摘要：为研究超高韧性水泥基复合材料(UHTCC)在200~−100℃温度作用后的力学性能,设计了不同纤维体积掺量的UHTCC,经中高温和低温作用后进行基本力学性能试验,通过UHTCC强度和变形等参数评价了中高温和低温作用后UHTCC的力学性能。结果表明:纤维的掺入能有效改善基体的脆性,提升材料的韧性;同时温度作用导致材料内部出现初始缺陷,对UHTCC的力学性能有明显的影响,且低温作用的影响要明显高于高温作用,当温度降低至−100℃时,UHTCC强度最大降低约75%,变形最大降低约92%,但温度作用未对UHTCC的泊松比产生明显影响。在此基础上提出了中高温及低温作用后UHTCC轴压和轴拉应力-应变关系回归模型,为UHTCC材料在极端温度环境下的性能设计和工程应用提供参考。

摘要：本研究对酸洗赤泥催化剂进行Cu、Ce、Cu/Ce浸渍负载,并研究了金属改性赤泥对烟气中NOx的催化转化性能。研究结果表明,Cu负载催化剂中的Cu+与Cu^(2+),有效促进了赤泥对低温烟气(200–300℃)中的NO转化率,Cu的负载量达到6%时,赤泥的最高NO转化率达到了90.7%;而Ce负载催化剂中的Ce^(3+)与Ce^(4+),有效促进了赤泥对中温烟气(200–400℃)中的NO转化率,Ce的负载量达到8%时,赤泥的最高NO转化率达到了94.0%;Cu/Ce负载催化剂表现出比单金属负载催化剂更好的低温NO转化率,最佳的负载Cu:Ce比例为1∶1,双金属负载催化剂表现出比Cu负载催化剂更好的中温(300–400℃)中的NO转化率,最高达到了95.5%。其原因是,在Cu/Ce协同作用下,Cu+以及Cu^(2+)的还原过程分别从229、302℃降至201以及247℃,同时使发生Fe2O3→FeO的还原过程的温度降低,促使ACRM-Cu1Ce1具有更强的低温氧化还原能力,同时,双金属负载使催化剂具有更高的弱酸性峰,也使催化剂的强、弱酸性峰都向低温偏移,并使负载后的赤泥具有了较高的Fe离子平均氧化态以及较高的Cu+含量,促进了赤泥催化剂对低温NO的转化率。

摘要：本文将以“实战表演”为中心,探讨《影视表演》课程中培养适应影视产业快速发展的三栖影视人才。该模式针对传统教学中理论与实践脱节、缺乏行业互动的局限性等问题,通过深度整合学术教育与行业实践,强化学生的实践技能和职业适应性。该模式显著提升了学生的表演素养、创作力,以及跨平台表演能力,有效促进了学生从理论到实践、从单一平台到多平台的转变。

摘要：大数据时代下,具有混合类型协变量的高维调查数据给异质性分析及其变量选择带来了挑战.文章提出了一种改进的稀疏聚类方法,并以中国教育追踪调查和“千人百村”社会调查为例展开应用讨论.文章提出了调整后DBI准则用以衡量协变量重要程度,使用不同惩罚参数分别控制不同类型协变量的权重,得出最优的聚类划分结果以及重要的类别区分协变量.理论层面,文章证明了所提出方法的变量筛选一致性.数值实验层面,文章设计了一系列模拟实验验证了所提出方法在聚类和变量选择方面的良好性能.实证数据的结果也表明,文章提出的稀疏聚类方法所划分出的样本集群具有较高的区分度,便于研究者对每个群体进行特征的刻画;同时,其选择出的类别区分变量具有重要现实意义,在不损失重要信息的条件下降低了数据的维度,增加了模型的可解释性.文章提出的稀疏聚类分析实现了对高维调查数据中的混合类型协变量的联合分析,极大化地提升了信息的使用率和数据的利用率.

