基于CNN的计算机生成图像识别方法

针对计算机生成图像(Computer Generated images, CG)与真实照片(Photograpgh, PG)识别率不高的问题,该文提出了一种改进的卷积神经网络方法来实现CG与PG的识别.该方法首先对识别问题进行卷积神经网络二分类建模,并选择VGG-19网络结构作为基础,建立不同的模型.该方法创新性地引入迁移学习,节省训练时间和大量计算资源,最后使用softmax分类器进行分类.实验结果表明,该文方法对PG图像的识别准确率达到92%.与其他方法比较,该文方法识别准确率最高,说明该文方法具有可行性与有效性.     

材料力学课程中内力求解的改进设正法及其教学实践

设正法是材料力学课程中求解内力的常用方法,传统设正法有值得商榷之处.研究提出了一种改进的设正法,并通过算例对其应用过程进行了介绍,同时分析了应用该方法教学时应注意的问题.教学实践表明,用改进设正法求解内力,可以有效降低出错率,提高学生内力分析的能力,增加学习材料力学课程的自信,可对后续相关课程的学习产生正迁移效应.在日常教学中,教师应对学生是否能真正灵活地应用该方法进行必要的监控.     

气爆荷载下弯曲构件动力响应数值计算

针对建筑结构内部气体爆炸荷载升压时间长、峰值压力小、压力峰值较多的特点,以等效单自由度方法为基础,通过将荷载、抗力矩阵化准确描述加载过程与结构动力特性,推导得到了气爆荷载下结构动力响应的数值计算方法,并与实验数据对比验证其准确性.研究发现:与实际气爆荷载相比,简化荷载因为忽略了荷载变化速率的影响使得计算的结构振动位移要小于实际情况,而阻尼的存在可以减少这种计算误差.相同峰值的荷载作用时间越长,对结构产生的变形能越大,结构的最大振幅与残余变形越大.初始速度与初始位移均会增加结构的振动挠度与残余变形,初始速度相当于结构额外受到了冲量荷载,而初始位移则相当于结构承受了外部静载.      

基于核酸适配体的荧光分析法定量检测MUC1粘蛋白

MUC1粘蛋白是一种高糖化、高分子量的糖蛋白,其在乳腺癌细胞中高度异常表达,其特异性高于组织多肽抗原,敏感性高于癌胚抗原,因此MUC1在乳腺癌诊断中具有很高的临床应用价值,而建立高灵敏的MUC1蛋白定量检测方法对临床诊断具有重要的意义.该研究建立了基于核酸适配体-滚环扩增（RCA）和氧化石墨烯-荧光共振能量转移（GO-FRET）技术的MUC1黏蛋白定量检测技术,实现了MUC1粘蛋白准确、灵敏的定量检测.结果表明,该方法定量检测线性范围为50~1 000 pg/mL,检测限为28.05 pg/mL,定量限为45.57 pg/mL,在人血样品中的回收率为96%~104%.     

考虑固结效应的高填方夯实地基桩侧负摩阻力计算方法

依托在高填方夯实地基上进行的桩侧负摩阻力现场试验,根据负摩阻力测试结果,提出考虑固结效应的高填方夯实地基桩侧负摩阻力计算方法。该方法对高填方地基强夯加固区与非加固区分段进行侧摩阻力计算,采用太沙基一维固结理论计算桩侧土沉降,反映固结效应对桩侧摩阻力的影响,利用土-混凝土界面直接剪切试验得到桩土荷载传递函数,反映桩土相对位移对侧阻力发挥程度的影响,采用有限差分法求得计算公式的数值解,并将计算结果与现场试验结果对比分析。结果表明,采用文中推导的公式计算的桩侧负摩阻力沿深度的变化趋势与现场试验测试结果一致,现场实测桩侧负摩阻力值约是理论计算值的1/2,工程应用时可将理论计算的桩侧负摩阻力值乘以0.5的折减系数。     

涡节型、酒窝型强化管管内沸腾传热特性实验

以微型Capstone C30燃气轮机排放的烟气余热为热源,研究涡节结构强化管、酒窝结构强化管和光管管内沸腾换热特性。实验结果表明：涡节型结构强化传热管管内沸腾换热系数约为光管的1.6~2.1倍,管外对流传热系数约为光管的1.3~1.5倍,总传热系数约为光管的1.4~1.5倍;酒窝型强化传热管管内沸腾换热系数约为光管的2.1~2.5倍,管外对流传热系数约为光管的1.8~2.0倍,总传热系数约为光管的1.9~2.1倍。分析了涡节型强化传热管和酒窝型强化传热管较光管传热性能好的原因。     

