Although geopolymer concrete (GC) is recognized as a green and low‐carbon material, GC structural members, particularly beam‐column joints, have been rarely studied. In the present study, eight reinforced GC joints and three reinforced concrete (RC) interior beam‐column joints were tested under cyclic loading. The test parameters were the concrete type, joint shear demand‐to‐capacity ratio, and axial‐compression ratio. The structural performance, including the failure mode, crack development, cyclic behavior of reinforced GC beam‐column joints, was evaluated. The test results showed that the cyclic behavior and crack development of the reinforced GC beam‐column joints differed from those of RC beam‐column joints. The increase of axial compression ratio improved the seismic performance of reinforced GC beam‐column joints with the joint shear demand‐to‐capacity ratio of 0.96–1.01. When the joint shear demand‐to‐capacity ratio was 1.54–1.61, the increase of axial compression ratio (0.1–0.3) improved the seismic performance, while the axial compression ratio of 0.5 was unfavorable because of significant joint shear damage. The applicability of the control conditions in the current design codes to the reinforced GC joints was evaluated. The control conditions of ACI 318–19 were applicable to the seismic design of reinforced GC beam‐column joints. On the other hand, the control conditions of GB50010‐2010 were not applicable because of the overestimated upper limit value of the joint shear demand‐to‐capacity ratio and axial compression ratio.
针对带纵向加强肋复合墙体轴心受压下荷载在各承力部件间的分配问题,采用静力竖向承载力试验方法,对三榀1/2比例带纵向加强肋复合墙体进行试验研究,以弹性地基梁理论为基础,提出墙体在竖向荷载作用下的简化力学模型,计算墙体各承力部件承担竖向荷载比例,并与试验结果对比,分析墙体各承力部件的荷载分配规律.结果表明:所建立的墙体简化力学模型合理可行,竖向荷载在墙体各部件中按照轴向刚度进行分配,加载过程中各部件所承担的荷载比例基本不变,边框柱承担大部分竖向荷载,开洞增加了边框柱承担荷载的比例.
为了发现基于槐定碱的具备良好抗菌活性的化合物,设计并合成了以槐定碱为原料,在14位C上引入肟官能团并合成一系列衍生物,产率为55％～72％,所有的目标化合物通过氢核磁共振(1H-NMR)、碳核磁共振(13C-NMR)和电喷雾质谱法(ESI-MS)进行了表征.采用二倍稀释法检测合成的12个衍生物和槐定碱分别对2种革兰氏阴性菌细菌、2种革兰氏阳性菌以及1种真菌的抑制活性.结果表明:大部分的目标化合物相比于槐定碱的抑菌效果均有一定的提升,B5和B12对痤疮丙酸杆菌的抑制效果要优于阳性对照药物盐酸多西环素,其最小抑菌浓度(mininal inhibit concentration,MIC)为0.023、0.014 mg/mL.分子对接结果表明,化合物与蛋白结合形成氢键和π-π共轭作用,从而增强抑菌活性.
针对当前可搜索加密方案采用词频-逆文档频率模型,忽略用户关键词和文档之间存在隐含语义特征的问题,提出一种基于潜在狄利克雷分配主题模型的模糊关键词排序可搜索加密方案.该方案通过主题模型获取关键词和文档之间的隐含语义特征,对关键词进行对偶编码,基于局部敏感哈希函数和布隆过滤器完成模糊关键词对一级主题索引的确认,并根据二级倒排索引返回排序搜索结果,在减小索引规模的同时将文档与搜索关键词进行分离,增强了文档与搜索关键词的安全性.在支持关键词模糊搜索的同时无需预先定义关键词词典,搜索时仅需在确认主题时进行一轮计算.实验结果表明,该方案比传统方案具备更高的语义准确率和搜索效率,并支持对关键词的模糊搜索.
