硫酸镁侵蚀作用下高流态水泥砂浆的早期强度劣化特征

高流态早强(HFES)水泥砂浆被广泛应用于土木工程的各个领域。在复杂的工程环境下,HFES水泥砂浆的硫酸盐侵蚀不容忽视。尽管硫酸盐对水泥基材料性能的影响已有一些研究,但HFES水泥砂浆与传统水泥基材料相比有明显不同,其在硫酸盐侵蚀情况下的劣化机制尚不明确。本文研究了不同硫酸镁溶液浓度和侵蚀时间下HFES水泥砂浆的早期抗折和抗压强度,通过扫描电镜(SEM)、X射线衍射(XRD)和差示扫描量热仪(DSC)测试,分析了硫酸镁溶液浓度和侵蚀次数对HFES水泥砂浆微观结构和水化产物的影响,揭示了硫酸镁对HFES水泥砂浆早期强度形成的影响机制。     

基于BP神经网络和模糊逻辑的绝缘子污秽等级预测

针对复杂地理环境下的绝缘子污闪问题,提出一种基于BP人工神经网络和模糊逻辑补偿的绝缘子污秽等级预测新方法.该方法首先利用BP神经网络预测在温度、湿度、降雨量、风速等基本因素下绝缘子的污秽等级,然后充分考虑与复杂地理位置相关的海拔高度、气压比、覆冰水电导率等因素对绝缘子污秽度的影响,采用模糊逻辑补偿的方法进行校正.算例结果表明方法的正确性和有效性.     

多状态多阶段任务系统的可靠度理论计算方法

多状态多阶段任务系统常见于关键性系统，其可靠性要求较高而其可靠度计算又相对困难.为实现该类系统可靠度的精准预测，研究了部件劣化符合马尔科夫过程的多状态多阶段任务系统的可靠度理论计算方法.首先，基于工作效率与需求的关系对该类系统可靠度进行了界定.其次，依据条件概率理论，建立了多阶段任务系统任务成功完成的概率公式.基于此，根据部件劣化的马尔科夫性及部件状态的跨阶段依赖性，推导了多状态多阶段任务系统的可靠度理论计算方法，并提出一种快速穷举部件状态组合的方法用于提高该计算方法的计算效率.最后，通过与蒙特卡罗模拟方法对比，验证了推导的可靠度理论计算方法的准确性与计算的有效性.     

基于PMC指数模型的北京市数字经济政策量化评价

数字经济政策是促进数字经济发展重要工具，对数字经济政策进行量化评价，可为北京市数字经济政策制定与优化提供有效支撑。文章以北京市出台的数字经济政策文本为对象，利用ROSTCM6软件对政策文本进行文本挖掘，通过构建PMC指数模型，设定9个一级变量，43个二级变量，根据计算结果和PMC曲面图对具体政策作出评价。研究结果显示，在选取的13项北京市数字经济政策文本中，1项优秀等级，3项良好等级，9项可接受等级，整体而言，北京市数字经济政策较为完善。最后，结合政策文本内容和PMC指数情况，针对各项政策存在的问题提出政策建议。     

全国降雨率累积分布R1（0.01）的研究

根据10年(1970～1979年)65个气象站雨量自记录,654个一般站气象资料,应用地理信息系统(GIS)技术,研究0.01%时间百分数的降雨率累计分布,包括年平均、季平均、月平均、最坏月的分布.还探索了对无降雨资料地区进行有效的1 min降雨率累计分布研究的新方法,可作为对ITU-R Rep.563-4等的补充.研究成果可用于毫米波传播计算,对无线电频谱管理和无线电通信系统设计具有重要意义.     

技术赶超导向下的军民科技创新网络：重大使命、耦合模式与发展路径

大国竞争正成为中国乃至全世界发展面临的新形势。在关键技术与产业面临限制和打压的环境中，面向军民两用的高新技术融合创新是双循环新发展格局中的重要一环，是推动我国高水平科技自立自强发展的关键。高新技术的“卡脖子”特征主要发生在面向国家安全、经济发展和应对重大社会挑战三个层面，是军民科技创新实现技术赶超的重大使命。因此，军民科技创新网络需要进一步明确创新网络的耦合关系和网络组织中利益相关者的职能分配，充分发挥政府的干预作用；结合关键技术与产业的创新特征，围绕技术赶超的“原路模仿型”“弯道超车型”和两者相结合的“双元交叉型”三种发展路径进行设计，推动一体化国家战略体系与能力建设。     

面向结构可靠性分析的并行自适应加点策略

现有的自适应加点策略多局限于Kriging模型，或在每次迭代过程中只能选取一个最佳样本点，效率较低.为解决上述问题，本文提出了一种通用的并行自适应加点策略CF-K.该方法考虑了样本点的局部不确定性并确保所选样本点分布在极限状态函数附近；此外，结合k-means算法以实现并行计算，即利用多台计算机在每次迭代的同时进行多个样本的仿真.算例分析表明，与其他方法相比，所提方法在满足精度要求的条件下具有更少的迭代次数，更节省时间.基于所提方法的结构可靠性分析不仅在计算效率和精度之间取得了较好的平衡，在理论上还可用于任何现有的代理模型.     

基于梯度域导向滤波器和改进PCNN的图像融合算法

为解决当前融合后图像存在的光晕伪影现象以及不利于视觉感知的问题, 提出了一种基于梯度域导向滤波(gradient domain guided filtering, GDGF)和改进的脉冲耦合神经网络(pulse-coupled neural network, PCNN)的图像融合算法。首先, 利用图像结构、清晰度以及对比度显著性的图像特征构建图像融合模型。其次, 采用梯度域导向滤波取代传统优化方法, 通过像素间相关性优化初始决策图。然后, 将优化决策图作为外部输入刺激改进PCNN模型, 得到融合权重图。最后, 对源图像和融合权重图进行加权操作得到最终融合图像。实验结果表明, 所提方法更好地保留图像边缘、纹理和细节信息, 避免目标边缘的光晕伪影现象, 且利于视觉观察。