摘要：介绍了钢筋混凝土结构在氯离子渗透、碳化和冻融侵蚀作用下的耐久性和服役寿命预测模型。过去几年有关组织或国际学术委员会提出了大量的混凝土结构耐久性设计模型。为了在混凝土结构耐久性设计过程中，能够安全地使用此类模型，需要通过分析和比较长期暴露在不同气候条件下的混凝土劣化现场数据，对预测模型的可用性进行验证。在本文中，对混凝土抗氯离子渗透、碳化和冻融侵蚀的各种模型进行了简要阐述。通过暴露时间超过20年的露天场数据，以及约使用了30年的公路桥的现场数据，对包括简单ERFC模型、DuraCrete模型和ClinConc模型在内的3种氯离子渗透模型进行了评估。同时，使用暴露11年的露天场所的现场数据和7～13年的现有建筑的有限数据对一种预测混凝土碳化深度的物理化学模型进行了评价。针对冻融侵蚀的模型，讨论了临界饱和度测量和实际的饱和度测量中的一些问题。根据对结果的比较，可以发现在大多数情况下，简单ERFC模型在大多数情况下对氯离子渗透的预测值高于实际值，而DuraCrete模型的预测值偏低。另外，ClinConc模型对短期f1年）和长期（21年）暴露条件下的预测更合理，预测效果更好。与在挪威获得的暴露级别为XC3现场数据比较，发现Papadakis碳化模型可以较好地预测碳化深度；但是，与暴露级别为XC4级的现场数据比较发现，该模型低估了碳化深度。

摘要：铅盐量子点最低量子态的多重简并及其生物毒性,严重阻碍了近红外胶体量子点相干光源的发展。该文凝练团队创新科研成果,设计了环境友好的近红外量子点激光器综合性教学实验。该实验要求学生根据行业难题自主设计并搭建实验平台,深入研究环境友好的Ag_(2)Se量子点的光增益特性,并以此为基础研制低阈值的单模近红外量子点激光器,具有前沿性、创新性和挑战性。实验内容与光电类专业课程关联程度高,有助于培养学生灵活运用所学知识分析、解决问题的能力。通过文献调研、方案设计、光增益特性分析和激光器研制这一完整的研发过程,可显著提高学生的科研素养和实践创新能力,为他们参与科研攻关和产品研发奠定基础。

摘要：优化黄皮叶挥发油的提取条件,并分析挥发油的化学成分及相对含量。采用水蒸气蒸馏法提取黄皮叶挥发油,以料液比、浸泡时间、提取时间为考察因素进行单因素试验;在单因素试验基础上,以挥发油得率为评价指标,进行正交试验确定黄皮叶挥发油最佳提取工艺;采用气相色谱-质谱法(GC-MS)对黄皮叶挥发油进行成分分析和含量测定。结果显示,黄皮叶挥发油最佳提取工艺为浸泡时间2 h、提取时间4 h、料液比为1∶10(m∶V),挥发油得率为0.50%,GC-MS共分离鉴定出37种化合物,以芳香烃、萜类化合物及其含氧衍生物等为主,占挥发油总量的96.49%。本试验明确了水蒸气蒸馏法提取黄皮叶挥发油的优化工艺和挥发油的成分,可为黄皮叶挥发油的工艺研究、标准制定和规模化生产提供理论依据。

摘要：通过实验测试研究了常规无线网络中数据错误率与网络节点数量、节点巡测时间之间关系。结果表明,数据错误率随节点数量增大相应增加,随巡测时间增大相应减小;为保证95%以上的数据准确率,常规无线网络节点数量应小于10、节点巡测时间大于500 ms。上述成果表明,常规无线网络无法满足大型物理模型数百个测点数据传输需求。为此,提出了一种改进型无线网络,即将常规无线网络单级结构改为主从结构,实行数据分级传输,从网络负责收集对应节点数据,再汇总至主网络,从而降低主网络交互频率及其数据错误率。应用该新型结构后,理论分析100个节点数据传输仅需10个从网络即可保证数据准确率达到95%以上。