为了消除由样本间分布不一致导致的曝光偏差,并缓解不平衡问题,充分利用广告信息,提出一种全空间内多任务神经网络的点击率联合预测模型(whole space multi-task neural network,WMN),通过构建一个多任务学习框架,将模型训练样本空间由曝光空间拓展到全体竞价空间,避免了样本分布不一致造成的曝光偏差.进一步改进了模型的损失函数,通过对不同样本赋予不同权重缓解了样本不平衡的问题.在理论上证明了模型预测结果的无偏性,在真实数据集上的实验结果验证了本模型性能的优越性.
为了提升n型半导体金属氧化物ZnO 的气敏特性,以二水合乙酸锌、四水合乙酸镍和聚乙烯吡咯烷酮为原料,N,N-二甲基甲酰胺和无水乙醇为溶剂,采用静电纺丝法和煅烧工艺,构建了 ZnO-NiO纳米纤维用于丙酮传感.结果表明:在工作温度为300 ℃ 时,ZnO-NiO(Zn与Ni物质的量比为12∶1)对质量浓度为50 mg/L丙酮传感响应(Ra/Rg=62)与纯ZnO相比,气敏度提高了 8.1倍,并且表现出优异的选择性以及长期的稳定性.ZnO-NiO 纳米纤维结构中的p-n异质结效应影响载流子传输特性,独特的管状纤维结构具有的较大比表面积,导致其对气体的吸附-脱附能力增强.
为了更精确地研究电弧的温度分布特性,提出一种考虑空气对流换热的弓网电弧放电模型.该模型基于磁流体动力学原理,添加对流换热项修正热平衡方程,通过COMSOL软件多物理场仿真得到了弓网电弧温度分布,并使用PG-2000型光谱仪通过Boltzman法验证了 750 V下电弧中心5 mm处的温度,平台测量结果与模型计算结果基本一致,验证了模型的可靠性.研究结果表明:电弧柱区域内温度最高点出现在电弧柱中心距接触线表面1.42 mm处,并随着电压的提升高温区域不断向阴极扩散;空气流动速度的提升可以加快电弧的散热,避免其形成热集中区域碳滑板表面温度远高于接触线表面,其温度差为4 160 K,表面温度随材料热导率的增大持续升高.
为了提高充电截止电压以提升钠离子电池正极材料能量密度,通过一种协同策略,设计Zn掺杂和Se包覆的NNM(NNZM@Se),电化学惰性的Zn极大地稳定了 NNM的层状结构,缓解了钠嵌入/脱出过程中的晶胞参数变化.将Se用于表面改性形成人造界面层,能够在深度脱钠阶段与O-:2p相互作用,有效抑制氧的释出.此外,Se包覆层可以抑制充放电过程的副反应.在高电压下(U≥4.3 V),对Na+/Na,层状氧化物的结构和界面衰退限制了上限截止电压的提升.实验结果表明:当充电截止电压为4.3 V时,NNZM@Se在100次循环后放电容量达到93.9 mAh/g(91.2％的保持率),这种结构/界面双重调控策略为开发高能量密度钠离子电池正极材料提供了新的思路.
为了提高输电线路巡检的树障定位精确度,提出了一种基于改进欧氏聚类分割的三维点云树障定位方法.该方法利用无人机采集图片进行三维模型重建,通过降采样、位姿调整及滤波对三维点云进行预处理;对于不同类型的树障环境,提出一种前K点柱状约束的欧氏聚类分割算法,提取巡检区域的单簇输电线点云;利用随机采样一致及最小二乘法拟合输电线电云的空间方程,计算非输电线点云与输电线点云的距离,并依据电网安全树线距离定位树障的位置.经过2种不同树障情况的实验,证明此方法可以有效地解决输电线路树障的定位问题.
通过电化学测试和离线表征研究了 SO2和90％σs共同作用对P110钢在CO2饱和溶液中腐蚀行为的影响.结果表明:SO2能够通过影响腐蚀产物膜组分和结构,降低腐蚀产物保护性并促进局部腐蚀萌生.90％σs对于局部腐蚀的萌生阶段影响有限,主要通过影响腐蚀产物膜的最大应变使腐蚀产物膜减薄并破坏腐蚀产物膜的完整性,影响局部腐蚀的发展阶段.SO2与90％σs共同作用对P110钢的均匀腐蚀和局部腐蚀行为均存在协同作用.
