地铁暗挖隧道密贴下穿污水箱涵变形特征研究

为了解决地铁暗挖隧道密贴下穿大断面污水箱涵变形控制的工程难题,通过Midas GTS NX模拟分析了不同污水流量下暗挖隧道施工引起的既有箱涵的结构变形规律,通过现场监测对施工效果进行评价,主要取得以下认识：污水荷载的变化对箱涵的沉降值影响较大,箱涵内充满污水时的最大沉降值是箱涵内没有污水的1.75倍;当污水高度控制在箱涵管径的0.754m高度以下时,可以保证箱涵结构的安全性;在距离箱涵的间距约13m范围内进行降水以及开挖施工对箱涵扰动较大,沉降最大值为16.86mm,该阶段箱涵的最大沉降值占总沉降值的74%;采用叠加法修正Peck公式能够描述下穿段箱涵结构沉降曲线,暗挖隧道施工时箱涵的沉降槽宽度取值范围为6.32~6.9m,沉降曲线最终呈“U”形。     

基于动态剪切流变仪试验的多聚磷酸改性沥青流变特性

为了研究多聚磷酸(PPA)改性沥青的流变性能和疲劳性能,制备不同掺量的PPA改性沥青,采用动态剪切流变仪(DSR)进行温度扫描、时间扫描和频率扫描试验,分析各掺量PPA改性沥青的复数剪切模量(G^*)和车辙因子(G^*/sin δ)随温度、荷载作用次数和加载频率的变化关系,G^*下降到初始值(G0^*)的50%对应的加载次数作为疲劳指标表征PPA改性沥青的疲劳性能。研究结果表明：沥青的G^*值和G^*/sin δ均随着温度的增加而下降,即温度越高,沥青抗剪切变形能力和高温稳定性越差,当温度超过64℃后,持续提高温度对二者基本无影响;PPA改性剂能显著提高沥青的抗剪切变形能力和高温稳定性,2.0%掺量PPA改性沥青的G^*值和G^*/sin δ是70#基质沥青的2.5倍;PPA掺量越高,改性沥青疲劳寿命越大,沥青抗疲劳性能越好,PPA改性沥青疲劳寿命与加载应力在双对数坐标中具有较好的线性递减关系,线性拟合优度R²大于0.9。此外,PPA改性剂可以改善沥青抗剪切变形和弹性恢复能力,尤其当加载频率较低时,改善效果显著。     

在全省科学技术大会上的讲话

这次会议的任务是全面落实科学发展观，学习贯彻去年全国科学技术大会的精神，部署全省加快推动科技进步和创新，促进经济社会又好又快发展。 为了结合省情贯彻中央科技大会精神，省委、省政府把科技进步和创新作为今年的重大调研课题之一。宝顺书记深入基层进行调研，对我省科技进步和创新工作作出重要指示，主持省委常委会议专题研究科技创新工作。     

基于层次分析法的大学校园安全绩效管理体系构建

高校的校园安全管理非常重要,校园安全管理的责任分配及监督考察都迫切需要有一套合理的量化指标体系来对高校校园安全管理人员的工作业绩进行评价。通过问卷调研分析和岗位分析,建立了高校校园安全管理人员的绩效考评体系,并根据层次分析法,计算出各个指标的重要性程度,以期为高校有关安全管理人员的绩效考评提供一套考核方案。     

蔬菜花卉科技助力精准扶贫的经验和启示 ——以中国农业科学院蔬菜花卉研究所为例

近年来,中国农业科学院蔬菜花卉研究所充分发挥蔬菜花卉国家队在脱贫攻坚方面的"头雁"作用,整合全所在蔬菜花卉领域技术、人才、成果等方面的科技优势,聚焦精准发力,举全所之力做好脱贫攻坚工作.本文详细阐述了研究所在脱贫攻坚工作的工作成效、对策及建议,以期为农业科研院所打赢脱贫攻坚战提供参考及依据.     

改进VGG模型在苹果外观分类中的应用

为了将采摘后的苹果进行外观分类,提出了一种基于卷积神经网络的方法,通过改进VGG卷积神经网络完成对外观正常苹果、病斑苹果和腐烂苹果的分类。在VGG-16网络的基础上,加入批归一化层、采用全局平均池化和联合损失函数的方法对其进行结构优化。在经过数据增广的数据集上,与其他分类方法进行对比,结果表明:改进后的VGG网络对外观正常苹果、病斑苹果和腐烂苹果的识别精度分别为99.61%、98.89%和99.26%,均高于未改进VGGNet、AlexNet和GoogLeNet算法,证明此网络能够很好地完成对苹果外观的分类识别,可为采摘后的苹果实现智能分类提供技术支持。     

基于改进的更快的卷积神经网络特征区域的淡水鱼鱼鳃切口点定位

为了提高鱼产品加工过程中鱼鳃切口点定位的准确度,采用改进的更快的卷积神经网络特征区域(faster convolution-al neural network feature region,Faster RCNN)对淡水鱼的鱼鳃部位进行检测和定位.首先,为了增强主干网络VGG16的特征提取能力,加入批归一化(batch normalization,BN)层对其进行结构优化,提高了网络识别的准确率.其次,当物体处于预设的交叉阈值范围时,非最大值抑制(non-maximum suppression,NMS)算法存在目标漏检的问题.采用Soft-NMS算法替代NMS算法,增强了目标检测的性能.通过在淡水鱼数据集进行的实验结果表明,改进的Faster RCNN网络对鱼鳃切口定位准确率达到了96％,较未改进网络提高了6％,为后续生产线中鱼鳃的精准切割奠定了基础.     

生物质在超临界水流化床系统中部分氧化气化制氢

从理论的角度对超临界水部分氧化过程进行分析,利用已建立的热力学模型计算了反应过程的化学平衡.热力学研究表明:随着氧化剂当量的增加,H2、CH4、CO的平衡产量减少,CO2的平衡产量增加,而且H2的体积分数也随之减少.在实验室新研制的超临界水流化床系统中,研究了生物质模型化合物(葡萄糖)以及原生生物质(玉米芯)的部分氧化气化制氢.实验结果表明:氧化剂的加入大大提高了生物质的气化率,但降低了气体产物中H2的体积分数;在质量分数为10%的葡萄糖部分氧化气化过程中.当氧化剂(H2O2)当量为0.2(质量分数为4.53%)时,H2的绝对产量达到了最大值.     

基于小波变换和支持向量机的遥感图像目标识别方法

提出了将小波变换结合灰度共生矩阵法,以用于提取目标样本图像特征信息.建立了基于支持向量机方法的分类器,以对高分辨率遥感图像进行目标识别.实验结果表明:该方法快速、高效且具备一定的鲁棒性.     

基于级联卷积神经网络的番茄果实目标检测

为了使采摘机器人在收获番茄时更加精准地识别目标果实,采用改进后的Cascade RCNN网络对温室内的番茄果实进行目标检测.将Cascade RCNN网络中的非极大值抑制算法替换为Soft-NMS(soft non-maximum suppression)算法,采用适合番茄形状的锚框,增强网络对重叠果实的识别能力,与原Cascade RCNN网络相比,目标识别的准确率提高了近2％,在识别番茄果实的同时,该网络对番茄的成熟度进行了简单分类.为进一步验证网络性能,将改进网络与经典的Faster RCNN网络和YOLOv3网络进行对比.实验结果表明,改进网络能够准确地识别出番茄果实,并对成熟番茄与未成熟番茄做出区分.该方法可为温室内番茄果实的采摘提供技术支持.