Bi2Sr2Ca1—xPrxCu2Oy单晶的穿透深度和钉扎行为

系统研究了Ｐｒ掺杂对Ｂｉ２Ｓｒ２Ｃａ１－ｘＰｒｘＣｕ２Ｏｒ单晶的穿透深度和钉扎行为的影响。发现Ｐｒ散射使低温下穿透深度的温度依赖关系从线性行为转变为平方为,有力地支持了超导序参量的ｄ波对称性;Ｐｒ掺杂使ＣｕＯ层间耦合减弱,不可逆场向低场方向移动,不可逆线起源于涡旋线的脱钉。     

融合时空切片和双注意力机制的视频摘要方法

为解决现有视频摘要方法的视频帧特征信息提取不充分、摘要结果过分依赖单一特征的问题,提出了一种融合时空切片和双注意力机制的视频摘要方法。在原视频的精准分段阶段,提出了基于时空切片的核时序分割算法(STS-KTS),将视频场景信息反映为时空切片纹理信息,采用水平映射法将预处理后的时空切片投影为一维数组,作为KTS的输入特征;以双注意力机制和分组卷积为基本组件,结合BiLSTM构建时空特征提取网络,以快速提取丰富的时空特征信息,从而配合纹理特征信息消除现有摘要模型对单一特征的过分依赖;采用帧参数预测模块获取最佳的视频帧贡献度分数、中心度分数以及帧序列位置;将帧分数转化为镜头分数,以选取内容丰富的片段,进而生成动态视频摘要。在SumMe和TVSum数据集上的实验表明：所提方法能提高生成摘要的准确性,比现有方法性能更高,尤其在SumMe数据集上的生成摘要准确性相比于现有方法提升了0.58%。     

基于特征自干扰与像素注意力机制的道路分割网络

主流网络在提取图片特征过程中易受其他目标干扰导致特征鲁棒性降低,而现有的基于噪声抗干扰机制有着伪特征与真实特征相似度不高这一劣势;注意力机制的运用可以提升道路场景特征的空间上下文关系从而增强特征的抗干扰能力,但现有的注意力机制缺乏像素级的特征筛选。针对上述问题提出了基于图像特征自干扰与像素注意力机制的道路分割网络,该网络分为主干分割网络和特征自干扰网络两部分,主干的分割网络包含像素注意力模块,可实现真实特征的提取和像素级的增强;自干扰网络输入原始图像随机裁剪和插值放大后得到的局部图生成伪特征,此外提出了融合模块用于实现伪特征与真实特征的融合并对主分割网络中间特征进行干扰。在KITTI和Cityscapes道路数据库上的实验表明：基于图像特征自干扰与像素注意力机制的分割方法与DeepLab V3分割方法相比,在KITTI数据集上的分割精度由88.02%提升至90.55%,在Cityscapes数据集上的分割精度由87.15%提升至90.16%。     

20MnSi钢筋冷却的淬透层深度

通过数值方法求解20MnSi钢筋在线冷却过程中的温度场，进而求得组织场，并分析了各控冷工艺参数对20MnSi钢筋在线冷却过程中的淬透层深度的影响．结果表明：组织场的实验结果与计算结果符合较好，可以通过调整控冷工艺参数控制淬透层深度，为得到高强钢筋需要增大冷却水量，降低冷却水温；钢筋端面单元剖分的粗细会影响计算结果，使淬透层深度与控冷工艺参数之间呈阶跃式变化．     

生物滤池加入常规工艺的位置对净水效果的影响

文中通过工程案例与中试,对前置高速给水曝气生物滤池(HUBAF)、中置升流式曝气生物活性炭滤池(UBACF)、后置降流式生物活性炭滤池(DBACF)3种在自来水常规处理流程的不同位置加入给水生物滤池的工艺进行了对比分析.结果表明:HUBAF、UBACF和DBACF均有效地提高了有机物的去除效率;DBACF氨氮去除量一般不超过1.5 mg/L,在亚热带地区存在出水微型生物泄漏问题;HUBAF氨氮去除率高,但运行管理受到原水高浊度以及水生生物的不利影响;UBACF则兼具了HUBAF与DBACF池的净水优势,更适合新建水厂选用.     

