粉煤灰-矿渣基地聚物混凝土的抗碳化性能

F级粉煤灰-矿渣基地聚物混凝土，即GPC-10（矿渣掺量10%，80 °C高温养护）和GPC-50（矿渣掺量50%，标准养护）力学性能良好，为进一步研究其抗碳化性能, 首先，对这两种地聚物混凝土进行了快速碳化试验，并与作为对照组的普通水泥混凝土(OPCC)进行了比较，通过抗压强度和劈裂抗拉强度评价了碳化对混凝土的损伤；其次，为分析损伤原因，分别通过X射线能谱分析（EDS）和压汞测试（MIP），对碳化后的成分和孔结构进行了研究；最后，建立了两种地聚物混凝土的碳化模型. 研究结果表明:相比OPCC，地聚物混凝土的抗碳化能力薄弱，尤其是钙含量较高的GPC-50，其主要产物C—A—S—H会与CO₂反应而发生分解，导致孔隙率增大，进而加快了碳化速率，且碳化深度与时间呈线性关系；OPCC、GPC-10以及GPC-50的28 d碳化深度分别达到了2.0、9.2、18.8 mm.      

半开放隧道内易爆危险品运输风险度量研究

为有效规避隧道内运输危险品的潜在风险,提出一种半开放隧道内易爆危险品运输的风险度量方法.考虑易爆危险品在爆炸时会对周围人员及设施造成伤害,为更好地确定运输的潜在风险源,根据半开放隧道的工程结构特点,基于冲击波理论和事故伤害模型的建模理念,构建风险度量数学模型,并进行风险公理验证.通过算例和敏感性分析,验证新模型的有效性,数据分析结果表明:相较于传统风险度量模型,新模型考虑的因素更全面、计算结果更符合实际情况;新模型对于危险品运输量的敏感度较强,计算结果变化趋势更符合参数的鲁棒变化规律.     

改进的均值插补不完备数据聚类算法

在许多实际场景中,由于数据获取困难、数据误读、数据丢失以及随机噪音等因素导致大量的数据缺失.针对传统的聚类算法无法直接处理不完备数据集的问题,提出了一种基于传统聚类算法的均值插补不完备数据的聚类方法,首先将不完备数据集划分为两个互不相交的子集,使用传统的聚类算法处理无缺失数据的数据对象获得初始聚类结果;然后使用各类中数据对象的属性均值填充不完备数据对象的缺失数据,观察各类中心值的变化确定最终的插补值.实验通过有效性指标评估该算法在UCI数据集上的聚类结果,可以验证算法的有效性.     

PEDOT:PSS与n-Silicon有效接触面积对基于n-Silicon/PEDOT:PSS杂化光伏电池性能的影响

文中以具有不同硅纳米结构的硅片为基底制备了基于共轭聚合物聚3,4二氧乙烯噻吩:聚苯乙烯磺酸(PEDOT:PSS)/硅(Si)的有机/无机杂化光伏电池,研究了PEDOT:PSS与Si基底形成的有效肖特基结接触面积对器件性能的影响,电池的电流密度-电压曲线(J-V)和扫描电子显微镜(SEM)的结果表明:增加形成的有效肖特基结面积,可有效提高器件的短路电流密度和填充因子.     

《西安交通大学学报(医学版)》投稿简则

1总则1.1性质《西安交通大学学报(医学版)》是由国家教育部主管、西安交通大学主办的医药卫生类综合性医学学术刊物。被国家科技部及相关机构分别确认为中国科技论文统计源期刊、医药卫生类核心期刊,被国际权威检索系统美国《化学文摘》(Chemical     

基于改进聚类方式的牵引负荷分类方法

为得到更为准确的牵引负荷分类结果，基于大量的牵引负荷实测数据，提出了一种改进后的自适应模糊C均值聚类方法. 该方法能够自动获取最佳聚类数，以馈线电流带电有效系数、最大值、平均值、95%值以及1～5阶样本矩作为聚类指标对实测牵引负荷进行聚类；然后采用非参数核密度估计方法对牵引负荷概率密度函数进行拟合，得到了每一类馈线电流概率分布模型. 结果表明:聚为一类的牵引负荷特征参数相近、概率分布相似.      

汽车制动力曲线异常检测

研究了制动力曲线异常检测方法, 分析了回踩异常特性, 考虑了制动力检测工况和制动力曲线变化趋势, 基于余弦相似度与相对误差, 对制动力数据进行聚类, 建立了制动力曲线分段算法; 将制动力曲线分为阻滞段、上升段、持续段和释放段, 提取出相应的数据子集; 对3家检验机构的9 120条制动力曲线进行人工筛选和分析, 归纳了制动超前、回踩、增长滞后3种异常特征, 给出了相应异常检测算法; 对于较难识别的回踩异常, 根据动态规划思想, 找出上升段最长连续趋势下降子序列, 计算了该子序列占制动力曲线上升段的行程比, 并结合经验值来判定该子序列是否异常。研究结果表明: 对于维度不大于32的低维制动力数据, 通过余弦相似度可聚类制动力曲线的阻滞段、上升段、持续段和释放段; 对于维度大于32的高维数据, 因为维数较高, 行程比较小, 分界点对整个序列相似度影响较小, 在这种情况下, 必须在考虑相似度的情况下, 通过分界点的相对误差进一步约束聚类结果, 可以确定制动力曲线的阻滞段、上升段、持续段和释放段; 由于采集的回踩子序列占制动力曲线的行程比为9.8%, 大于行程比的经验阈值8.2%, 因此, 该制动力曲线具有回踩异常, 判断结果正确, 方法可靠。      

基于深度特征聚类的高排放移动污染源自动识别

传统的高排放移动源识别方式是将采集的尾气数据与预先设定的排放阈值进行比较判 定，但是，排放阈值的设定很大程度上取决于人为标准，并且忽视了外部因素对尾气排放的影响， 无法真正反映移动源排放水平。针对此问题，本文结合机器学习算法，提出一种基于深度特征聚 类的高排放移动源识别方法。首先，利用随机森林算法筛选出不同污染物(CO、HC、NO)排放的 主要影响特征；其次，对多维影响特征进行聚类分析，获取高排放类别标签；最后，训练得到基于 深度森林的移动污染源分类模型，自动识别高排放目标源。通过对比实验，在合肥市机动车污染 遥测数据集上验证了所提方法的有效性。     

潍坊华洋水运学校 航海梦想 从这里起航

潍坊华洋水运学校是中华人民共和国交通部海事局审核验收、教育主管部门批准的具有培养甲类三副、三管轮资质的航海类全日制中等职业学校。     

潍坊海运职业中等专业学校

<正>潍坊海运职业中等专业学校是由潍坊交运集团主办,经教育主管部门批准、国家海事局认证,并严格按照《中华人民共和国船员教育和培训质量管理体系》管理的,以培养甲类三副、三管轮为主的全日制航海类专业学校。学校成立于2007年,是一所具有独立法人资格的、社会力量筹办的民办非营利企业单位,实行董事会领导下的校长负