崩积体粒径的图像识别与分析

崩塌是一种常见的地质灾害,崩落块石所形成的崩积体往往可以反映崩塌运动过程、影响范围等。基于无人机航拍影像技术以及孔隙(颗粒)与裂隙图像识别与分析系统(PCAS)的崩积体调查方法,将粒径分析方法引入崩积体调查,对崩积体粒度分布与堆积特点进行研究。结果表明:"无人机航拍影像技术-PCAS"统计方法切实可行,具有便捷、安全、成本低、高效和高精度的特点;将小茅坡崩积体划分为主积区、散落区、影响区,3个特征明显的区域;小茅坡崩积体粒径服从Y=A+(B/t)的逆分布规律;从纵向上看,崩积体内小块石占比呈先减小后增大再减小的趋势;从横向上看,距崩源相同距离各区粒径组分的含量基本相同,中块石与大块石在横向上呈现先增大后减小的趋势。研究成果对崩塌堆积调查具有重要意义,为野外调查提供一种新的技术手段。     

阳极修饰对微生物燃料电池性能的影响

利用PW12/rGO复合材料负载于碳布表面制得PW12/rGO修饰阳极并构建单室空气阴极微生物燃料电池(microbial fuel cells,MFC),考察了PW12/rGO修饰阳极对MFC产电和高氯酸盐(ClO4-)还原性能的影响,并通过对阳极表面形态及其电化学特性的分析,探讨了PW12/rGO修饰阳极改善MFC产电性能的机理.结果 表明,当ClO4-浓度为700 mg/L时,PW12/rGO修饰阳极MFC的最大输出电压和ClO4-平均去除速率分别为200.18 mV和1.15 kg/(m3·d),分别是空白阳极MFC的4.4倍和1.06倍;扫描电镜(SEM)表征显示,PW12/rGO修饰阳极表面附着的微生物量远高于空白阳极;Tafel曲线、循环伏安曲线(CV)和交流阻抗谱(EIS)测试表明,PW12/rGO修饰阳极较空白阳极具有更高的交换电流密度、CV电活性面积以及更低的电荷转移电阻.PW12/rGO修饰阳极提高了阳极电子产量和电子传递速率,进而改善了MFC的产电性能.     

基于支持向量机的典型宽带电磁干扰源识别

由于民航周围电磁环境复杂, 一旦产生电磁干扰(electromagnetic interference，EMI), 就不易被排查, 特别是随机性较强的宽带干扰。对此, 提出一种基于支持向量机(support vector machine, SVM)的干扰源识别方法。通过实时测量干扰信号的频谱数据, 并分析其特点, 选择包络因子、频谱能量、频谱峰值、均值和方差5个特征向量, 用主成分分析法降低数据冗余程度, 最后采用SVM来判断干扰源类型。仿真结果证明, 所提算法能有效识别6类典型机场宽带干扰源, 识别精度可达98.33%。     

基于频控阵的递推最小二乘波束形成算法

频控阵通过在阵元间加入远小于载频的频率增量,使波束的空间分布距离角度二维相关。基于频控阵基本结构,引入两种接收信号处理机制,并对其进行理论推导分析,仿真表明两种机制均能有效接收信号。针对指向误差存在,导向矢量失配导致主瓣发生偏移问题,采用递推最小二乘波束形成算法处理。仿真结果表明,存在指向误差时,该算法在两种机制中均能在目标位置形成主瓣,在干扰位置形成零陷,验证了算法在频控阵中应用的稳健性。     

融合多种影响因子的兴趣点推荐算法

为了解决兴趣点推荐任务中的数据稀疏性问题和充分利用位置社交网络中的多样信息提高个性化推荐质量，提出了一种融合多种影响因子的兴趣点推荐算法。分别对地理信息和社会信息进行地理影响力建模和社会影响力建模，并联合时间信息和地理信息进行时空影响力建模，然后以加权求和的方式整合3种影响力评分得到用户偏好分数，根据用户偏好分数为每个用户提供1个包含Top-N[WT]个兴趣点的推荐列表。实验结果显示，在2个公开数据集上，融合多种影响因子的兴趣点推荐模型的性能优于对比模型。地理-社会-时空影响是兴趣点推荐任务中的关键，对这3种影响建模可为融合关键信息的兴趣点推荐研究提供参考。     

