摘要：Silicon(Si)is a promising anode material for next-generation Li-ion *** nanometer-sized Si could alleviate the pulverization caused by large volume changes during deep ***,compression between agglomerated Si particles causes Si cracking and electrode *** this,we engineered a mechanical cushioning space between Si particles via elastic hollow graphene shells(GSs)to flexibly buffer volume changes and maintain the stability of the electrode *** stress generated from the Si volume expansion during lithiation was mechanically buffered and gently released by compression of the hollow space of the *** this Si/GS composite electrode,GS also reduced the local agglomeration of Si particles and effectively improved the overall *** these advantages,the designed Si/GS electrode showed an enhanced cycling performance with more than 1200 mA h g^(-1) at 0.8 A g^(-1) and an excellent rate capability of 1025 mA h g^(-1) at 4 A g^(-1) after 200 cycles.

摘要：素土强度低、耐久性差且各改性材料掺量往往由工匠凭经验大致确定,导致夯土表面时常容易开裂剥落,故应根据现场土质状况以及合理试验方法来设计夯土改性配比。现有研究大都局限于单一性能指标最优的配比,而现实中夯土既要考虑针对多项力学性能指标与耐久性能指标的同步优化,还要考虑不同地域与气候条件下各指标的重要性不同。另外,现有研究仅能确定若干预设配比中的最优组,而非改性材料预设掺量范围内的最优配比。为此,文章提出一种基于力学性能指标与耐久性能指标联合的夯土改性配比优化设计方法,其包括:(1)土料选用原则与土质鉴定方法;(2)考虑夯土多性能指标的综合赋权方法;(3)基于加权评分和回归分析的夯土改性配比综合比选与优化方法。文章方法通过调整指标权重筛选出适应指标重要性不同时的夯土改性配比,并通过优化设计获得各改性材料预设掺量范围内的最优配比。最后通过设计实例证明了文章方法的确可得到最优的夯土改性配比。

摘要：多行为推荐系统旨在利用用户多种行为的交互数据来提升系统的推荐性能.现有的多行为推荐方法通常将多行为数据直接作用于共享的初始化用户表征上,并在任务中糅合了对用户偏好的挖掘和对不同行为间联系的建模.然而,这些算法忽视了不同交互行为中存在的数据不平衡问题(不同行为交互数据量差别较大)以及适配上述两种任务而引起的信息损失问题.事实上,用户偏好是指用户在不同行为中表现出来的喜好(例如,浏览的喜好),而各行为间的联系表现为用户偏好在不同行为间潜在的转化关系(例如,浏览转换为购买).在多行为推荐中,对用户偏好的挖掘和对行为间联系的建模可以看作两个阶段的任务.基于上述讨论,提出基于两阶段学习的多行为推荐.两阶段策略设计的优势是解耦了前述两种任务.两阶段策略采取固定参数交替训练的方式实现,并同时保留了模型端到端的结构.(1)第1阶段专注于不同行为下的用户偏好建模:先利用所有交互数据(不区分行为类别)对用户的全局喜好进行建模,以最大程度缓解数据稀疏性问题,再分别利用各行为的交互数据细化该特定行为下的用户偏好(局部偏好),以减轻不同行为之间的数据不平衡问题造成的影响.(2)第2阶段专注于对不同行为间联系的建模,通过解耦对用户偏好的挖掘和对不同行为间联系的建模,以缓解因适配两种任务而引起的信息损失问题.这种两阶段模式能够显著提升系统对目标行为的预测能力.大量实验结果表明,所提模型在性能上远优于最先进的基线模型,在Tmall和Beibei两个真实基准数据集上的性能提升平均可以达到103.01%和33.87%.

摘要：IEC 61000—4—15标准中的闪变仪是基于调幅波调制模型,需要经过一系列的二次方、滤波及统计等流程,其缺点是流程复杂,不利于数字闪变仪的设计。基于此,首先从数学模型上推导了IEC标准下闪变检测机理,为数字闪变仪的设计和校验提供理论依据;然后根据IEC闪变检测中存在的问题提出了基于旋转因子变换插值的闪变检测算法,通过对频谱进行旋转因子变换,再利用谱线叠加插值思想来抑制频谱泄漏和消除栅栏效应,实现了高精度估计间谐波参数,从而间接计算闪变参数。简化了闪变检测流程,减小了频谱泄漏的影响,使得闪变检测精度提高。所提方法还可以计算出多个调幅波分量的单独闪变贡献值,仿真和实际测量结果均验证了所提方法的准确性和有效性。

摘要：激光雷达是智能网联汽车环境感知的重要传感器,多坐标系空间标定是激光雷达精准环境感知的前提条件。针对激光雷达与车体坐标系空间同步面临传感器观测单一的问题,提出基于激光雷达与车辆的平面运动和直线运动约束2步标定方法。为构建运动约束,基于激光里程计获取激光雷达运动位姿信息,通过激光雷达运动轨迹信息和时域上多帧地面平面拟合信息进行平面行驶识别,在满足平面路况下构建平面运动约束标定,进而标定横滚角与俯仰角;基于俯仰角和横滚角对车辆轨迹进行修正,通过激光运动轨迹建立直线行驶判别模型判别车辆运动状态,在满足车辆直线行驶路况下构建直线运动约束,从而标定偏航角。最后,在智能驾驶试验车上开展了激光雷达与车辆坐标系标定的实车试验,通过实车采集的数据验证了提出的空间同步方法的可行性。试验结果表明:提出的激光雷达与车体坐标系标定方法优于基于标定物的方法,在原始数据上可以保证标定后的旋转误差降低至0.61,误差率降低约47.4%。在手动调整的扩充数据上标定后的旋转误差降至1.64,误差率降低约40.6%。相对于基于标定物的方法,其旋转误差均有降低且不需要借助特定的标定物与标定场,降低了对环境的依赖程度。同时通过消融对比试验,证明了该方法的有效性以及鲁棒性。

