开放性社会学习者模型实证研究

为帮助学习者准确了解自己和其同伴在学习过程中进展,并引发学习者元认知和社会比较学习体验,笔者运用社会比较理论,设计并开发了基于表格的开放性社会学习者模型TableOSLM,其采用表格可视化形式呈现学习者本人、组和学习同伴的学习进展,在实证研究方面,通过问卷调查、实验研究法和面对面访谈等方式收集数据,评价结果表明:TableOSLM能引发学习者在学习规划和自我反思两个维度上的元认知学习体验和在比较方式和自我完善两个维度上的社会比较学习体验;学习者对TableOSLM在有用性、易用性和满意度3个方面都表现出较高的认可度.     

含粗骨料超高性能混凝土高温性能的研究进展

与高性能混凝土类似,含粗骨料超高性能混凝土(Ultra High Performance Concrete with Coarse Aggregate,UHPC-CA)经历高温后残余力学性能会发生变化,甚至出现高温爆裂行为.为了推进UHPC-CA的实际应用进程,结合现有文献分析了含湿量、纤维、加热速率、骨料、加载应力和混凝土强度等因素对U HPC-CA高温爆裂的影响;分析了高温后U HPC-CA的残余抗压强度、残余劈拉强度和残余断裂能等残余力学性能的变化;分析了U HPC-CA高温性能的改善措施.结果表明:随着含湿量、加热速率、加载应力和混凝土强度的增加,U HPC-CA的高温爆裂程度均呈现加重趋势,加入粗骨料与纤维后可减轻U HPC-CA的高温爆裂;随目标温度的升高,U H PC-C A的残余抗压强度与残余劈拉强度均呈现先增大后减小的趋势,残余断裂能逐渐下降;热水—干热组合养护可避免U HPC-CA的高温爆裂,显著改善其高温性能.     

基于深度学习的牙刷姿态识别方法

针对牙刷分拣中的定位问题,在确定牙刷位置的基础上采用深度学习实现牙刷姿态识别.对牙刷图像进行去噪增强,通过阈值分割提取感兴趣区域,计算图像的几何矩获得牙刷的方向角和外接矩形,以外接矩形的中心作为牙刷位置.用矩形框内的牙刷图像训练残差网络模型,当模型正确率达到要求时保存该模型,用于判断图像中牙刷的姿态.测试结果表明,该方法可以快速准确地实现牙刷的位置确定与姿态识别,为机器人分拣提供牙刷位姿信息.     

一类具有饱和发生率和心理作用的随机SIR传染病模型

考虑一类受环境噪声影响, 具有饱和发生率和心理作用的随机SIR传染病模型. 通过构造Lyapunov函数并利用Ito公式, 得到该模型正解的全局存在唯一性, 并证明： 当随机基本再生数R*≤1时, 无病平衡点是随机渐近稳定的, 此时疾病将灭绝； 当R*>1时, 疾病将随机持续下去. 数值模拟结果验证了理论结果的正确性.     

西湖凹陷西部斜坡带花港组、平湖组储层裂缝发育特征及有效裂缝测井识别

以西湖凹陷西斜坡花港组、平湖组致密砂岩储层为研究对象,通过录井资料分析及岩心和显微薄片观察,研究裂缝的宏观与微观发育特征及其影响因素.结果显示其主要发育层理缝和构造缝.层理缝主要为水平缝和低角度缝,且已被充填;构造缝主要为垂直缝和高角度缝,充填缝和未充填缝各占一半.裂缝的发育受岩性、单层厚度、断裂及地应力场的综合影响.在交会图法(定性)和概率判别法(半定量)研究的基础上,将岩心观察统计结果与常规测井曲线和成像测井成果相对比,综合预测与评价裂缝发育段,认为有利的裂缝发育层段为花港组下段和平湖组中下段.     

粘性模型、货币政策与中国经济波动——基于环境政策的视角

通过构建包含价格粘性和工资粘性的环境—经济动态一般均衡(DSGE)模型,探讨粘性因素在技术冲击、环保技术冲击、环境税冲击和货币政策冲击对产出造成的影响中起到的作用。基于相关参数校准,通过模拟分析得出结论:技术、环境政策外生冲击在不同的粘性组合下主要通过改变边际成本来影响产出。相比价格粘性,单一工资粘性能够对产出造成较显著的正向影响;单一工资粘性能够缓解货币政策冲击对产出、消费和投资的负向作用;方差分解结果表明单一工资粘性下的产出增长主要来源于技术冲击对产出的正向影响;价格粘性和双粘性下的产出变化差别较小,是因为货币冲击和技术冲击对产出造成的影响相差无几。     

球形压头的滑动速度对材料微米划痕响应的影响

在恒定的法向载荷下,使用Rockwell C 120°金刚石压头对聚碳酸酯(PC)、熔融石英、紫铜和镁合金AZ31进行微米划痕测试,研究滑动速度对试样划痕响应的影响.压入深度小于压头的球锥转变深度,确保仅有压头顶端的圆球部分与试样接触.结果表明:随着滑动速度的增加,压入深度、残余深度和划痕沟槽的宽度均非线性减小,划痕硬度和弹性恢复率均非线性增大;PC和紫铜的划痕摩擦系数先增大后减小,PC的黏弹性行为对其摩擦响应有显著影响;熔融石英的划痕摩擦系数先增大后减小,最后趋于稳定;镁合金AZ31的划痕摩擦系数先减小后增大.熔融石英、紫铜和镁合金AZ31的划痕摩擦系数的变化趋势可通过几何接触模型进行解释.     

基于概率神经网络的地铁车站易损性分析

基于深度学习方法提出了一种地震响应概率模型，并基于此模型推导了地铁车站结构极限状态超越概率的计算公式，以评价结构的地震易损性。首先采用主成分分析对地震强度指标进行正交化和降维；为了克服传统地震响应概率模型中地震动强度指标与结构地震响应指标服从对数空间线性分布假设的局限性，基于BP神经网络建立趋势模型以预测结构的地震响应；基于概率神经网络建立误差模型以描述基于统计的趋势模型与基于物理机制的数值模型之间的误差，以拓展残差的齐次方差正态分布假设的严格限制。最后，以上海典型2层三跨地铁车站为算例，计算得到其易损性曲线。结果表明，基于深度学习建立的趋势模型较好地模拟了地铁车站结构地震响应随地震强度指标第一主成分的非线性变化特征；建立的误差模型准确地描述了趋势模型预测值的残差随地震强度指标第一主成分的方差非齐次特征。