基于木质素和多巴胺改性的MWCNTs水相分散

为解决碳纳米管材料的团聚问题,对多壁碳纳米管(multi-walled carbon nanotubes,MWCNTs)进行多巴胺改性所形成的表面聚多巴胺层,增强了MWCNTs与木质素的结合力,从而最终实现以木质素为分散剂的水相MWCNTs稳定分散。采用傅里叶变换红外光谱和透射电镜对改性MWCNTs的表面化学结构和分散形态进行表征,应用紫外分光光度计定量评价pH值、木质素质量浓度及改性MWCNTs质量浓度对MWCNTs分散效果的影响。结果表明:经多巴胺改性的MWCNTs在木质素分散下可实现高达95.65%的分散度;中性、碱性条件有利于提高分散稳定性;木质素质量浓度为改性MWCNTs质量浓度的5倍时,MWCNTs分散效果最佳;木质素最多能均匀分散其2.5倍质量浓度的改性MWCNTs。     

基于元路径异构网络嵌入的姓名实体消歧方法

为了解决大型学术数据库中重名作者的歧义消解问题,提出了基于元路径异构网络嵌入的姓名实体消歧模型。使用大型在线学术搜索系统DBLP上的公开数据集,首先抽取学术出版物的作者信息、标题和会议期刊名称等特征属性,再利用word2vec模型工具生成的特征属性词嵌入输入到GRU网络中进行训练,构造出一个PHNet矩阵网络进行随机游走操作,从而捕捉不同类型节点之间的关系,最后进行相似节点的划分,完成姓名消歧工作。实验结果显示,新方法的精确度为0.865,召回率为0.792,F_1值为0.815。基于元路径的异构网络嵌入模型的精确度、召回率等指标都优于对比模型。因此,所提出的模型在提高大型学术数据库的消歧精准度方面具有良好的应用前景。     

特大型剖分调心滚子轴承加工的研究

本文提出了特大型剖分调心滚子轴承原加工工艺流程的不足,并对其进行了调整和改进,分析了加工过程中的难点,并提出了解决方案。     

玉米芯活性炭改性及其对CO_2吸附性能

研究了提高玉米芯活性炭对CO2气体吸附性能的方法和途径,对自制的玉米芯活性炭进行了氧化改性和还原改性.改性后C元素质量分数都减少了10%左右.经硝酸和硝酸盐氧化改性后其表面含氧官能团明显增多;经碳酸盐碱性还原改性后引入了CO2-3根;经氨水碱性还原改性后引入了大量氨基基团,表明成功地对制备的玉米芯活性炭进行了氧化和还原改性.其中,利用Ca(NO3)2改性后样品对CO2的吸附量比改性前提高了21.2%;经过Na2CO3改性后样品对CO2的吸附量提高了28.5%.因此,制备的玉米芯活性炭经过Na2CO3改性后更有利于其应用于CO2吸附分离.     

Effect of tin addition on the microstructure and properties of ferritic stainless steel

This article reports the effects of Sn on the inclusions as well as the mechanical properties and hot workability of ferritic stainless steel. Precipitation phases and inclusions in Sn-bearing ferritic stainless steel were observed, and the relationship between the workability and the microstructure of the steel was established. Energy-dispersive X-ray spectroscopic analysis of the steel reveals that an almost pure Sn phase forms and MnS–Sn compound inclusions appear in the steel with a higher Sn content. Little Sn segregation was observed in grain boundaries and in the areas around sulfide inclusions;however, the presence of Sn does not adversely affect the workability of the steel con-taining 0.4wt%Sn. When the Sn content is 0.1wt%–0.4wt%, Sn improves the tensile strength and the plastic strain ratio and also improves the plasticity with increasing temperature. A mechanism of improving the workability of ferritic stainless steel induced by Sn addition was discussed:the presence of Sn lowers the defect concentration in the ultra-pure ferritic lattice and the good distribution of tin in the lattice overcomes the problem of hot brittleness that occurs in low-carbon steel as a result of Sn segregation.