CFRP-钢管-CFRP复合钢管约束海砂混凝土短柱轴压试验

以钢管壁厚、钢管屈服强度、碳纤维增强聚合物(carbon fiber reinforced polymer, CFRP)层数和位置、混凝土强度等为研究参数,进行19根CFRP-钢管-CFRP复合钢管约束海砂混凝土短柱的轴压试验,分析试件破坏模式、荷载-应变曲线、结构承载力等,并讨论现有算法对承载力计算的适用性.研究结果表明：内外壁CFRP与钢管的组合对核心混凝土有良好的复合约束作用,可大幅提高结构承载力;钢管内外壁张贴CFRP后,其结构破坏模式由剪切破坏变为腰鼓破坏;钢管最先开始屈服,CFRP层数决定纤维布的断裂宽度和分布;荷载-应变曲线在强化阶段呈明显线性上升特性,二次刚度由CFRP层数决定;与外壁张贴CFRP试件相比,内壁张贴CFRP试件的结构承载力更大.     

针刺麻醉与镇痛泵在肩关节术后镇痛领域中的应用及评价

以行肩关节手术的患者作为研究对象,比较和评价了针刺麻醉与肩峰下自控型镇痛泵对术后镇痛的疗效与安全性,指标包括疼痛视觉模拟评分（VAS）、肩关节活动度（ROM）、Lovett肌力分级等,结果显示镇痛泵组的胃肠道不良反应发生率（7/64）、基础病复发率（4/64）,及总体不良反应发生率（16/64）均显著高于针刺组（0/70）(0/70)(4/70),在轻度疼痛者中,2组的VAS未见差异,但针刺组的ROM更大,在中、重度疼痛者中,镇痛泵组的VAS低于针刺组,但2组的ROM及肩关节肌力未见差异,说明针刺麻醉的安全性极佳,可促进术后康复,适用于轻度疼痛者及合并相关内科基础病的中、重度疼痛者。     

基于改进RPN的孪生小样本电力目标检测

为了解决当前电力系统巡检难度大、效率低、数据不足以支撑大规模训练的问题,提出一种基于孪生网络的小样本检测方法。首先,在Faster RCNN(faster region convolutional neural network)目标识别算法的框架下,搭建支持图片和查询图片共享的孪生网络模型;然后,利用改进的RPN(region proposal network)模块产生更高质量的proposals;最后,在检测头上对支持图片和查询图片的RoI(region of interest)进行关联匹配。结果表明,将算法应用于自主构建的EPD(electric power detection)数据集,在仅利用10张支持图片的情况下,就能实现对电力背景下鸟巢异物和绝缘子相关类别的检测,检测指标mAP达到18.92%。与其他算法相比,应用于电力行业目标检测的孪生网络小样本模型,在极端小样本情况下性能优良,同时具有更加轻量化的优势,可为电力检测新方法研究提供参考。     

基于STIRPAT模型的京津冀“碳达峰”预测研究

为了解决京津冀地区碳排放量达峰问题,以河北省为例,研究京津冀碳排放达峰实现路径,对京津冀未来的碳排放量进行预测分析,建立以河北省2004—2021年碳排放相关数据为基础的STIRPAT碳排放预测拓展模型。设置了6个情景,通过综合考虑人口规模、人均GDP、城镇化率、产业结构、能源强度、能源结构数据的变化速度,模拟不同情景下京津冀2022—2040年的碳排放趋势,进而预测京津冀三地的“碳达峰”时间与碳排放峰值。结果表明：北京除清洁发展情景是在2030年达峰,其余情景均在2035年达到峰值;天津除经济放缓情景是在2030年达峰,其余情景均在2035年实现“碳达峰”;河北除基准情景在2035年达峰外,其余情景均是在2030年达到峰值。所提的碳排放预测拓展模型在考虑多情景分析下,就京津冀地区如何控制和减少碳排放量提出相关建议,可为京津冀低碳经济的发展提供一定的参考依据。     

一种新的模糊决策树算法 ——基于加权毕达哥拉斯模糊熵

传统的模糊决策树虽然可以从模糊数据中抽取模糊分类规则,但只能获取节点的隶属度信息,无法得出样本数据对于节点的非隶属度和犹豫度信息,导致数据分类的准确率不高。针对此,基于毕达哥拉斯模糊集理论,提出了一种新的加权毕达哥拉斯模糊决策树算法（Weighted Pythagorean Fuzzy Decision Tree,WPFDT）。首先,通过改进的K-means聚类算法得到连续属性数据的聚类中心,并结合三角模糊数对连续数据进行模糊处理;其次,定义并计算每一个属性的加权毕达哥拉斯模糊熵,选择加权毕达哥拉斯模糊熵最小的属性作为决策树根节点,在根节点下递归选择模糊熵最小的属性作为分裂节点,同时通过阈值控制树的规模,得到从根节点到叶子节点路径的模糊规则以及模糊规则的隶属度、非隶属度以及犹豫度,并完成预测分类,直至生成WPFDT模型;最后,选取UCI上的3个医学数据集（Haberman、Breast Cancer、Parkinson）进行实验,在分类准确率和得出模糊规则的数量与3种传统决策树算法（模糊ID3算法、C4.5算法、CART算法）比较,实验结果表明：WPFDT在分类精度和树大小上都优于其他传统决策树算法,并且有较高的召回率和精确率。     

