基于深度学习的多STBC盲识别算法

针对空时分组码(space-time block code,STBC)识别中多种编码类型难区分的问题,提出了一种基于卷积神经网络的STBC盲识别算法.该算法首先将接收信号采用自相关函数的频域预处理,输入到卷积神经网络中对信号特征进行提取,全连接层对特征进行映射,实现对6种STBC类型的识别.仿真实验结果表明,在无信道和...     

聚脲甲醛-生物油微胶囊的研制及性能探究

为研究微胶囊对沥青路面微裂纹的愈合效果,首先利用聚脲甲醛(作为微胶囊壁)和生物油(作为微胶囊心)采用原位聚合法制备微胶囊,采用扫描/透射电子显微镜(SEM/TEM)和热重分析(TGA)探究微胶囊的外观形貌和热稳定性;然后将微胶囊用于制备微胶囊/苯乙烯-丁二烯-苯乙烯(Microcapsule/SBS)复合改性沥青,通过动态剪切流变仪(DSR)和离析试验探究微胶囊的掺加对复合改性沥青路面性能的影响;最后通过延度愈合率试验验证微胶囊的愈合效果,并结合宏微观试验分析其愈合机理。结果表明：微胶囊呈现类球状,且表面较为粗糙,增大了与沥青的接触面积。微胶囊的热稳定性较好,其囊壁可承受沥青混合料生产过程中的高温环境。随着微胶囊的添加,复合改性沥青的低温塑性和耐热性均有所改善。此外,复合改性沥青的储能模量和损失模量也有所提升,即微胶囊的添加提升了SBS改性沥青的黏弹性能,这可能是由于添加的微胶囊与SBS和基质沥青具有很好的相容性,且微胶囊均匀分散在沥青内部并嵌入SBS呈现的网状结构中,这也在离析试验和荧光显微试验中得以证实。当微胶囊的掺量为0.4%时,复合改性沥青的愈合率达到最高。     

基于野外监测的阿娘寨滑坡自愈合特征

滑坡在地震、降雨和坡脚开挖时会发生慢速滑动,部分滑坡直接失稳破坏,但是部分慢速滑坡会慢慢变得稳定,呈休眠状态。目前,滑坡恢复稳定的自愈合过程外在表现和内在机制还研究较少,尤其是坡脚侵蚀型慢速滑坡的自愈合特征研究。2020年6月17日,四川省丹巴县梅龙沟爆发的泥石流堵塞小金川,形成泥石流-堰塞湖-溃决洪水灾害链,且溃决洪水掏蚀坡脚,导致阿娘寨古滑坡复活。通过对阿娘寨滑坡应急监测数据发现,阿娘寨古滑坡初期存在大变形,但后期变形逐渐稳定,存在强度恢复的自愈合现象。另外,数据表明滑坡的两次突然启动和小金川流量增大侵蚀坡脚相关,和地震和降雨关系不大。通过现场监测数据分析,滑坡刚发生时变形速率高达118 mm/h,本文建立的预测模型表明,在没有外在触发因素条件下,滑体会在8月21日左右变形速率低至1 mm/h。本文以阿娘寨滑坡为例,分析滑坡的变形过程和自愈合特征,并基于野外监测数据建立自愈合过程预测模型,该方法对于科学评估滑坡稳定性,减小滑坡防治设计成本具有重要意义。     

型钢高强自密实混凝土黏结滑移性能试验研究

为研究型钢与高强自密实混凝土界面黏结滑移性能,以混凝土保护层厚度和型钢埋置长度作为变化参数,设计9个型钢高强自密实混凝土试件进行推出试验. 观察试件破坏过程、破坏形态和裂缝发展形式,获取了试件加载端的荷载-滑移全过程曲线,研究不同变量对其黏结性能的影响规律. 结果表明：型钢高强自密实混凝土组合结构界面极限黏结强度随着混凝土保护层厚度的增加而增大,最大增幅94.9%;随着型钢埋置长度的增加而减小,最大削减为38.1%. 界面黏结抗剪刚度随着型钢保护层厚度的增加先增大后减小,最大增幅85.1%;随着型钢埋置长度的增加而增大,最大增幅为30%. 界面耗能能力与其变量相关性较弱;随保护层厚度的增加,界面损伤发展越晚;随型钢埋置深度的增加,界面损伤速度减缓. 提出了型钢高强自密实混凝土黏结强度的计算公式,能较好地预测型钢高强自密实混凝土黏结强度.     