摘要：针对日益严重的海洋垃圾污染问题,提出了一种基于深度学习的水下垃圾检测机器人,实现对水下垃圾的识别检测和定位。该机器人采用紧凑的机械结构,集成了多种传感器,通过6个螺旋推进器能够在复杂水下环境中自由运动。采用Raspberry Pi 3B作为主控模块,结合Cortex-M3的stm32开发板,实现了高效的数据处理和运动控制。基于阿里云服务器的手机App远程监控系统,实现了对机器人状态的实时监控和操作。通过改进的YOLOv5算法,实现对水下塑料垃圾识别检测任务。试验研究结果表明:改进的YOLOv5算法可以实现对水下垃圾的识别检测,并且相比于传统算法检测速度和准确性得到提高。该研究将深度学习技术与水下机器人技术相结合,为海洋环境保护提供了新的技术途径。

摘要：目的分析脑卒中偏瘫足下垂患者摆动相时髋关节的运动特征及代偿方式。方法选取脑卒中偏瘫足下垂患者30例纳入观察组,采用配对设计方案,招募30例健康者纳入对照组。采用三维步态分析系统比较观察组偏瘫侧与对照组相应侧(与观察组相匹配)髋关节及踝关节的运动学参数,采用Pearson检验分析观察组踝关节最大跖屈角度与髋关节角度间的相关性。结果与对照组比较,观察组偏瘫侧髋关节最大外展角度、最大外旋角度明显增加;髋关节最大伸直角度、最大屈曲角度、最大内收角度和最大内旋角度明显减小;髋关节矢状面、冠状面、水平面关节活动度均明显减小(P<0.05);踝关节最大背屈角度、矢状面关节活动度均明显减小(P<0.05)。通过相关性分析发现,观察组偏瘫侧摆动相时踝关节最大跖屈角度与髋关节最大屈曲角度(r=0.464,P=0.01)、最大外旋角度(r=0.483,P=0.007)、矢状面关节活动度(r=0.416,P=0.022)均具有正相关性,与髋关节水平面关节活动度(r=-0.364,P=0.048)具有负相关性。结论脑卒中偏瘫足下垂患者在摆动相时其髋关节运动特征在三维平面中均发生了显著改变;随着足下垂严重程度的不同,其髋关节代偿方式也发生相应变化。

摘要：中国散裂中子源(China Spallation Neutron Source,CSNS)是一台基于散裂反应的大型的多学科研究平台。2018年8月竣工并正式运行。实验缪子源(Experimental Muon Source,EMuS)是CSNS未来规划建设的重要研究平台之一。根据多步发展的规划,简化方案(Baby Scheme)的实验缪子源将优先考虑建设,设计运行功率5 kW。利用蒙特卡罗粒子输运程序FLUKA模拟1.6 GeV高能质子束轰击碳靶过程,研究了废质子束流处理、靶上能量沉积、缪子束的产生和本底及整个靶区的辐射情况和屏蔽方案等。确定了靶室材料为铝合金材料,优化的屏蔽体结构成功将剩余剂量控制在2.5μSv·h-1以下,为周边维护人员提供低放射环境。

摘要：与火灾相关的烟雾实时检测方法是保障公共安全的重要手段之一。针对现有火灾传感器系统的高成本和视频探测的拍摄盲区等问题,提出了一种基于Wi-Fi网络信道状态信息的火灾烟雾检测方法。该方法无需专用的火灾烟雾监测设备,通过研究火灾烟雾对无线传输信号的影响,提取信道状态信息中的烟雾特征参数并应用机器学习进行分类,从而实现环境火灾实时监测的目的。实验结果表明,基于Wi-Fi信道状态信息的环境烟雾检测准确率可达98.06%。

摘要：正交频分复用(OFDM)和单载波频域均衡(SC-FDE)是针对单载波时域均衡(SC-TDE)的不足而出现的新的调制解调技术,三者既有相似之处,又有差异性。本文从系统原理、净比特率、复杂度、峰平比、信道容量、误码、同步偏差对性能的影响七个方面分析比较了三种系统的性能,从而说明了SC-FDE系统在宽带无线接入中应用的可行性,同时也为更透彻地理解SC-FDE系统原理和更合理地设计系统提供可靠的理论依据。

摘要：针对高校中由于课程的结课时间不统一,人员、场次、时间冲突等问题,采用传统人工排考会浪费大量的人力、物力和时间,且数据的准确性低的缺陷,利用SpringBoot+MyBatis框架、JQuery、JavaScript、MySQL等技术结合高校课程结构,在顶点着色法的基础上设计开发了高校智能排考系统,实现了用户管理、考试信息管理、一键自动排考等功能,改善了以往人工排考效率低下的弊端,优化了高职排考方案,提高了教务管理工作效率。