动态可控残差卷积神经网络的低剂量 CT 图像处理

针对计算机断层扫描(Computed Tomography, CT)中因采用低剂量扫描方式,导致图像噪声伪影干扰,尤其 是不同部位噪声和伪影强度存在较大差异这一问题,提出了一种基于动态可控残差的卷积神经网络(DC-ResNet) 算法。 DC-ResNet 的主要思想是在常规残差网络连接中添加一个图像质量指导的控制变量,以允许获取残差的加 权和,从而实现残差特征的动态可控。 所设计的 DC-ResNet 网络是一种包括两个子网络的组合型结构,一个是作 为主干网络的基础子网络,在该子网络中使用全局动态残差块和局部动态残差块来实现低剂量 CT 图像质量的提 高;另一个是作为辅助网络的条件子网络,用来生成基础子网络中不同动态可控残差块的权值,辅助基础子网络的 学习。 通过 Mayo 与 UIH 数据实验验证,其视觉结果表明:处理后的不同部位 CT 图像噪声伪影均能够得到较好的 抑制,并能有效地保留结构细节及组织纹理;量化结果表明:处理后的 CT 图像峰值信噪比( Peak-Signal to Noise Ratio, PSNR)和结构相似性(Structure Similarity, SSIM)均优于对比方法。     

考虑人-车-路耦合的路径跟随过程操稳性预测研究

为更早预测车辆的操稳性失稳风险,针对性解决传统“人-车-路”耦合系统中“路”先验信息未知和由此导致的“人”输入难预测问题,借助先进辅助驾驶系统提供的前方预瞄路径,提出结合驾驶员转向模型及车辆非线性动力学模型的操稳性预测方法. 构建“人-车-路”闭环反馈驾驶员模型,对跟随道路曲率的驾驶员转向行为进行预测;将当前车速与预测转向作为三自由度非线性动力学模型的输入,实现跟随前方路径的操稳性状态预测;通过Simulink-Carsim联合仿真及驾驶员模拟器硬件在环对比,进行双移线路径、变曲率路径和蛇形路径工况模拟. 所提方法的操稳性状态预测值与实际值吻合良好.     

花岗岩残积土双孔结构的蒸发脱湿机理

为研究花岗岩残积土蒸发脱湿过程中的水分运移规律,对深圳花岗岩残积土进行了一系列核磁共振测试和微观试验,分析了花岗岩残积土双孔结构的成因,对比了不同饱和度下残积土的水分分布规律,提出了残积土双孔结构的水分运移机理. 结果表明：氧化铁等胶结物与高岭土片层形成了花岗岩残积土的微孔结构;微孔结构与不易受扰动的大孔结构组成残积土的双孔结构;微孔结构和大孔结构在高饱和度下相互连通,在低饱和度下水力连接中断;双孔结构间水分同步蒸发,大孔结构向微孔结构的补给随着蒸发进行而减少. 本研究可为研究复杂土体结构水分蒸发过程提供一定的理论基础.     

Sylvester矩阵方程的改进IO迭代算法

通过对Sylvester矩阵方程的理论分析,可知IO迭代算法中迭代矩阵的谱半径随内迭代次数的增大而减小,更新了IO迭代算法中内迭代次数的选择方法,并证明了该算法收敛性与初始矩阵无关。Sylvester矩阵在满足一些特定条件下,为了进一步提高收敛速度,可通过选择适当的相关参数,使得IO迭代算法有较好的收敛速度且比Smith算法的迭代次数明显减少。     

无线多媒体传感器网络自适应拥塞控制算法

针对无线多媒体传感器网络(WMSN)中多对一通信时产生的网络拥塞问题,提出了一种自适应的WSMN网络拥塞控制算法ACCP。通过结合速率控制和资源调度,并采用分簇的网络结构,根据簇首及簇内的拥塞指标,来分别启动对应的拥塞控制机制:当簇首发生短时间拥塞时,就启动属于资源调度的网络内存储管理机制,来暂时减缓网络内过多数据包;但当簇中的存储节点也无法容纳过量的数据包时,速率控制就启动,让流量减缓下来,并且只调整数据实时性要求较低的数据流的速率,以达到控制流量、减缓甚至消除网络拥塞的目的。仿真结果显示:ACCP在传送速率不同下,可以比InS、HCCP更有效的控制网络拥塞的情况,而在比较缓存容量不同的情况下,虽然ACCP只比HCCP能够稍微改善网络拥塞的情况,但却能够大幅度改善InS的数据包丢失率。