红树蚬表型性状对秋季软体部重量的影响效果分析

在广西北部湾随机抽取红树蚬(Polymesoda erosa)171个,测量壳长(X1)、壳宽(X2)、壳高(X3)、活体重量(X4)和软体部重量(Y)5个性状,采用相关分析、通径分析和回归分析等方法研究各表型性状对软体部重量的影响。结果表明,各测量性状间的相关系数均达到了极显著水平(P<0.01);活体重量对软体部重量的直接影响最大,其次为壳长,壳宽和壳高对软体部重量的直接影响不显著(P>0.05)。采用逐步回归分析方法建立估计软体部重量的多元回归方程为:Y=-5.286+0.133 X1+0.012 X3+0.096 X4(R2=0.758,P<0.01)。     

分散剂对粉末团聚的影响

从硬团聚和软团聚形成的机理出发,通过扫描电镜(SEM)分析方法,探究分散剂酒精和硬脂酸分别对多元成分粉末的团聚作用的影响,发现利用酒精作分散剂时,可以部分减少粉末团聚,但利用硬脂酸作分散剂时,可以大大减少粉末团聚.     

混合高斯过程回归模型在铁水硅含量预报中的应用

为了提高基于高斯过程回归的软测量模型的预测精度,提出了一种混合高斯过程回归模型。该模型将高斯过程回归模型预测输出值的方差及其分布作为主要考虑因素,对多个高斯过程回归模型的输出值进行组合输出,获得了比单个高斯过程回归模型更高的预测精度和更强的模型鲁棒性。将该模型实用于高炉铁水硅含量预报模型的建模,获得了比使用单个高斯过程回归模型建模时更好的应用效果。     

一类由模糊理想诱导出的软商环

根据环的模糊理想定义一种等价关系把环的元素进行分类,再给出等价类的两种运算,验证等价类构成的集合对给出的两种运算构成一个环,称为商环.进一步由模糊理想诱导出一类理想化软环的软商环,并讨论这类软商环的基本性质.     

桩间土绕桩滑动破坏模式下路堤稳定性分析

针对刚性桩加固软弱地基上路堤稳定性现有计算方法存在的不足,提出了考虑路堤桩间土绕桩滑动破坏模式.基于Tomio土拱效应理论和Bishop圆弧滑动法推导出了该破坏模式下路堤稳定性计算方法,并将该方法与传统复合抗剪强度法对路堤稳定性进行对比.结果表明:传统复合抗剪强度法不能反映桩间土绕桩滑动破坏机理,高估了软弱地基上路堤的稳定性;通过对不同桩体抗剪承载力工况下路堤稳定性分析得到桩体临界抗剪承载力,当桩体抗剪承载力大于临界值时应考虑桩间土绕桩滑动破坏模式对路堤稳定性的影响.     

松软地面下履带车辆斜坡转向特性

越野环境下的松软地面是履带车辆行驶的主要地形,在这种条件下行驶不可避免地要进行斜坡转向操作,履带车辆的斜坡转向特性值得重点关注.针对研究履带车辆斜坡转向特性的必要性和重要性.根据履带车辆转向的运动特点,建立了坡道转向动力学模型,结合地面力学理论,进一步深入研究履带车辆在松软地面下斜坡转向特性.通过履带车辆在斜坡上完成规定半径转向动作所需的滑转率这一指标,来分析坡角、地面性质、转向半径对履带车辆斜坡转向性能影响,为履带式无人车的设计、路径规划和跟踪控制打下基础.     

饱和软黄土地层降水及引起周边环境沉降特点 ---以西安地铁5号线为例

以西安地铁5号线某区间工程为背景,根据现场施工过程情况及监测数据,研究了饱和软黄土地层的降水特性及其引起周边环境沉降特点。研究结果:饱和软黄土地层工程性质差,施工风险高,地下水处理是施工首要条件,降水是处理饱和软黄土的重要手段;饱和软黄土地层降水影响范围大,周边环境沉降较大,平均每降水1 m,约产生10 mm沉降;降水突变影响区内地层累计沉降及差异沉降均较大,但非降水突变影响区呈整体性、均匀性沉降,差异沉降较小;降水前期,临近建筑物沉降速率大于地面沉降速率;饱和软黄土地层的失水固节持续时间较长,其主要失水固节沉降时间一般大于1. 5个月。     

多进制正交扩频系统中软信息提取电路的实现

在相干多进制正交扩频通信系统中,需要对多路匹配滤波器输出信号进行最大值判决,以利于后级的信道译码.从对数似然比(LLR)出发,提出了一种适用于多进制扩频系统的次最优的软信息提取方法,并仿真验证了该方法在AWGN信道中的性能,最后讨论了在FPGA上实现软信息提取的电路结构.实践表明,这种次最优的软信息提取方法简单实用,便于FPGA实现,并能够有效节约硬件资源.     

浅谈粉喷桩处理公路软土地基施工质量控制

结合太原至长治高速公路太原段软土地基的处理,浅析粉喷桩处理公路软土地基施工的质量控制。     

基于软集上逻辑公式的极大关联规则描述与挖掘方法

针对常规关联规则定义中未涉及项域划分的问题, 提出极大关联规则是对常规关联规则的有益补充. 以软集理论和软集逻辑公式为主要工具, 解决了常规关联规则和极大关联规则挖掘中相关核心概念的描述问题, 获得了二者的统一数学刻画. 实例分析表明, 与经典挖掘方法相比, 基于软集逻辑公式的极大关联规则挖掘方法能有效降低冗余, 并剔除无效规则, 提高了所得规则的准确性和挖掘效率.