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。     

基于1D CNN与XGBoost的恶意代码纹理检测

恶意代码数量已经呈现爆炸式增长,对于恶意代码的检测防护显得尤为重要.近几年,基于深度学习的恶意代码检测方法开始出现,基于此,提出一种新的检测方法,将恶意代码二进制文件转化为十进制数组,并利用一维卷积神经网络(1 Dimention Convolutional Neural Networks,1D CNN)对数组进行分类和识别.针对代码家族之间数量不平衡的现象,该算法选择在分类预测上表现良好的XGBoost,并对Vision Research Lab中的25个不同恶意软件家族的9458个恶意软件样本进行了实验.实验结果表明,所提的方法分类预测精度达到了97％.     

掺钪AlN材料特性及HBAR器件性能研究

该文基于掺钪AlN薄膜制备了高次谐波体声波谐振器(HBAR),研究了钪(Sc)掺杂浓度对AlN压电薄膜材料特性及器件性能的影响。研究表明,当掺入Sc的摩尔分数从0增加到25%时,压电应力系数e₃₃增加、刚度 下降,导致Al₁-_xSc_xN压电薄膜的机电耦合系数 从5.6%提升至15.8%,从而使HBAR器件的有效机电耦合系数 提升了3倍。同时,当Sc掺杂摩尔分数达25%时,Al₁-_xSc_xN(x为Sc掺杂摩尔分数)压电薄膜的声速下降13%,声学损耗提高,导致HBAR器件的谐振频率和品质因数降低。     

基于有限元的低成本塔桅设计及承载能力分析

为研究铁塔公司发布的最新《低成本铁塔标准图集V1.0》的共享改造能力,文章选取了单斜撑三管塔0.65 kN/m2基本风压下的系列塔图,从各塔段的主管应力比和塔顶位移角两个角度,考虑新增天线设备、馈线、爬梯荷载,以及天线设备之间的相互遮挡,利用有限元软件SAP2000对每种塔型进行了常规设计分析和改造增载后的研究分析.由分析结果可知,每种塔型均有可共享改造能力,且随着塔身高度的增加,共享改造的能力逐渐降低.     

毫米波三维异质异构集成技术的进展与应用

三维异质异构集成技术是实现电子信息系统向着微型化、高效能、高整合、低功耗及低成本方向发展的最重要方法,也是决定信息化平台中微电子和微纳系统领域未来发展的一项核心高技术。文章详细介绍了毫米波频段三维异质异构集成技术的优势、近年来的发展趋势以及面临的挑战。利用硅基MEMS 光敏复合薄膜多层布线工艺可实现异质芯片的低损耗互连,同时三维集成高性能封装滤波器、高辐射效率封装天线等无源元件,还能很好地处理布线间的电磁兼容和芯片间的屏蔽问题。最后介绍了一款新型毫米波三维异质异构集成雷达及其在远距离生命体征探测方面的应用。     

3D打印裂隙岩体动态力学性能及能量耗散规律初探

地下岩体结构经常遭受到地震、爆炸、冲击振动等产生的动力扰动，利用3D打印技术的优势研究冲击荷载下岩体动态力学性能对实现3D打印技术在工程领域的应用具有重要意义。采用φ50 mm的变截面霍普金森压杆(SHPB)装置，对含预制裂隙的3D打印岩体试样进行动态单轴压缩试验。研究结果表明：试样的动态抗压强度随着预制裂隙倾角的增大呈现出先减小后增大的趋势，当预制裂隙倾角为30°时试样强度最小，当预制裂隙倾角为90°时试样强度最大。与3D打印岩体试样的静态单轴压缩强度对比发现，3D打印砂性材料具有明显的率效应，当应变率为139.65 s^-1时，3D打印岩体试样的动态抗压强度是静态抗压强度的4.34倍。预制裂隙缺陷在一定程度上加剧了试样的能量耗散和破碎过程，并且30°倾角预制裂隙对试样能量耗散和破碎结果的影响程度最大。同时，3D打印岩体试样的能量耗散过程与破碎块度表现出明显的自相关性，所用的3D打印砂性材料的宏观破碎结果与能量耗散之间的关系与天然岩石材料有一定相似性，为今后3D打印材料模拟天然岩体应用于动态力学试验的可行性奠定了基础。     

广饶县推动河(湖)长制管理的做法及成效

分析了广饶县的现状情况,就河(湖)长制的实施细则与做法展开论述,并对取得成效进行总结,以期对其他地区推行河(湖)长制提供参考。