摘要：浆骨比和砂率的变化对超高强自密实混凝土的性能影响极为显著,本文通过系统性试验研究,全面考察了不同浆骨比与砂率对超高强自密实混凝土性能的影响规律。测试了混凝土的坍落度、J型环扩展度、V漏斗时间等性能,结合扫描电子显微镜(SEM)对超高强自密实混凝土微观结构进行深入分析,揭示了其内部结构的形成规律。结果表明:在设计超高强自密实混凝土的配合比时,当胶凝材料的用量为640~760 kg/m^(3),浆骨比为34∶66~37∶63,砂率为40%~42%时,制备的混凝土的综合性能最佳;通过进一步研究发现,超高强自密实混凝土在浆骨比、砂率适宜的情况下,多种水化产物相互交结,形成了更加紧密的整体。

摘要：【目的】针对当前茶叶领域语料数据库不完善、多源异构数据聚合能力差、知识共享困难等问题,提出一种基于BERT-WWM-BiLSTM-AttTea-CRF模型的茶叶知识图谱构建方法。【方法】以基于全词掩码的BERT-WWM(Whole Word Masking)层替换预训练模型中的随机掩码BERT层,并根据茶叶领域语料数据的全局文本特征,设计可实现茶叶关键实体权重分配的注意力机制层以提高文本提取的准确率,最后通过条件随机场对序列中的各个实体进行分类提取,从而完成茶叶中文实体识别的整个流程。【结果】BERT-WWM-BiLSTM-AttTea-CRF模型能有效识别茶叶知识文本数据中的实体,对茶叶非结构化数据的实体抽取效果优于RoBERTa_BiLSTM_CRF、ALBERT_BiLSTM_CRF等主流模型,识别的准确率、召回率、F1值分别为92.03%、90.36%、91.19%。经改进后的模型对茶叶品种数据和茶叶病害数据的识别率有明显提升,其F1值分别达到94.32%和94.05%。【结论】本研究所构建的茶叶知识图谱具有数据覆盖面广、聚合能力强、体系完整等优势,对农业特定领域的知识图谱构建和农业中文命名实体的提取研究具有重要意义。

摘要：前处理过程直接决定有限元计算结果的准确性。本文详细阐述了I-DEAS9软件在采用薄壁干式气缸套的XN2105型柴油机机体有限元分析前处理中实体造型、单元选择、网格划分、单元质量的检查与修理、计算工况的选择及边界条件的确定与载荷施加等方面的具体应用。通过采取整体分块、手动局部加密和自动划分网格相结合等技巧与方法建立了机体的有限元模型,对类似的设计与分析具有借鉴意义。