摘要：机器学习和数据科学技术的飞速发展,很大程度上满足了许多领域通过数据预测比较实际或复杂的动力系统的需求.列维噪声是一个比高斯白噪声更普适和复杂的涨落模型,它被广泛应用于许多非高斯情形来模拟爆炸或跳跃行为.在本文中,我们设计了一个系统的数据驱动方法来识别受高斯白噪声和非高斯列维噪声扰动的系统的最大似然转移路径.其中涉及的主要理论和数值概念包括经典动力系统理论中的非局部Kramers-Moyal公式、非局部Fokker-Planck方程以及一个通过交叉验证解决稀疏回归问题的机器学习框架.接下来我们给出两个例子从细节方面展现了该方法的可操作性,并且对最大似然转移路径做了简要的分岔分析.该方法将作为相关理论研究对应的数值方法以及数值角度的验证,并为该高斯扩散过程的推广复杂系统的其他诸如平均离出时间或离出概率等动力学指征的数值识别工作提供一些洞见.

摘要：持续提升风险防控能力是国有企业高质量发展的必然要求。本文以财务风险管理为切入点,对现有的财务风险评估模型方法进行了系统研究并进行了优化创新,提出了一种基于熵权—MABAC法的企业财务风险评估模型。以A集团为例,应用真实数据对模型进行了实证分析,验证了该模型方法的有效性和先进性。研究成果为企业财务风险评估提供了新的思路,具有较好的参考价值。

摘要：为探究低温作用对改性骨料-钢纤维再生混凝土弯曲性能的影响,将再生骨料通过水泥净浆改性处理后,分别设置30wt%、60wt%再生骨料取代率,掺入适量钢纤维制成净浆改性再生混凝土(CRAC),以我国北方寒区温度为背景设置20℃、0℃、-20℃、-40℃、-60℃的温度梯度,将CRAC经低温作用进行抗压强度及四点弯曲性能试验,对其进行等效弯曲强度及弯曲韧性分析,同时结合SEM从微观结构角度揭示其宏观性能改变机制,在此基础上给出了低温作用下再生混凝土的纤维增强效应表达式。结果表明:经低温作用CRAC弯拉强度显著提升,较常温最大可提升约168%;随温度的进一步降低,受冰晶生长作用及改性骨料特性影响,再生骨料取代率为60wt%的CRAC耗能能力较30wt%表现更优;同时低温作用下钢纤维体积掺量为1.5vol%的CRAC强度及韧性性能提升效果最佳,研究结论为低温作用下再生混凝土的性能优化设计及推广应用提供参考。

摘要：花瓣形钢管混凝土柱具有造型美观的优点,为具体研究其受力机理和承载力,定义了其截面组成,提出了截面偏移比和截面对称系数以反映花瓣形截面性质,提出在花瓣柱中设置十字形加劲肋以增强其组合效应。基于某工程中墩柱和有限元模型,研究了花瓣形钢管混凝土短柱在轴压荷载作用下的受力机理,分析了加劲肋厚度、混凝土强度、钢材强度、加劲肋开孔直径和间距等参数对轴压性能的影响,研究了加劲肋厚度与钢管壁厚的匹配关系。根据理论分析和大量有限元参数分析结果,建议了加劲肋厚度与钢管壁厚之比和钢管名义径厚比的取值范围,提出了花瓣形钢管混凝土短柱的轴压承载力计算式。

摘要：针对目前汽车曲面零部件的紧固连接中常用的凸焊工艺中出现凸焊螺母的漏焊、错焊,以及主要依赖人工目测的低效检测方法等问题,提出了一种基于Faster-RCNN的凸焊螺母检测算法。以Faster-RCNN作为基础模型,针对模型在不同角度下螺母特征各异且难以提取的问题,提出提取LoG特征和原图像自适应融合的方法,以增强模型对螺母特征的提取能力;引入特征金字塔(feature pyramid network,FPN)解决小目标难以被精确检测的问题;为了提升网络在复杂背景中的检测鲁棒性,在FPN中嵌入坐标注意力机制来提升网络对重点目标的关注;设计损失函数,提升训练效果,增强回归框中心点的回归精确度。实验结果表明,所提算法相比原算法,在IoU=0.75时凸焊螺母的检测精确率上升了8.65个百分点,达到90.11%,召回率上升了5.87个百分点,达到79.23%,相比原算法具有明显改善。

摘要：针对装配式建筑施工中悬挑工字钢模板支撑架体设计存在的问题,如架体承载力计算不足、工字钢选型布置不合理、稳定性和刚度设计缺陷等,文章提出了一系列优化设计对策。通过引入精确力学模型、优选工字钢规格和布置方式等措施,从多方面改善悬挑支撑架体的受力性能,提高架体的安全储备水平,满足装配式建筑施工的要求。