使用超声辅助蒸馏、水蒸气蒸馏从肉桂的枝、叶部位提取肉桂油,结合气相谱-质谱法(GC-MS)分析肉桂油中成分的含量差异,并对肉桂油主要成分的二苯基苦基苯胼(DPPH)自由基清除能力与总抗氧化能力进行研究.结果表明:超声辅助蒸馏的最佳提取条件是:超声功率为275 W,超声时间为30 min,脉冲比为7:3,肉桂油中的主要成分为肉桂醛、香豆素、邻甲氧基肉桂醛.邻甲氧基肉桂醛在肉桂叶中含量较高,在超声辅助蒸馏提取的桂叶油中质量分数最高达29.62％.当超声桂叶油质量浓度为15 g/L时,其对DPPH自由基清除率最高达76.30％,总抗氧化能力FRAP值达564.86 μmol/L,与L-抗坏血酸在浓度为175.68 μmol/L时的总抗氧化能力FRAP值相当.肉桂油主要成分的抗氧化活性由大到小顺序为邻甲氧基肉桂醛、肉桂醛、香豆素.
为了研究降雨条件下防护方式对膨胀土边坡径流及雨水入渗的影响,基于防渗护壁材料对膨胀土边坡进行防护,通过开展9组不同防护方式及不同坡度的膨胀土边坡室内模型试验,对各边坡的产流时间、径流量、径流速率以及土体含水率的变化规律进行对比和分析.研究结果表明:二类边坡产流时间显著小于其他边坡,且产流时间随边坡坡度的增加而减小;二类边坡的径流量和径流速率均为最大,其径流量可快速到达稳定状态,护壁材料防护层的截水导排性能优异;降雨入渗对二类边坡土体含水率的影响最小,边坡坡度与含水率变化幅度呈反比关系.
为了研究句子结构关系对方面级情感分类模型性能的影响,针对当前方面级情感分类方法中过于重视句子中语法关系的作用,而忽视了句子的序列结构关系的问题,提出一种结合句子序列与语法关系的信息融合网络(sequence-syntax information fusion network,SYFN)模型.SYFN模型分别处理句子的序列与语法关系信息,并在融合2种结构关系信息的基础上进一步结合网络的高低层融合信息.这些改进措施使模型能够结合高低层网络的关系融合信息去处理各种复杂的句子关系,能够充分利用结构关系信息进行情感分类.实验结果表明,SYFN模型与基线模型相比性能有较明显的提升.
为了研究不同铬含量对铁基材料试样摩擦磨损性能的影响及其磨损机理.以粉末冶金工艺制备碳含量为1.3％(质量分数,下同),铬含量分别为5％、8％和10％的3种铁基材料.通过金相显微组织观察、硬度测试及高速往复摩擦磨损试验,探讨了不同铬含量对铁基材料显微组织及摩擦磨损性能的影响.结果表明:随铬含量增大,试样硬度呈上升趋势,分别为318、352、367 HV,经磨损试验后,硬度分别提升至377、409、399 HV,磨损率分别为8.67×10-6、2.94×10-6、6.54×10-6 mm3/(N·m).当铬含量为8％时,合金具有较高的硬度和加工硬化能力和最优的耐磨擦磨损性能.
针对工程结构中存在的V型缺口在外荷载作用下容易发生断裂的现象,基于广义参数有限元法和V型缺口尖端 Williams级数位移场推导建立了 V型缺口应力强度因子(stress intensity factors,SIFs)分析的Williams单元(简记W单元),通过求解整体控制方程,将相应的特征值和广义参数直接代入公式即可获得较高精度的SIFs.结合边界V型缺口算例研究表明:W单元对相对奇异区尺寸和网格加密均不敏感,对W单元的3个重要参数径向离散因子a、径向离散单元数n、级数截取项数m,建议取m=10,α=0.9,n=100,其结果收敛并具有较高的计算精度,且与裂纹研究中给定的建议值相同.通过对非中心缺口不同位置和角度进行算例分析验证了 W单元具有高精性,同时参数取值具有通用性.
