【摘 要】
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碾压式导电混凝土(electrically conductive roller-compacted concrete, ERCC)是一种新型功能性材料,可通过自身电热性能解决高寒地区路面跑道人工除雪去冰效率低、大坝工程结构温控难等问题.本文开展了ERCC材料设计、物理试验与数值仿真分析研究.利用扫描电子显微镜测试(scanning electron microscope, SEM)分析了表面活性剂
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碾压式导电混凝土(electrically conductive roller-compacted concrete, ERCC)是一种新型功能性材料,可通过自身电热性能解决高寒地区路面跑道人工除雪去冰效率低、大坝工程结构温控难等问题.本文开展了ERCC材料设计、物理试验与数值仿真分析研究.利用扫描电子显微镜测试(scanning electron microscope, SEM)分析了表面活性剂对ERCC浆体流动性、炭黑分散效果的改善机理;针对碾压成型的大型ERCC钻芯取样试件,开展了力学性能的宏
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针对管理决策领域中的等级分析问题，构建了面向语义可解释性的有序聚类方法。首先，在获得样本间优势度的基础上，结合模糊描述和K-modes算法建立海员幸福指数的有序聚类方法。然后，在公理模糊集的框架下对有序聚类结果赋予相应的语义解释，以此形成一种从定量到定性的决策辅助方法。最后，以我国海员职业幸福感指数的9175份有效调查问卷为研究样本，通过所构建的有序聚类方法得到海员职业幸福感指数的等级划分及其相应
城市功能区识别对于城市规划和管理具有重要的支撑作用，目前大部分研究主要依赖于影像和POI分布数据进行识别。而不同功能区对于人群的活动行为有着直接的影响，一些研究通过出租车轨迹、公交刷卡数据提取部分区域出行规律，以增强基于POI的功能区识别效果。基于物以类聚人以群分这样的思想，提出一个城市功能区识别框架UFAI，该框架基于大样本粗粒度的匿名轨迹数据，刻画并提取个体出行特征，进一步的，基于个体的出行特
英格兰历史景观特征识别（HLC）项目秉持“所有类型都有价值，并应据其自身特征去管理和经营”的价值原则，借助GIS的历史地图叠合分析于2017年完成了对整个英格兰的地貌描述，并建立了一个对变化进行动态管理的操作系统。本研究首先简述了HLC的起源、价值中性理念与原则。其次，通过对示范项目——牛津郡HLC的梳理，探讨了中性理念指导下历史地图叠合技术在HLC中的运用，重点分析了多边形地块的生成、术语表、数
针对现有环境下实验设备分布放置与独立观测带来操作与分析不便的问题，提出了一种基于. NET平台的分布式设备组网与管理系统。系统包含一个运行在独立计算机设备上的服务器软件与九个运行在实验设备上的客户端软件，借助于局域网建立服务器软件与多个客户端软件之间的Socket通信连接，完成分布式实验设备的集中组网与统一控制。客户端软件将实验设备的单次测试结果以数据或文件形式及时传输至服务器存储，服务器软件下属
深度学习方法被广泛应用于轴承故障诊断，但在实际工程应用中，轴承服役期间的真实服役故障数据不易收集，缺乏数据标签，难以进行充分地训练。针对轴承服役故障诊断困难的问题，提出了一种基于图卷积网络(GCN)的迁移学习轴承服役故障诊断模型，从数据充足的人工模拟损伤故障数据中学习故障知识，并迁移到真实的服役故障上，提高服役故障的诊断准确率。具体来说，通过将人工模拟损伤故障数据和服役故障数据的原始振动信号由小波
以东莞市主城区为研究区，利用夜光遥感数据、POI数据与手机定位强度数据，采用核密度分析、数据格网化与双因素组合制图方法，获得三种数据空间耦合相同或相异区域，并比较其与城市空间结构的关系。研究表明，三种数据的空间分布趋势总体一致，部分区域出现空间耦合相异：（1）受交通、功能区与夜光遥感数据的“溢出”效应等因素影响，城市道路、商业区以及公共服务业集中区域，夜光遥感与POI耦合相异；在物流工业园、学校以
生物固氮和有机氮降解是土壤有效氮的主要来源，固氮和有机氮降解微生物对土壤氮素供应和地力维持具有重要作用。本研究以青藏高原4种不同利用方式的高寒草甸(未扰动、放牧、围封和围封+补播草甸)为研究对象，结合荧光实时定量和扩增子测序技术，研究了不同恢复方式对nifH固氮菌和chiA几丁质降解菌基因丰度及其微生物群落结构的影响。结果表明：4种草甸的nifH和chiA基因丰度大小排序为未扰动草甸＞放牧草甸＞围
提出了一种面向现代化表演的平行仿真方法。该方法通过自顶向下分解表演过程，在时空限制下辅助创意者实现传统表演中难以实现的舞台设计和控制。通过构建多层级约束结构，将平行仿真应用于表演领域。利用虚拟舞台和物理舞台之间的数据循环，不断优化表演流程。将舞台空间平行仿真方法连续应用于某数字电视舞台十年。实验表明，基于多维层级的表演平行仿真可以有效地辅助表演全流程，提高表演效率。
针对蚁群算法在静态环境下全局路径规划存在无法找到最短路径、收敛速度慢、路径搜索盲目性大、拐点多等问题，提出一种改进蚁群算法。以栅格地图为机器人运行环境，对初始信息素进行非均匀分布，使路径搜索更倾向于起点和目标点连线附近；把当前节点、下一节点和目标点的信息加入启发式函数，同时引入动态调节因子，实现启发函数前期引导性强，后期加强信息素引导目的；引入伪随机转移策略，减少路径选择的盲目性，加快找到最短路径
火灾是威胁公共安全的最主要灾害，火灾产生的高温和有毒有害烟气严重影响了疏散路径的选择。将深度强化学习引入到应急疏散仿真研究，针对多智能体环境提出了协作式双深度Q网络算法。建立随时间动态变化的火灾场景模型，为人员疏散提供实时的危险区域分布信息。对各自独立的智能体神经网络进行整合，建立多智能体统一的深度神经网络，实现所有智能体之间的神经网络和经验共享，提高整体协作疏散效率。通过实验对比，结果表明所提出