基于近场动力学与有限体积法耦合的裂隙岩体渗流模拟

考虑在不降低求解精度的情况下有效地减少计算量,基于有效应力原理提出了一种有限体积法与近场动力学耦合的方法来模拟饱和孔隙裂隙介质中水力裂缝扩展问题。首先,通过多孔介质渗流模拟算例验证了所提方法的有效性;其次,通过几个数值算例进一步验证了该方法在流体驱动下模拟饱和裂隙孔隙介质中裂纹扩展的能力和主要特点;最后,通过对5个工况的模拟,展现了围压差对水力压裂裂缝扩展具有诱导作用的现象。同时,将该耦合方法的数值模拟结果与其他数值、解析结果或试验结果相对比,进一步说明所提出的耦合方法能够有效模拟岩石流固耦合的力学扩展破裂过程。     

生物滤层中铁、锰氧化细菌的时空分布特征

以生物滤柱为反应器,对含铁、锰地下水进行处理.试验表明,沿层深度由于环境、底物浓度及运行条件的不同,除铁除锰生物滤层内细菌数量及其分布在时间和空间上都呈动态变化.滤层内除锰能力的变化趋势和特点与滤层内细菌数量及其分布的变化规律大体上是一致的.     

基于在线神经网络的自适应控制器的设计与应用

针对线性控制系统自适应性较弱的缺点,在其基础上设计了一种基于在线神经网络的自适应控制器．该控制器根据被控对象和参考模型之间的误差调整网络权值,在线抵消被控对象的未建模动态特性和不确定因素．文中以某小卫星姿态控制系统为例,对所提出的自适应控制器进行设计和仿真．结果表明,神经网络以很高的精度跟踪和在线补偿不确定项,改善了线性控制系统的动态性能．     

多重调和方程弱解的内部正则性

考虑如下的多重调和方程{（-△）^ku=f（x）,x∈Ω,u∈H0^k（Ω）的弱解的内部正则性．其中Ω是R^N中的有界光滑区域,k是正整数,H0^k（Ω）是标准的Sobolev空间．对于一类函数f（z）,利用差分方法得到了上述方程弱解的内部正则性,其结果也适用于一些非线性的多重调和方程．     

准晶体中十方晶系点群的对称性与矩阵表示

运用结晶学、群论、线性代数等方法,从理论上对准晶体中十方晶系各点群进行了研究.绘出了各点群的极赤投影图;列出了各点群的所有群元和生成元;填写出了最大的固有点群10 22的群乘表.在自定义的十方坐标系中,导出了十方晶系各点群所有群元的坐标变换矩阵,这40个3×3矩阵的结构是相当简洁的,它们的矩阵元只有5种可能取值:0,±1,±τ.其中,τ=(5+1)/2是反映十方晶系准晶体所具有的准周期性的特殊无理数.     

孕早期睡眠时长与午睡频次对妊娠糖尿病的影响

目的 探讨孕早期睡眠时长和午睡频次对妊娠糖尿病(GDM)的影响.方法 采用病例对照研究设计,选取2018年4月至2019年5月在安徽省妇幼保健院、吉安市妇幼保健院产检的孕妇作为研究对象.通过问卷调查收集研究对象的睡眠和午睡等信息,GDM的诊断来自孕中期常规口服葡萄糖耐量试验结果.结果 共纳入500名研究对象,其中病例组...     

T10A钢成型模具的失效分析及热处理工艺的改进

结合T10A钢胶木成型模具的具体工作条件、性能要求和失效形式,采用性能(硬度)测试和金相显微分析等研究手段,分析了T10A钢胶木成型模具失效的主要原因,在失效分析和试验研究的基础上,有针对性的改进了T10A钢胶木成型模具的热处理工艺.研究结果表明,通过优化和改进模具的热处理工艺及其参数,有效地改善了胶木成型模具的使用性能,提高了模具的使用寿命.     

谢桥煤矿1242(1)首采工作面矿压显现规律研究

以谢桥煤矿1242(1)首采工作面为例,分析了综采工作面矿山压力显现特征、顶板活动规律、液压支架的性能和对该煤层顶底板的适应性及控制效果、工作面顺槽超前支承压力分布,对初次来压期间和周期来压期间支架载荷特征进行了较为系统的分析,为后期开采11-2煤层积累了经验.     

某濒海结构振动特性及其振动控制实验

针对某大型半潜式濒海结构波激振动现象,分析了考虑流固耦合效应以后该结构的振动模态,找到了引起该结构发生波激振动的原因.为了控制其波激振动,应用深水调谐液体阻尼器方法对该结构的振动控制进行了实验.结果表明,该方法能明显抑制其主要模态（即第一阶模态）的振动,可以应用于该结构的振动控制.应用深水调谐液体阻尼器可以对某些濒海洞库防护门进行振动控制.     

Knowledge Enhanced Pre-Training Model for Vision-Language-Navigation Task

Vision-Language-Navigation(VLN) task is a cross-modality task that combines natural language processing and computer vision. This task requires the agent to automatically move to the destination according to the natural language instruction and the observed surrounding visual information. To make the best decision, in every step during the navigation, the agent should pay more attention to understanding the objects, the object attributes, and the object relationships. But most current methods process all received textual and visual information equally. Therefore, this paper integrates more detailed semantic connections between visual and textual information through three pre-training tasks(object prediction, object attributes prediction, and object relationship prediction). The model will learn better fusion representation and alignment between these two types of information to improve the success rate(SR) and generalization. The experiments show that compared with the former baseline models, the SR on the unseen validation set(Val Unseen) increased by 7%, and the SR weighted by path length(SPL) increased by 7%; the SR on the test set(Test) increased 4%, SPL increased by 3%.