基于深度学习与数据增强技术的小样本岩石分类

在油气勘探中,利用深度学习技术对岩石进行识别与分类能极大提高工作效率。岩石采样并制作样本图像费时费力,因此岩石样本通常较少。有鉴于此,基于深度学习技术设计一个新的神经网络模型MyNet,该模型能对小样本进行学习并完成岩石样本的分类。使用数据增强技术通过Python编程将314张岩石样本扩充成28 272张图像,为了充分利用现有数据,取其中的27 384张作为训练集,剩余888张作为测试集。将数据分别导入MyNet、ResNet50、Vgg16进行训练和测试。实验结果表明,加载、不加载预训练参数的ResNet50、Vgg16的岩石分类结果因受有无迁移学习影响会有所不同;MyNet的总体分类准确率为75.6%,均优于有无迁移学习的ResNet50、Vgg16,且MyNet、ResNet50、Vgg16所需训练的参数量分别为919 278、25 503 912、138 357 544,显然,MyNet模型的复杂度与训练代价明显低于其他对比模型,但性能最优,说明新模型应用于小样本的岩石分类可行有效且经济安全,更容易推广应用。     

钢结构可替换梁端塑性铰滞回耗能研究

为避免钢结构梁柱节点在地震作用下出现脆性破坏,提出一种新的梁端削弱型结构形式来实现塑性铰的外移。采用ABAQUS有限元分析软件对节点进行滞回耗能能力的分析,同时对不同削弱深度的截面内力进行对比分析,并使用Perform-3D软件的静力推覆工况对新型塑性铰框架和普通框架的承载能力进行对比分析。研究结果表明,首先达到屈服强度的截面是上、下耗能板削弱最深位置的横截面;随着耗能板削弱深度的增加,耗能板削弱最深处横截面就会越容易屈服,且能够有效地降低梁柱节点焊缝截面的作用反力;新型塑性铰的耗能能力主要与耗能板的削弱深度有关,在满足承载力要求的情况下随着削弱深度的增加,塑性铰的耗能能力不断增加;由静力推覆分析可知,拥有新型塑性铰框架的整体承载能力比普通框架的整体承载能力低,所以过度的削弱耗能板深度会导致框架不能满足结构承载力的要求。适当的削弱深度会增加节点延性,提高节点的抗震能力,实现塑性铰外移的目标,起到保护梁柱节点的作用。研究结果可为削弱型梁柱节点的研究提供参考。     

基于深度学习的CFG桩复合地基承载力预测

水泥粉煤灰碎石桩复合地基承载力是衡量工程质量的重要依据之一.针对其承载力难以合理确定的问题,考虑5项主要影响因素,将收集到的实际工程数据进行非线性回归分析,得出影响因素与承载力的相关性,再将其带入基于深度学习算法且结合K折交叉验证的深度神经网络模型中进行学习训练,并不断对模型进行调优以得到承载力及其影响因素的非线性映射.预测结果显示,基于深度学习的水泥粉煤灰碎石桩复合地基承载力预测是可行的,具有较大的应用潜力.     

膜混凝反应器处理轻度污染地表水

应用混凝-活性炭吸附-微滤工艺研究了轻度污染地表水处理。实验结果表明，该工艺能够对水中的浊度和有机物有效地去除，对氨氮也有一定去除作用；同时工艺流程简单，停留时间短，设备紧凑。在原水浊度、CODMn、UV254、UV410和NH3-N平均值分别为34.8NTU、19.86mg/L、0.214cm^-1、0.022cm^-1和1.014mg/L时，出水平均值分别为0.7NTU、5.89mg/L、0.085cm^-1、0.002cm^-1和0.455mg/L。混凝在本工艺中可有效去除大分子有机物，缓解膜污染；投加粉末活性炭可以改善滤饼层结构，维持模通量，并对TOC和T-THMPF的去除起到作用；微滤可有效截留县浮物质，确保出水水质。     

PBR_0代数的性质及其滤子

在研究BR_0-代数的基础上,首先给出了PBR_0-代数的概念,讨论了PBR_0-代数的一些性质,得到了PBR_0-代数的等价刻画定理,然后讨论了PBR_0-代数的滤子及其生成滤子的性质.