蒲菜中矿质元素和水溶性维生素的检测与分析

通过ICP-AES和HPLC测定了新鲜蒲菜中15种矿质元素和6种水溶性维生素的含量.结果显示在新鲜蒲菜中K、Ca、Mg、Mn、Sr、Zn、Se及Cr等元素的含量较高,尤其是Mn和Sr元素远高于其他蔬菜,而Pb、Cd、As及Hg元素含量极低,维生素C、烟酸、烟酰胺的含量也较高.表明蒲菜是一种营养丰富且具有一定保健功能的蔬菜.     

富水圆砾地层局部止水帷幕作用下基坑开挖变形数值分析

富水地层中的基坑止水与降水是基坑工程的重难点,大量降水易造成地表不均匀沉降。依托甘肃省某基坑工程利用数值模拟和现场实测的方法,研究了富水圆砾地层下排桩-旋喷桩局部止水帷幕对基坑变形的影响。在验证模型计算准确性的基础上,分析了局部有无旋喷桩、旋喷桩嵌入深度对基坑渗流与变形的影响、传统与局部止水帷幕对限制基坑变形的差异。结果表明,排桩-旋喷桩局部止水帷幕可以延长地下水渗流路径,降低渗流速度,同时分担了部分土压力,对限制地表沉降和桩身水平位移都起到了积极的作用;旋喷桩嵌入深度越深止水效果越好,并能够限制地表沉降与桩身水平位移,但超过一定深度对限制地表沉降与桩身水平位移不明显;传统止水帷幕对限制地表沉降最好,但对限制桩身水平位移效果不明显。     

基于关联规则算法的换流站SER事件集挖掘方法

为提高运维人员面对换流站生成的海量事件顺序记录(sequence events recorder, SER)数据的分析能力,提出一种基于关联规则算法的换流站SER事件组挖掘方法。首先利用原始SER事件特征筛选,建立换流站SER事件多维模型;进而利用关联规则算法FP-Growth算法进行数据挖掘与分析,得到换流站典型事件的SER支持组与置信事件;最后基于SER支持组与置信事件分析SER事件集可靠性,方便换流站运维人员及时发现换流站的设备异常动作,减少人工盘查SER造成的事件漏看、错看的可能性。通过挖掘昆柳龙直流(direct current, DC)换流站调试期间SER事件集,表明所提出的方法可以有效地挖掘SER事件集的关联性,为运维人员及时发现SER事件缺失起参考作用。     

基于嵌入式系统的多任务人脸属性估计算法

针对传统人脸属性估计算法算力大、推理速度慢、精度低,难以完成算法在移动或嵌入式设备上集成应用等问题,提出一种基于嵌入式系统的多任务人脸属性估计算法。首先,采用MobileFaceNet网络中的瓶颈结构融合跨阶段融合网络(cross stage partial network, CSPNet)和空间金字塔网络(spatial pyramid pooling network, SPPNet)设计CSPSPP＿bk结构作为人脸属性估计算法共享网络特征提取模块;然后,在局部属性中增加通道注意力机制,在较困难的全局属性中使用更深、性能更优的网络模型作为Teacher模型指导所设计的轻量级多任务属性网络进行知识蒸馏,采用逐层剪枝的方法对网络模型进行优化,优化后的模型量仅1.8 MB;最后,通过动态类别抑制损失函数进行损失度量,均衡样本数据分布。在公共数据集CelebA和Adience数据集上进行测试比较,性别和眼镜的平均准确率分别为98.89%、99.72%,标准差为3.01%时,年龄估计精度为60.21%,在RK3288开发板上的前传推理速度为138 fps。结果表明：所提方法可广泛应用于嵌入式...     

管道缺陷超声导波监测信号匹配追踪去噪

采用超声导波进行管道缺陷监测过程中混入干扰噪声严重影响缺陷反射回波的提取和识别,提出了一种新的管道缺陷超声导波监测信号匹配追踪去噪方法。将Hanning窗调制的正弦波激励信号经过时间平移和幅值调制作为基本原子形成自定义过完备波形字典,对管道缺陷超声导波监测信号进行匹配追踪稀疏分解,提取其中有效成分进行信号重构,经多次迭代实现信号去噪。对有限元数值模拟和实际管道缺陷监测信号分别采用传统小波阈值和提出的匹配追踪法进行去噪处理,结果表明,当信噪比较低时匹配追踪法明显优于小波阈值法,即使在干扰噪声完全淹没缺陷反射回波的场合,仍然可以提取出清晰干净的缺陷反射回波信号,为正确分析和评估现役管道安全运行状况提供了一条新的途径。     