为了对机器学习和模式识别等领域中的高维数据进行特征降维,在传统的局部保持投影方法上,提出基于无监督特征提取的局部相似度保序投影方法,使用低阶与高阶的局部关系探索数据局部结构,同时引入平衡参数调整样本低阶结构和高阶结构的重要性,利用图嵌入框架,通过特征值分解得到了最优的子空间投影矩阵.在3个公共数据集上与一些经典的图像降维算法进行对比实验,并给出该算法的参数敏感性分析.实验结果表明:在相同的实验条件下,采用局部相似度保序投影方法处理后的数据具有较好的数据判别特征,在图像分类任务中表现最佳,与一些经典的降维方法相比,该方法具有更好的降维效果.
针对组合匝道瓶颈附近发生的交通崩塌现象,提出了概率论主方程模型用以描述该现象.基于三相交通流理论,分析得出初始非均匀自由流中交通崩塌现象发生的本质是自由流到同步流的一阶相变,同时假设了一个确定性的局部扰动始终位于瓶颈附近,该扰动造成了过加速效应对于速度适应效应的竞争劣势.然后构建了合适的概率论主方程模型,并进一步推导得到了交通拥堵的平均迟滞时间和相变概率的表达式.理论结果的进一步分析表明:入口匝道流量的增加将加快交通流相变的进程,出口匝道流量对维持交通流的稳定性有促进作用,并且主干道流量对自由流波动影响较小,因此控制入口匝道流量的汇入对维持组合匝道瓶颈处初始自由流的稳定性非常重要.
为了解决车路协同中无人驾驶汽车跨区域计算任务卸载问题,构建了一种无人驾驶汽车和路侧单元(road side unit,RSU)的联合任务卸载优化模型,旨在将计算任务的总能耗和时延的加权和最小化,即求出计算任务的总能耗和时延的加权和的最小值,为此提出自适应粒子群优化算法(adaptive particle swarm optimization,APSO)优化车辆计算任务卸载过程中的任务卸载策略和任务发射功率来达到计算任务的总能耗和时延的加权和的最小值.结果表明:基于APSO的无人驾驶汽车的跨区域联合任务卸载优化模型能显著降低无人驾驶汽车计算任务的总能耗和时延的加权和,同时对于所构建的跨区域联合任务卸载优化模型采用APSO求解优于采用模拟退火算法(simulated annealing,SA)和遗传算法(genetic algorithm,GA)求解.
针对快速搜索随机树(rapidly exploring random trees,RRT)路径规划算法存在搜索效率低、路径节点多以及路径质量差等问题,提出了 ε-动态三角采样区域和过渡递归回溯的RRT路径规划算法(ε-dynamic tri-angular sampling region and transition recursive backtracking,ε-DT-RRT).由于 RRT 算法采样点 随机性大,因此通过构建ε-动态三角采样区域,利用树中节点划分采样空间,减少低价值区域搜索次数,增强环境探索能力,提升采样效率.在此基础上,提出了基于障碍物生成过渡节点的方法,当新点与树中最近点之间存在障碍时,将会生成一个过渡节点,增加获取最优节点概率.最后通过递归回溯祖节点方法进一步减少路径中的冗余点,缩短了路径长度.实验结果表明:ε-DT-RRT算法在规划时间、路径质量、迭代次数等方面均优于对比算法.
针对带有凸不等式约束的分布式伪凸优化问题,基于微分包含思想,提出了一种分布式神经网络模型.该模型根据目标函数与约束条件构造罚函数,使得每个分布式节点能在有限时间内进入可行域且不再离开,最终达成一致并收敛到原始优化问题的最优解.最后,通过2个仿真实验验证了分布式神经网络模型的有效性和准确性.与现有的神经网络模型相比,该模型结构简单,能够解决伪凸问题,并且不需要精确的计算罚参数.