基于自监督信息增强的图表示学习

针对图表示学习模型依赖具体任务进行特征保留以及节点表示的泛化性有限等问题,本文提出一种基于自监督信息增强的图表示学习模型(Self-Variational Graph Auto Encoder,Self-VGAE)。Self-VGAE首先使用图卷积编码器和节点表示内积解码器构建变分图自编码器(Variational Graph Auto Encoder,VGAE),并对原始图进行特征提取和编码;然后,使用拓扑结构和节点属性生成自监督信息,在模型训练过程中约束节点表示的生成。在多个图分析任务中,Self-VGAE的实验表现均优于当前较为先进的基线模型,表明引入自监督信息能够增强对节点特征相似性和差异性的保留能力以及对拓扑结构的保持、推断能力,并且Self-VGAE具有较强的泛化能力。     

温度和湿度对P-CNT自感知混凝土压敏性的影响

为研究温度与湿度对自感知混凝土(SSC)感知性能的影响,通过低温等离子体改性处理技术对碳纳米管(CNT)进行官能团嫁接,使其在水性体系下获得较好的分散性,并将改性后的CNT(P-CNT)加入混凝土中制备P-CNT/SSC传感器,通过改变含水率与温度条件研究P-CNT/SSC传感器的极化效应与循环加载下的自感知性能。试验结果表明:过高或过低的含水率均不利于SSC的感知性能,其中变化最为明显的是饱水状态下的P-CNT/SSC传感器,其应力敏感系数下降89.8%,并且压敏曲线极不稳定;在变温试验中,P-CNT/SSC传感器的电阻率与温度之间呈现负相关性,高温和低温下的应力敏感系数相较于常温组试件,分别下降了约35.66%和44.53%,并且压敏曲线整体出现了上移或下滑的趋势;P-CNT/SSC传感器在工程应用中的最佳测试环境为常温、自然含水率。     

PAH/(NaP5W30/PAH)n多层膜光致变色性质的研究

利用LbL自组装技术构建了PAH/(NaP5W30/PAH)n多层膜,并采用IR、UV等方法对多层膜进行了结构表征.在多层膜光照变蓝后,通过UV-Vis和ESR光谱对多层膜的光致变色性能及其机理进行了研究.结果表明,NaP5W30在多层膜网络中仍保持Preyssler结构,与聚烯丙基胺盐酸盐(PAH)发生强烈的静电相互...     

云香巴斯玛一号原种鉴定和种子繁育试验初报

为促进攀枝花市香料烟产业发展,解决香料烟种源,利用自繁的云香巴斯玛一号进行了品种特性鉴定。结果显示,所繁育的种子符合该品种在原产地的特征特性,完全可通过自繁自育满足攀枝花市香料烟产业的种子需求。     

WSN中传感器节点的弹性神经网络任务分配方法

为解决WSN多目标跟踪节点任务分配的竞争冲突问题,提出一种融合了模糊聚类的多弹性子模自组织神经网络节点任务分配方法.通过模糊聚类估计目标数量,建立节点任务分配跟踪精度和能量消耗的综合性能指标,采用非全连接的环形弹性结构自组织神经网络优化监测联盟,用最近邻法对神经元弹性子模进行初始化,根据胜者为王原则动态调整子模的感受域,以快速锁定最优监测联盟,实现多目标的精确跟踪.实验结果表明:文中方法能有效解决多目标跟踪节点任务分配的竞争冲突问题,以及竞争冲突时的系统能耗增加与实时性问题;在随机均匀部署节点拓扑和目标直线运动模式下,文中方法的能耗较最近邻法降低了48.2%~55.9%,较未改进弹性神经网络法降低了37.4%~42.5%,且运算速度提高了19.0%~27.4%.     

非带限冲激信号的一种低通采样和重建方法

提出了非带限冲激信号的一种低通采样和重建方法,将冲激信号通过低通滤波器后,按照信号新息率进行采样,然后对采样得到的离散时间信号进行傅里叶变换,采用最小二乘零化滤波算法可以准确地重建原始冲激信号。在冲激信号个数较大及受到噪声影响时,最小二乘零化滤波算法性能恶化,通过适当提高采样率,使用奇异值分解重建算法,可以获得理想的重建结果。分析和仿真结果证明,所提出的非带限冲激信号低通采样和重建方法,能够以较低的速率进行采样和恢复原始冲激信号,并具有良好的抗噪声性能。