大尺寸工程模型试验中的相似材料配比试验研究

大型物理模型试验是研究复杂工程问题的重要方法，如何快速、准确地确定相似材料配比是试验中至关重要的一环.为降低试验成本、简化试验步骤、充分调用原料性能，采用河砂、水泥和石膏这三种最普通的原料，以骨胶比(河砂与水泥石膏的质量比)和水膏比(水泥与石膏的质量比)为变量，进行了45组对比试验，对相似材料的物理及动、静力学参数进行了研究.获得了以河砂、水泥和石膏为原料配制的相似材料各物理量的变化区间；探讨了骨胶比和水膏比对相似材料各物理量的控制作用，并对比了其敏感性；基于多元线性回归分析建立了各因素与物理量间的定量关系，得到的拟合公式能较好地描述相似材料的性质.     

基于GPC的环肋耐压圆柱壳结构失稳概率分析

为评估具有小失效概率特性的深潜环肋耐压圆柱壳结构的失稳概率，提出了一种新的基于高斯过程分类和重要抽样的自适应分析方法.该方法通过引入马尔科夫链蒙特卡洛法和欧式距离，开发了一种新的考虑预测不确定性和取样均匀性的自适应试验设计策略，以便更高效地构造高斯过程分类器；采用核密度估计构造准最优重要抽样密度函数；基于失效概率估计的稳定性，提出了一种更精确的迭代停止准则.通过某一分段函数验证了所提分析方法的准确性及高效性.应用所提方法得到某深潜环肋耐压圆柱壳结构的失稳概率约为8.242×10^-5.     

中子诱发锕系元素裂变的宏观-微观理论研究

宏观-微观模型是核裂变机制理论研究的主要途径之一,是有希望可以很好诠释实验并与实验结果进行定量比较的理论方法.本文综述了在中子诱发锕系元素裂变的宏观-微观理论研究的主要进展.通过开展宏观-微观模型研究,实现了基于五维形变参量的势能曲面的真实计算,利用先进的搜索算法研究获得了核裂变路径、鞍点构型等势能曲面结构信息.基于五维势能曲面上的裂变动力学研究,实现了对主要锕系元素的裂变碎片质量分布数据的理论描述.     

应用于精准发酵的激光CO2尾气在线检测技术研究

针对精准发酵过程特征气体实时在线监测的需求，采用可调谐半导体激光吸收光谱（TDLAS）方法对发酵尾气中CO2进行了检测技术研究，并结合精准发酵工艺特点，研发了一套激光CO₂在线监测分析系统，检测量程为0~2%，实现了全量程范围内测量误差小于0.08%，响应时间达到5.46 s。现场试验结果表明，该系统具有较高的灵敏度、稳定性与可靠性，并且使用寿命较长，适用于精准发酵过程特征气体的在线监测。     

江苏制造业全要素生产率多维度测评研究

基于2011年以来的最新行业分类标准,构建2011—2016年江苏省制造业31个细分行业的面板数据,采用DEA-Malmquist模型对江苏省制造业全要素生产率及其构成从时间的维度、细分行业的维度、基于研发强度的行业类别维度进行测评。结果表明,2011—2016年间江苏省制造业全要素生产率平均增长率为负值,且自2012年开始由技术进步推动转为由技术效率推动;全要素生产率存在明显的行业间差异,低技术制造业为全要素生产率发展的瓶颈。提升江苏省制造业全要素生产率的主要路径包括提升资源配置效率、加强自主创新、实施精细化管理等。     

基于直、交流电方法的超细纳米二氧化钛的湿敏性能研究

采用醇盐水解沉淀法制备超细纳米TiO₂,平均晶粒尺寸为20 nm.通过X-射线衍射(XRD)和冷场扫描电镜(SEM)对样品的物相结构和形貌进行了表征,利用半导体测试仪Keithley 2400和精密数字电桥TH2828测试了样品在不同湿度环境下的直流伏安特性、交流电容和交流阻抗,分析其湿敏性能并讨论了湿敏机理.     

墨西哥Perdido带上Wilcox组油藏富集模式分析

为了明确Perdido带上Wilcox组油藏富集控制因素，以上Wilcox组油藏为研究对象，通过有效供烃范围、油输导方式、圈闭形成与生排烃期匹配关系及保存条件对比分析，探讨了Perdido带上Wilcox组油藏富集控制因素及成藏模式。研究认为，供烃区规模对油藏规模控制作用明显；上Wilcox组油藏存在顺源式、向源式和背源式3种垂向运移方式，其中，顺源式和向源式运移有利于油藏富集；圈闭形成与生排烃期匹配较好的油藏，供烃充足，油藏规模大；保存是油藏富集的必要条件，遭受严重破坏的油藏规模小；建立了Perdido带上Wilcox组3种油藏成藏模式，其中，“双侧供烃-顺源输导”和“单侧供烃-向源输导”有利于油藏富集，是该区寻找规模性油藏的有利模式。     

体育教育专业实习“四段式”教学模式与实践

运用问卷调查、实地考察等研究方法,对吉首大学2010级体育教育专业实习生实施"四段式"教学模式进行调查分析."四段式"教学模式有助于学生循序渐进的学习,能够培养学生独立思考问题、设计科学的实习方案、灵活应用所学知识等能力.最后针对未来体育"四段式"教学模式中应注意的问题提出建议.     

基于变量选择-神经网络模型的复杂路网短时交通流预测

摘要： 针对传统交通流预测模型正在由单断面历史数据处理向多断面、多时刻历史数据处理转变,但在考虑各断面间的影响时,多变的交通状况往往会使预测模型复杂化的问题,引入一种多元线性回归最小绝对收缩和选择算子方法(Lasso),并利用其优秀的变量选择能力,在复杂路网多断面中选出相关性较高的断面；结合神经网络(NN)的非线性特性,提出了Lasso NN组合模型.结果表明：Lasso NN模型在路网交叉口对未来15 min交通流数据预测的误差率低于9.2%；在非交叉口的误差率低于6.7%,总体优于各自单独使用得出的结果.     

基于GM(1,1)模型的农村公路PCI值预测分析

为了对农村公路的PCI值进行预测,建立了等维递归GM(1,1)模型,并采用后验方差检验模型的精度。最后根据预测模型分别对河南地区农村沥青公路路面和水泥混凝土路面PCI指标进行预测,比较分析了变化的异同和原因。