基于遗传算法的混凝土热学参数反分析及其应用

根据曹娥江大闸施工现场实测的温度值,利用遗传算法对大闸混凝土温度场进行反演计算,并将计算值和实测值进行对比,分析计算结果的合理性,得到反映混凝土热学性能的参数.通过这些参数,利用三维有限元仿真计算程序对施工现场混凝土温度场进行反馈计算,确定温控防裂措施,指导后续闸墩施工.反演结果表明,遗传算法作为一种优化算法,具有收敛速度快、效果好等特点.周7,表1,参11.     

三亚湾海域关键水质因子的监测与评价

于2005-2006年的枯水期与丰水期对三亚湾海域进行监测,布设了3个断面和7个监测站位,对盐度、pH、无机氮(NO2-N、NO3-N、NH4-N)、无机磷(PO4-P)、活性硅酸盐(SiO3)、油类、化学耗氧量(COD)、溶解氧(DO)、叶绿素a(Chl.a)、粪大肠菌群等水质因子进行了现场监测与实验室分析.结果表明:三亚湾大部分监测站点的水质状况良好,优于Ⅱ类海水的水质标准;受陆源径流的影响,三亚河口、三亚港邻近的1号监测点的水质较差,主要受到无机磷、油类、粪大肠菌群的污染;营养盐(无机氮、无机磷、活性硅酸盐)、COD、粪大肠菌群受陆源物质的影响,近岸监测值高于远岸监测值,湾东侧的监测值高于西侧的监测值;三亚河对三亚湾的水质变化影响较大.     

5阶Bézier型曲线及其应用

为了精确表示椭圆弧、圆弧等二次曲线及摆线、螺旋线等超越曲线,在非多项式空间{1,t,sin t,cos t,sin 2t}中,构造了一种5阶Bézier型基函数,其具有Bernstein基的类似性质,诸如非负性、规范性、对称性、端点性质等。由此基函数构造的5阶Bézier型曲线,具有Bézier曲线基本性质,诸如凸包性、对称性、几何不变性及端点插值和边界相切性质。给出了5阶Bézier型曲线C1连续及G1连续光滑拼接条件及在旋转曲面造型中的应用实例。试验表明,此造型方法是有效的,丰富了造型技术理论。     

正交试验法在混凝土配合比设计中的应用

混凝土配合比设计直接决定混凝土的质量与强度，利用正交试验法对配合比进行设计，对各因素水平进行极差分析、方差分析，并用SPSS统计软件进行计算。结果表明：正交表安排试验能够筛选出代表性较强的少数试验，进而来得出最优或较优的试验条件，正交试验与分析是实现混凝土最优配合比设计的重要方法。     

贵州烟叶化学成分研究(Ⅰ)

利用色谱技术对贵州烟叶产区的云烟85烟叶化学成分进行了研究.从其乙醇提取物分离纯化得到6个化合物,经理化和光谱分析,分别鉴定为:东莨菪内酯(1)、5-羟甲基糠醛(2)、3,4-二羟基肉桂酸(3)、α-cembrenediol(4)、β-cembrenediol(5)和烟碱(6).对贵州省不同产区具有典型香气特征类型的烟草化学成分和致香物质进行深入研究分析,明确各类型烟叶的化学组成和香气成分特点,可以为进一步研究贵州烟叶质量,提高不同类型烟叶可用性提供理论参考.     

西安城郊表层黄土的粒度组成及其形态特征

目的 对西安地区表层黄土的粒度组成与形态特征进行分析，研究其与沙尘暴发生时沙尘颗粒的来源、起动机理与迁徙过程之间的关系。方法 采用筛分析法和密度计法，对西安城郊表层黄土土样进行了粒度组成分析，同时利用扫描电镜对颗粒的赋存形态加以考察。结果 西安城郊表层黄土属级配良好土，土壤颗粒组成主要以细沙和粗粉沙为主，沙粒尤其是粗沙粒的含量较表层以下的正常黄土偏大；土壤粒度分布曲线具有典型黄土粒度分布的双峰式特征。结论 西安地区发生的沙尘天气，与地表黄土组成有着密切的关系。     

长周期地脉动观测在深部地层调查中的应用

对上海软土地区的长周期地脉动信号进行观测,采用傅里叶频谱分析及微动水平与垂直速度分量(H/V)频谱分析相关理论,分析地脉动信号的频谱稳定性及卓越频率的空间变化规律,通过反演分析得到沉积土层厚度及其横向变化规律,并与已知钻孔资料加以对比.结果表明：适宜在上海地区深入展开长周期地脉动测试,其长周期地脉动信号稳定;H/V频谱曲线峰值显著,并且在长周期范围内呈现出规律性的变化特征;上海地区软土层厚度为200~300 m.     

配合物Eu(NO3)3(phen)2的晶体结构和性质

通过X射线单晶衍射测试了配合物Eu(NO3)3(phen)2的晶体结构(phen=1,10 -邻菲NB035罗啉).该配合物以单核分子形式存在,中心离子Eu(Ⅲ)分别与硝酸根上的氧原子和1,10 -邻菲NB035罗啉上的氮原子以双齿螯合方式配位,配位数为10.荧光光谱表明该配合物有Eu(Ⅲ)的特征发射光谱,其中5D0→7F2(615nm)跃迁发射强度最高.该配合物具有良好的热稳定性.     

KNN-GWD推荐模型及其应用

为解决传统推荐存在精准性差的问题，构建了一个融合K-最近邻算法（K-nearest neighbor，KNN）、图神经网络（graph neural network，GNN）和深度宽度（Wide&Deep）网络的推荐模型。融入KNN分类方法对数据进行噪声过滤，以提高数据质量；利用GNN提取用户会话图的节点嵌入表示，基于注意力机制加权用户全局特征以捕获用户短期兴趣；调用Wide&Deep以解决稀疏数据时的模型过度泛化问题。为了验证模型的有效性，分别在MovieLens-1M、Bing-News、Book-Crossing数据集与6种传统推荐方法进行对比实验，结果表明所提模型的各项评价指标更佳。为了进一步验证该模型在实际应用领域中的可行性，面向农业领域搭建了农业一体管理App化肥推荐系统，得到推荐结果的准确率为0.721，曲线下面积为0.784，满足了预期的应用需求。