基于深度学习的公路路面病害检测算法

针对公路路面病害图像存在背景干扰多、病害信息弱、尺度差异大等问题,提出了一种基于深度学习的公路路面病害检测方法。以YOLOv4算法为基础,在检测网络中引入可变形卷积,并提出基于路径聚合网络(path aggregation network, PANet)的自适应空间特征融合结构,充分学习公路路面病害的细节特征,实现不同尺度特征信息的高效融合;采用平均准确率损失(average precision loss, AP-loss)函数作为分类损失函数,促使网络在训练过程中更加注重于正样本。实验表明,在公路路面病害检测中,改进YOLOv4算法的平均准确率达到了95.34%,每张图像的平均检测时间为0.071 s。与快速基于区域的卷积神经网络(faster region-based convolutional neural networks, Faster R-CNN)算法相比,所提出的算法在持有较高检测准确率的同时,减少了运算时间,可以满足公路路面病害检测的准确性与实时性需求。     

岩溶台地高压富水特长隧道勘察的精细化探索

岩溶台地高压富水特长隧道精细化勘察应在收集和分析区域地质资料、前期勘察成果、前人研究成果及类似工程案例的基础上,找出主要的水文与工程地质问题,针对这些问题进行水文地质与工程地质调绘和地球物理探测,在此基础上构建地质模型,并采用有针对性的水文地质钻探、工程地质钻探、现场监测与测试及数值仿真等方法与手段,对地质模型进行验证、丰富与优化。以G59呼北高速张家界—官庄段沅古坪隧道为研究对象,为了查明岩溶台地高压富水特长隧道的水文地质与工程地质条件,在水文地质与工程地质测绘、地球物理探测、地质钻探及工程评价等方面进行了精细化勘察的探索与研究,提出了精细化勘察技术思路。根据精细化勘察技术思路,细分隧道区域的地下水系统,划为17个地下水系统,隧道穿越9个地下水系统。采用空气潜孔锤(down-the-hole, DTH)-孔内电视复合方法查清了大湖村段水文地质结构,在此基础上,采用解析法和数值法预测了隧道涌水量,隧道涌水量在150 mm降雨量条件下为26.93×10⁴ m³/d,评价了突水突泥风险,在大湖村岩溶泉系统及柏杨坪岩溶地下河系统为高风险区。     

消拖船节油航速优化研究

针对港口作业消拖船主机的高油耗问题,从船舶管理节能的角度出发,提出了基于改进天牛须算法的消拖船节油航速优化方法。通过分析消拖船的船、机、浆的能量传递机制,建立了其主机燃油消耗的优化模型,并对消拖船某航次中各航段的航速开展优化研究。天牛须搜索算法(beetle antennae search algorithm, BAS)是近年来出现的智能优化算法,在处理结构复杂的数学模型优化中优势很明显,但是也存在收敛慢、容易进入局部最优状态等问题,为此建立了一种改进的天牛须搜索算法(improved beetle antennae search algorithm, IBAS),以更好地满足应用要求。通过实例计算分析,采用所提出的优化算法进行消拖船主机燃油消耗优化。结果表明：所提算法的收敛速度快,寻优效率高。与天牛须算法和蚁群算法(ant colony algorithm, ACO)对比分析,所提出的优化算法保持较快的运算时间的同时,提高了优化结果的准确率。     

不同放牧季节与放牧方式对长芒草型干草原植被恢复的影响

通过对长芒草-杂类草型草原实行暖季划区轮牧、自由放牧及围栏封育3种不同利用方式,探讨了划区轮牧在草地植被恢复中的作用.结果表明,在参试条件相同的情况下,轮牧区通过对草地生态系统的协调和家畜采食方式的控制,以长芒草为主的禾本科牧草的质量分数显著高于自由放牧区和围栏封育区,代表草原退化的菊科种群有所降低,草地生产力明显高于对照区,划区轮牧十分有利于长芒草草场的植被恢复,对今后草地资源可持续利用有着十分重要的意义.     

一种可能的单壁碳纳米管成核机制

0 引言 单壁碳纳米管是当前科学研究的热点,虽然单壁碳纳米管的制备技术已有很大的进展,但人们对其生长机制却仍然了解甚少.单壁碳纳米管可以用电弧放电(arc discharge)[1],激光熔融(laser ablation)[2]和化学气相淀积(chemical vapour deposition)[3]等方法产生,与多壁碳纳米管制备方法最大的不同点在于单壁碳纳米管的形成必须使用催化剂.