南京长江第四大桥钢箱梁铺装层温度影响系数分析

为了减少现有的钢桥面铺装层车辙深度预估的误差,提出基于长期实测数据的钢桥面铺装车辙评估模型的温度影响系数计算公式。首先对南京长江第四大桥的实测温度概率统计后采用双高斯函数表征其分布;在此基础上修正了现有车辙评估模型中的温度影响系数公式,并利用车辙实测数据对车辙评估模型计算值进行验证。研究结果表明:钢箱梁复合浇筑式铺装层温度可通过双高斯分布描述其概率分布;计入温度影响系数的车辙深度与实际车辙值之间误差较小,相对误差为15.2%。     

一种基于图和聚类的关键词自动提取方法

目前基于图的关键词提取算法,都只考虑了文章中词语和词语之间的关系,而忽视了句子的影响.而且这些关键词提取算法,忽略了文章中存在多个话题对关键词提取的影响.新方法基于词语-词语、词语-句子、句子-句子的3种关系建立了3个图.在传统基于图的算法上更多地考虑了句子的影响,并且创新地使用聚类的方法在文章中找出涉及的所有话题,相应地提取关键词来覆盖全部话题.实验结果显示改进后的关键词提取算法相较于传统算法在提取效果上有很大的提高.     

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。     

微管道中纳米流体流动及热辐射

利用Debye-Hückel线性化近似理论得到微管道内的电势分布,通过修正的Navier-Stokes方程和能量方程研究了纳米流体的流动及辐射传热问题.得到了电动宽度K、辐射热参数Nr、焦耳热参数S以及纳米粒子的体积分数φ对纳米流体速度、温度及努赛尔数(Nusselt number)的影响.结果表明纳米粒子的加入显著地影响流体的电动效应及热辐射效应.     

叙事教育在本科护生岗前培训中的应用探索

目的为了探究叙事教育应用于岗前培训对护生人文关怀品质带来的影响,我们在岗前培训临床技能操作课上进行此项研究。方法将昆明医科大学护理学院2014级全体护生作为研究对象,其中一二大班作为对照组,未加干预;三四大班作为实验组,参照叙事教育教学方法进行干预。在课程开始和结束时分别发放护士人文关怀品质测评量表。所得数据采用SPSS17.0进行录入与分析。结果实验组的人文关怀知识、理念、感知、能力均高于对照组。结论显而易见,叙事教育有助于护生人文关怀品质的提升。     

敷料用介孔硅基盐酸环丙沙星缓释颗粒的制备及性能

为适应医用敷料抗菌和缓释功能的要求,采用十八烷基三甲基溴化铵(STAB)为模板剂,制备敷料用介孔二氧化硅(SiO_2)载体材料,并探讨工艺参数对其结构的影响。以盐酸环丙沙星(CH)为客体分子,介孔SiO_2为骨架制备复合抗菌颗粒,探究CH在介孔SiO_2中负载及释放行为。结果表明:所制备介孔SiO_2分散性较好,平均孔径为3.2nm,适于作药物载体;负载的CH表现出一定的缓释效果,在酸性和中性条件下的1h累积释放率分别为26.63%和15.74%,满足伤口初期的抗菌需求。使用经典药物释放模型进行释药数据拟合,发现载药颗粒的释放过程更符合Ritger-Peppas模型。     

柳树对镉-芘复合污染土壤的修复潜力与耐受性研究

柳树应用于土壤修复,不仅展现对镉良好的富集性,对污染环境良好的适应性,还能发挥景观植物的特性,避免将污染引入食物链.研究通过90 d温室盆栽实验探讨了三种能够有效富集重金属的柳树(Salix×aureo-pendula CL‘J1011’,Salix×Jiangsuensis‘J172’,Salix×Jiangsuensis‘55’)对于镉-芘复合污染土壤的修复潜力.结果表明:三种柳树均表现出良好的耐受性且同时具有富集镉和降解芘的性能;其中金丝垂柳1011对镉的富集达到231.4μg·kg~(-1),同时使芘的残留量减少了88.6%.与单一镉/芘污染相比,复合污染抑制了苏柳172和苏柳55叶片中镉的富集,富集系数分别降低了54.4%和44.1%,同时抑制了柳树对土壤中芘的去除效果,去除率分别降低了3.4%和27.0%;复合污染情况下金丝垂柳1011对镉的吸收不受影响,但对芘的去除具有更好的效果,去除率提高6.5%,体现其在重金属-有机物复合污染修复方面更高的应用潜力.     

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。     

ECOC多分类算法在慕课数据挖掘中的应用

收集并整合多所高校学生的慕课学习行为数据，设计基于数据复杂度的纠错输出编码（ECOC）多分类算法。该算法利用数据复杂度降低多类之间的分类难度，从而提高算法的预测准确度。实验结果表明，在不同高校的慕课数据集的测试中，所设计基于数据复杂度的ECOC分类算法比传统的ECOC算法具有更高的分类准确度和鲁棒性，实现了学生学习成绩多等级的有效预测，为个性化教学奠定了基础。