深度神经网络内部迁移的信息几何度量分析

使用深度神经网络处理计算机视觉问题时,在新任务数据量较少情况下,往往会采用已在大数据集上训练好的模型权值作为新任务的初始权值进行训练,这种训练方式最终得到的模型泛化能力更好.对此现象,传统解释大多只是基于直觉分析而缺少合理的数学推导.本文将深度神经网络这种网络结构不变下层间的学习转为深度神经网络内部的迁移能力,并将学习过程变化形式化到数学表达式.考虑数据集对训练过程带来的影响,利用信息几何分析方法,确定不同数据集流形之上的度量和联络,实现不同数据集之间的嵌入映射,同时将参数空间的变化也放入流形空间,探究其对学习过程的共同影响,最终实现对这种内部迁移现象的数学解释.经过分析和实验验证可得内部迁移过程其实是一种能使网络可以在更广空间进行最优搜索的变化,有利于模型可以在学习过程中获得相对的更优解.     

基于区域时变聚类采样机制的物联网 大数据传输算法

为解决传统物联网大数据传输算法存在的网络链路抖动频繁、传输能力受限以及传输误码率大的不足,提出了一种基于区域时变聚类采样机制的物联网大数据传输算法。首先,根据物联网信号发射中常用的LTE-5G信号特性,采取分信道传输及抽样过滤技术来实现数据传输过程中的正交化,消除节点间因信号频率相似而导致的干涉现象,提高网络数据传输效率;随后,几何聚类机制与能量-阈值映射裁决方法,构建了稳定聚类采样方法,利用功率最佳及能量最佳的方式来实现传输节点的筛选,强化传输链路的稳定性能,降低因链路抖动而导致误码的风险。仿真实验结果表明:与常见的超高斯频率漂移传输提升机制(Transmission Mechanism of Super Gauss Frequency Drift Transmission, SGFD-T机制)及拉普拉斯信道滤波传输机制Laplasse Channel Filtering Transmission Mechanism,LCF-T机制)相比,所提算法具有更大的上传带宽和更低的数据采集错误率与误码率。     

多光学间隔层结构的聚合物太阳能电池

为提高聚合物太阳能电池中有源层的光吸收,提出了一种新型结构的器件———具有多光学间隔层结构的 聚合物太阳能电池,该结构通过调节多光学间隔层折射率的分布方式,调节有源层内光电场的分布,使有源层 对入射光得到充分吸收,进而优化器件性能。采用传输矩阵法对这种多光学间隔层聚合物太阳能电池进行了 光学模拟,探索了多光学间隔层折射率的分布方式对倒置结构聚合物太阳能电池器件有源层光电场的分布和 短路电流密度( Jsc) 的影响。模拟选取的多光学间隔层是通过在ITO( Indium Tin Oxide) 玻璃衬底上依次旋涂未 掺杂ZnO 和掺杂浓度分别为0． 002 5 mol /L,0． 005 mol /L,0． 01 mol /L 的铯掺杂氧化锌( CZO: Cs doped Zinc Oxide) 薄膜制备而成的。模拟结果显示,采用从上到下铯掺杂浓度依次增加的多光学间隔层结构能有效提高 器件有源层对入射光的光吸收和短路电流密度。     

变管径冻结管对地铁联络通道冻结温度场的影响分析

在地铁联络通道的冻结法的设计与施工中,冻结管通常为倾斜放射布置。这导致联络通道不同横截面冻结管间距不同,最终引起冻结温度场的不均匀发展。以郑州地铁5号线联络通道为背景,在冻结管内盐水流量不变的情况下,对现行冻结管的尺寸做出调整,通过改变冻结管尺寸来改变管内的盐水在不同位置的流速,从而改变冻结管不同截面的对流换热系数,使联络通道的冻结温度场得到均匀发展。利用ADINA数值分析软件对联络通道冻结法设计建立三维模型,分析改变管径后,整个冻结过程中联络通道各个截面温度场的发展情况。结果表明,在同一冻结工程中,联络通道各个截面的冻结壁厚度及冻结平均温度趋于一致,且冻土交圈完成的时间得到了缩短,这表明通过改变冻结管的尺寸能够显著改善冻结温度场的不均匀发展问题。