摘要：土工合成材料加筋土(geosynthetic-reinforced soil,简称GRS)桥台是桥梁工程的承重结构,对其极限承载力还缺乏清晰的认识。在平面应变条件下开展了5组GRS桥台离心载荷试验,研究了筋材强度、承载区缩进距离和宽度对GRS桥台极限承载力以及破坏模式的影响。试验结果表明,筋材强度对GRS桥台极限承载力影响显著,采用高强度筋材的GRS桥台在加载过程中始终保持稳定。采用低强度筋材的GRS桥台的极限承载力随承载区缩进距离增加而增大,但其增长趋势出现衰减;随承载区域宽度增加,极限承载力降低;现行的半经验半理论公式显著低估了GRS桥台的极限承载力。从试验中和模型拆除后观察,GRS桥台破坏面均从承压区域后缘开始发育,随后向面层方向倾斜向下延伸至约1/2桥台高度处终止;但承载区缩进距离和宽度会影响破坏面的形态和位置。现有方法不能准确地预测GRS桥台破坏面底部终点的位置以及在承载区域下方的形态。增大承载区缩进距离和宽度使得各层筋材应变峰值的位置向桥台内部移动。桥台临空面的存在使得筋材的应变集中于靠近临空面一侧。

摘要：传统高分子物理实验教学存在知识陈旧、知识点分散、实验之间彼此独立等问题。本文以聚合物透明性和耐热性难兼顾这一问题为导向,以热点材料生物基可降解聚乳酸为研究对象,通过综合实验设计将高分子加工、结晶行为、宏观物理性能及表征方法串联起来。本文设计的实验课程可以促进学生对多学科相关知识的融会贯通,同时培养学生独立自主解决问题的能力,非常适用于高分子专业的实验教学。

摘要：近年来,RGB-D显著性检测方法凭借深度图中丰富的几何结构和空间位置信息,取得了比RGB显著性检测模型更好的性能,受到学术界的高度关注.然而,现有的RGB-D检测模型仍面临着持续提升检测性能的需求.最近兴起的Transformer擅长建模全局信息,而卷积神经网络(CNN)擅长提取局部细节.因此,如何有效结合CNN和Transformer两者的优势,挖掘全局和局部信息,将有助于提升显著性目标检测的精度.为此,提出一种基于跨模态交互融合与全局感知的RGB-D显著性目标检测方法,通过将Transformer网络嵌入U-Net中,从而将全局注意力机制与局部卷积结合在一起,能够更好地对特征进行提取.首先借助U-Net编码-解码结构,高效地提取多层次互补特征并逐级解码生成显著特征图.然后,使用Transformer模块学习高级特征间的全局依赖关系增强特征表示,并针对输入采用渐进上采样融合策略以减少噪声信息的引入.其次,为了减轻低质量深度图带来的负面影响,设计一个跨模态交互融合模块以实现跨模态特征融合.最后,5个基准数据集上的实验结果表明,所提算法与其他最新的算法相比具有显著优势.

摘要：为解决某车身安全带锁扣与座椅本体干涉磨损的问题,开发出一套新的座椅结构,单独将右侧安全带固定点设计在座椅本体上,对新座椅结构的骨架强度进行研究。再通过灵敏度分析法对骨架进行轻量化分析,优化过程中综合考虑碰撞工况及模态工况,通过改变部分零件的厚度实现了骨架降重0.8kg,优化后靠背前向位移最大为66.5mm,与优化前的骨架前向位移偏差为2.2mm,模态频率优化前后的波动率最大为8.1%。最后根据法规要求,对优化后的座椅骨架进行仿真验证分析,以验证实验方案的可行性和有效性,从而验证了优化后的骨架符合座椅强度法规与轻量化要求,新的座椅骨架结构解决了车身干涉的问题,为后期座椅结构设计提供了新的理念和方法。

摘要：中子管是可控中子源测井仪的核心部件,其工作的稳定性、耐高温、中子产额等指标对仪器的工作性能有重要影响。目前,随着深地探测的发展,应用于石油测井的中子管中子产额、耐高温性能、寿命、工作稳定性均有待提升。从结构、材料、制造工艺三方面,对自成靶中子管进行优化设计,进一步降低功耗,提高工作时间。通过耐高温、寿命和中子产额三项指标对外径为25 mm的ENT2465样管进行了性能评估测试,将样管置于中子实验测试平台的油槽内,连接激励线缆,记录样管工作过程中的温度、累计工作时间、中子产额、靶压、靶流和阳极电流。结果表明:在靶压为80 kV、靶流小于60μA条件下,该样管累计使用寿命超过了1000 h,其中175℃下连续工作时间持续23 h、累计工作超过500 h,室温下连续工作时间持续36 h。在相同靶压、靶流条件下,1000 h后中子产额仅下降5.3%。