基于聚类算法与碎石桩钻进参数的地层识别

在深厚覆盖层地基的振冲碎石桩处理中，有效进行地层辨识对碎石桩成桩中的填料量、控制电流、留振时间、反插深度等施工过程控制参数的确定与实时控制具有重要的指导意义。通过采集的振冲碎石桩施工过程实时监测信息，对不同地层的钻进耗能进行分析，并引进钻进比功概念，利用不同的聚类算法，在进尺深度、电流与钻进比功3个指标上进行了不同深度地层的聚类分析。研究表明：采用轮廓系数、DB指数和CH指数3种聚类精度指标可对不同聚类算法的有效性进行评价。经筛选，凝聚层次(AGNES)聚类算法是最适合振冲碎石桩钻进过程中地层辨识的方法。研究成果为振冲碎石桩施工过程中海量数据挖掘分析提供重要参考，为振冲碎石桩施工质量控制提供技术支撑。     

微型阵列束闸电子束偏转特性研究

为了降低微型阵列式束闸边缘场和邻近电场对多束电子束的偏转影响和串扰，本文以3×3阵列束闸为研究对象，利用COMSOL Multiphysics中的静电和带电粒子追踪模块，研究束闸长宽比、隔离接地极和束闸上方增加接地层对电子束偏转的影响。研究表明，在长宽比不变的情况下，边缘场对电子束偏转的影响在总偏转量中的占比与偏转电压无关；而偏转极板的长宽比越大越有利于精确控制电子束的偏转；通过优化隔离接地电极结构与参数，可减小束闸之间的串扰引起的束斑模糊问题。为了减小边缘场和邻近电场对电子束偏转的影响，本研究分析得出，如果束闸上方接地层的作用范围小于100μm,可在一定程度上抑制串扰的影响。同时，分析表明将接地层上圆孔改为方孔后，也在一定程度上减小了不平衡电场带来的影响。     

建筑施工二次结构中质量控制的应用

二次结构施工是项目的一个重要组成部分，其质量对于整个项目起到至关重要的作用。二次结构工程施工得到了更加广泛的关注，其所面临的质量要求也日益严格，为合理控制二次结构施工质量，文章就相关问题提出几点实用的建议，以期为有需求的专业人员提供参考。     

无源互调产生的物理机制

随着无线通信和卫星通信技术的迅速发展,无源互调（PIM）对通信系统的干扰越来越显著。该文主要介绍了PIM产生的非线性物理机制（包括接触非线性和材料非线性）。接触非线性主要来源于接触中的隧穿效应、热电子发射等,并受到接触表面粗糙度、接触间机械应力与对称性等因素的影响。材料非线性主要来源于材料中的热电耦合和非线性源散射效应,其几何结构与点状污染等因素也会对PIM产生影响。未来,PIM底层物理机理的研究需求更加迫切,需要深入到微观领域,并且与多物理场建模与分析技术相融合,才能深入全面地揭示无源互调机理,进而指导无源互调抑制的相关设计。     

垂直井压裂联合降压开采天然气水合物的产能数值模拟

为了探究高效的水合物开采工艺方法，建立压裂法联合降压开采水合物的基本物理模型和数学模型，应用2017年神狐海域试开采数据，验证并完善该模型计算结果的正确性。分析比较水合物储层在考虑压裂和不考虑压裂时，井中压力、水合物饱和度、分解过渡带的移动规律，研究开采井压力、裂缝长度、裂缝渗透率、裂缝孔隙度对水合物产气速率和累计产气的影响。结果显示：开采井压力越低，水合物分解速度越快，累计产气量越高；当开采井压力一定时，水合物的产气速率、累计产气量随着裂缝长度、裂缝渗透率和孔隙度的增加而增加。压裂联合降压可以提高水合物的开采效率，为今后水合物实现商业化开采提供参考。     

金属用磷酸盐胶粘剂的制备与性能研究

基于金属间的置换原理，以磷酸盐树脂为基体，氧化铝和氧化铜的混合物为固化剂，制备一种磷酸盐胶粘剂用于粘接金属铝或钢。采用差示扫描量热法（DSC）确定了磷酸盐胶粘剂的固化温度；采用热重法（TG）测试了磷酸盐胶粘剂从25℃到1 000℃的热稳定性；采用扫描电子显微镜（SEM）观察了磷酸盐胶粘剂的微观形貌；采用拉力机测试了磷酸盐胶粘剂的剪切强度。结果表明：磷酸盐胶粘剂的固化温度为200℃，从25℃到1 000℃的热失重为6.2%，磷酸盐胶粘剂固化后是一种多孔的机构，对金属铝/钢粘接有较高的剪切强度。     

基于改进YOLO V5的缺陷识别与定量分析

采用YOLO V5算法对碳纤维复合材料预置夹杂缺陷的识别方法展开研究。为了在提高检测精度的同时保证检测效率，通过添加通道注意力机制、空间注意力机制、使用k-means++重新聚类先验框和优化损失函数等措施改进原算法。利用改进后的网络训练缺陷数据集，每秒处理的图片数量逾12幅，平均精度达到98.8%,召回率为98.1%。与其他算法相比，该算法检测精度和速度都有所提高，可满足实时性和准确性要求。     

基于无偏灰色GM(1,1)的铁精矿品位预测模型北大核心

铁精矿品位的准确预测对铁矿选矿厂的生产和管理具有重要意义。为解决选矿厂生产过程中具有随机波动性的铁精矿品位预测问题,提出一种基于线性变换法的无偏灰色GM(1,1)铁精矿品位预测模型。通过采用一种线性变换方法降低铁精矿品位数据序列的波动干扰,将随机波动数据序列转换为单调增长的数据序列,然后将变换后铁精矿品位数据序列代入无偏灰色GM(1,1)模型以实现铁精矿品位预测模型的建模,最后将该预测模型用于两组铁精矿品位数据序列进行了验证。结果表明,基于线性变换的无偏灰色GM(1,1)铁精矿品位预测模型在预测精度和预测性能上优于两个改进的GM(1,1)预测模型,其预测精度均为一级,预测的最小相对误差为0.2%,平均绝对误差均小于1%,模型具有较好的应用性和有效性,为短期预测铁精矿品位提供了一种新途径。     

毛细管气相色谱法测定棉籽中丙硫克百威及其代谢物残留

研究超声波提取、大口径毛细管气相色谱配氮磷检测器（NPD），检测棉籽中丙硫克百威及其代谢物残留。各组分回收率83％－110％，线性范围10^3，最低检出浓度0．02－0．1mg/kg。本方法具有简单、快速、省试剂的特点。