酒钢铁路运输优化研究

在市场经济高速发展的今天,如何在市场竞争中求生存、谋发展,已成为各方面研究的重点问题。本文结合酒钢的实际,通过与其他内陆同行业先进运输指标作对比,从企业内部铁路运输存在的不足和矛盾入手,对运输优化进行了研究,目的就是在做好运输服务的同时,解决好存在的各种矛盾。通过优化,将为降低企业生产成本起到重要的作用,进而提高企业产品竞争优势,为酒钢做大做强创造基础的条件。     

煤样浸水过程中水化学效应研究

为研究地下煤层开采中,水化学作用对预留安全煤柱的化学影响,对取自大柳塔5~(-2)煤样进行完全静态浸泡试验,浸泡时长以溶液pH波动变化幅度而定,通过对浸泡煤样溶液的pH及氧化还原电位值动态变化监测,分析盐水溶液pH及氧化还原电位与煤样水化学过程的对应关系,并结合非平衡态热力学理论判定,解释煤样水化学作用的根本原因;结果表明:煤样浸水初期溶液pH(0～4 h)降低,煤岩矿物及有机碳氧化反应产生大量酸性水,随浸泡时间的增加,煤岩长石类矿物及方解石、白云石等消耗大量的H~+,生成稳定的黏土矿物,同时长石类矿物溶解的阳离子与黏土矿物裸露表面产生离子反应,引起pH总体上升;结合非平衡态热力学理论,浸水煤样与外部环境的存在温差、水岩之间相互作用及渗流力的产生等,加快熵产生率,因此煤样浸水水化学效应所导致溶液pH及氧化还原电位值变化均属于煤样化学风化自发体系。     

柔性可穿戴传感器及大面积阵列制造新方法

柔性可穿戴传感器作为穿戴式电子系统的重要组成部分，在个人健康监护、人机交互体系以及人造电子皮肤等领域具有广阔的应用前景，是当下最前沿的研究领域之一。文章概要介绍了不同类型的柔性可穿戴传感器的研究现状，简略归纳了柔性传感器中的关键技术参数，同时对柔性传感器大面积阵列制造所面临的挑战及新方法进行了阐述和分析，最后展望了柔性传感器未来的发展趋势。     

手掌面脱落细胞接触转移规律研究

探究手掌面皮肤脱落细胞接触转移的形态学规律。实验通过细胞染色的方法,借助显微镜观察并统计了在不同压力、不同接触时间下手掌面脱落细胞的转移数量,结果发现脱落细胞转移具有很大的随机性和不确定性,即使同一个人在不同的时间脱落细胞转移数目也不相同,但可以得出有核脱落细胞转移总数较少,一般不超过20个。在一定范围内,随着接触压力增大、接触时间增长,脱落细胞转移数量有所增加。     

基于AP-HMM混合模型的充电桩故障诊断

确定性的相似性传播(AP)聚类方法和统计性的隐马尔可夫模型(HMM)是2种常用的设备故障诊断方法,但电动汽车充电桩结构设计复杂且目前积累的故障样本不多,使用上述2种方法均不够理想。针对充电桩故障诊断本身具有的特点,结合AP聚类快速、准确提取故障的特征和HMM强大的故障分类能力,本文提出一种基于AP-HMM混合模型的充电桩故障诊断方法。为了研究充电桩长期工作的状态性质,采用马尔可夫平衡方程组求得充电桩发生故障的稳态概率值。实验结果表明,与传统模型相比,AP-HMM混合模型的充电桩故障诊断学习精度提高了3%以上。本文提出的混合模型具有一定的可行性与普适性,可在一定程度上用于速度要求低但精度要求高的其他电子设备故障诊断。     

基于八叉树优化的MoM-PO/PTD混合算法分析目标电磁散射及辐射问题

在综合利用矩量法(method of moments, MoM)和物理光学(physical optics, PO)方法的过程中, 要精准识别和划分PO位置处于点光源照射情况下的暗区和亮区。传统的识别划分手段的时间复杂度为O(N²), 当面片数量N增多时, 所需的时间呈现出急剧增长的趋势。文中应用八叉树和后向追踪算法, 对PO亮区判断过程进行加速, 可将时间复杂度由N²降为NlgN。由于计算PO区域电流时没有考虑边缘绕射造成的影响, 导致计算误差较大。鉴于此, 本文在计算过程中引入物理绕射理论对混合算法加以改进, 并通过与FEKO中的MoM相比较, 说明了修正后的混合算法能够有效提升计算精度。     

盐蚀环境下沥青结合料化学组分及性能演化

为更好地认识盐蚀环境下沥青路面的性能损伤机理,在实验室内模拟除冰盐、融雪剂形成的盐蚀环境对沥青结合料的侵蚀作用。采用沥青四组分试验和原子力显微镜(AFM)试验评价沥青的化学组分及表面微纳观形貌特性。开展针入度、软化点、延度和粘度试验,探讨盐蚀环境下沥青结合料的性能演化情况。结果表明：在氯盐溶液中干湿循环和冻融循环处理后,沥青中的饱和分和芳香分含量减少,沥青质和胶质含量增加。沥青结合料表面粗糙度和蜂形结构面积百分比出现不同程度的下降。在盐蚀环境下,沥青结合料的针入度和延度均有不同程度的下降,软化点和粘度出现不同程度的升高。沥青结合料性能劣化的主要原因是在盐蚀环境中沥青的化学组分发生改变,出现一定程度的“盐老化现象”。     

幸福感的静息态功能磁共振成像低频振幅

人人都想得到幸福,但并不是每个人都有相同的获得幸福的能力.对于幸福个体差异这一重要而又有意义的问题,以往很少有研究来探索该问题的神经起源.本研究采用静息态功能磁共振成像中的低频振幅(amplitude of low frequency fluctuations,ALFF)技术,以159名健康大学生被试为对象,研究了幸福感与大脑自发神经活动之间的关系.结果发现,额叶、顶叶以及部分皮层下区域的ALFF值与幸福感有紧密关系.具体地说,左、右侧眶额皮层和左侧背外侧前额皮层,以及右侧尾状核的ALFF值随着幸福感的增加而升高,并且这些区域的ALFF值都与情绪有显著相关.相反,右侧中扣带皮层,左侧顶上沟以及双侧楔前叶的ALFF随着幸福感的增加而降低.这些区域的ALFF值不仅与情绪有关,而且还与沉思的倾向有关系.这些大脑区域的ALFF值与幸福感的关系可能表明了高低幸福感个体在自我反思、奖赏加工、情绪调节等能力上存在显著差异.     

面向脑电数据的知识建模和情感识别

心理科学研究依赖于对生理、心理数据的分析,情感是心理研究的重要内容.近年来随着认知神经科学研究技术的成熟,研究者利用脑电(electroencephalogram,EEG)等可以反映脑功能活动的生理信号,直接研究情感问题,如情感识别、情绪脑等.但是,生理信号将会产生TB级甚至PB级的数据量,认知研究和临床神经科学在过去几十年中已产生大量生理数据,对这些大数据的表示和情感知识挖掘需要更高级的工具.构建能够表示数据含义和情感相关知识的模型,能够给心理研究者提供一个知识共享平台,以便使用这些大数据进行情感方面的科学研究.本文构建一个可以表示EEG数据语义和被试者上下文信息的本体模型,并基于该模型使用推理引擎进行基于EEG生理信号数据的自动情感识别.实验结果表明,模型在e NTERFACE 2006数据集上能够以99.11%的平均准确率识别被试者的情感状态,并从实验结果分析发现基于EEG数据情感识别最关键的特征是Beta波与Theta波的绝对功率比.