整个车辆安全耐久性能,而电池系统的抗振动冲击特性是产品开发设计过程中需要满足的重要指标.文中着重阐述动力电池振动疲劳的测试验证策略与具体实施指导,为电池系统研发和测试工作提供重要参考.     

土壤中有机污染物的检测技术研究进展

土壤污染防治法的实施促进了国内土壤监测业务的发展.对比分析了目前土壤中有机污染物的采样、前处理技术.挥发性有机污染物(VOCs)对采样环节的要求较高,需使用采样器和保存剂来减少挥发损失,进样前提取过程宜选用吹扫捕集等具有封闭系统的高效自动化方式.半挥发性有机污染物(SVOCs)的回收率主要受萃取、净化方式的影响,二氯甲烷和加速溶剂萃取的组合方式既快速又节约溶剂;净化材料宜选择弗罗里硅土、氧化铝类物质.选择合适的采样、前处理方法才能保证回收率、质量控制的要求.     

Enhanced thermal conductivity and stability of boron nitride/phenyl silicone rubber composites via surface modification and grain alignment

Journal of Materials Science - With the extensive use of high-power electronic appliances, polymer-based thermal insulation composites with excellent thermal properties are utilized in the field of...     

Fabrication of Cu/graphite film/Cu sandwich composites with ultrahigh thermal conductivity for thermal management applications

Effective thermal management of electronic integrated devices with high powder density has become a serious issue, which requires materials with high thermal conductivity (TC). In order to solve the problem of weak bonding between graphite and Cu, a novel Cu/graphite film/Cu sandwich composite (Cu/GF/Cu composite) with ultrahigh TC was fabricated by electro-deposition. The micro-riveting structure was introduced to enhance the bonding strength between graphite film and deposited Cu layers by preparing a rectangular array of micro-holes on the graphite film before electro-deposition. TC and mechanical properties of the composites with different graphite volume fractions and current densities were investigated. The results showed that the TC enhancement generated by the micro-riveting structure for Cu/GF/Cu composites at low graphite content was more effective than that at high graphite content, and the strong texture orientation of deposited Cu resulted in high TC. Under the optimizing preparing condition, the highest in-plane TC reached 824.3 W·m⁻¹·K⁻¹, while the ultimate tensile strength of this composite was about four times higher than that of the graphite film.     

面部运动单元检测研究综述

面部运动单元检测旨在让计算机从给定的人脸图像或视频中自动检测需要关注的运动单元目标。经过二十多年的研究，尤其是近年来越来越多的面部运动单元数据库的建立和深度学习的兴起，面部运动单元检测技术发展迅速。首先，阐述了面部运动单元的基本概念，介绍了已有的常用面部运动单元检测数据库，概括了包括预处理、特征提取、分类器学习等步骤在内的传统检测方法；然后针对区域学习、面部运动单元关联学习、弱监督学习等几个关键研究方向进行了系统性的回顾梳理与分析；最后讨论了目前面部运动单元检测研究存在的不足以及未来潜在的发展方向。