基于图神经网络的网络性能智能预测

传统网络性能预测技术存在网络状态获取不够全面及网络性能评估准确性欠佳等问题，利用图神经网络学习推理网络关系数据的特点，结合捕获的网络全局信息，提出了一种基于图神经网络的网络性能智能预测方法。通过网络系统抽象及网络性能建模，将复杂的网络信息转化为形式化的图数据进行描述，利用图空域卷积处理图网络节点的消息传递过程，实现网络信息之间的关系推理，研究了实现网络性能预测的图神经网络模型，提出了一种能处理流量矩阵、网络拓扑、路由策略、节点配置的图神经网络体系结构，最后通过实验论证了模型能更好地实现包括时延、抖动和丢包率的网络性能的准确预测。     

结合结构学习的多头密集连接图池化模型

目的:利用图神经网络，构建带有结构学习的多头密集连接图池化模型并用于图分类任务。方法:首先，用图卷积神经网络提取节点的初始特征。其次，用多头密集连接网络学习节点重要性得分，并根据得分进行节点采样得到池化图。之后，对池化图中的节点进行结构学习，以保证图结构的完整性。最后，将学到的图表示放到分类器中，完成图分类任务。结果:与其他图分类模型在七个广泛使用的数据集上进行实验对比，我们构建的模型在五个数据集上的分类结果达到最优。结论:结合结构学习的多头密集连接图池化模型在图分类任务中具有先进性。     

供水管网DMA优化分区设计方案

实施独立计量分区(district metered area,DMA)是辅助供水管网管理和漏损识别的重要手段.图划分算法是进行DMA分区的方法之一,常规图划分算法应用中,存在解空间受限、分区后原水流状态易发生较大改变、形成较多串联分区(对流量计算不利)的缺点.在常规图划分算法基础上进行了改进:粗化阶段按照特定规则匹配、合并非输水干管两端的节点,形成简化的管网拓扑结构;分区阶段得到管网初步分区方案;细化阶段提出基于贪心算法、枚举算法、蒙特卡洛算法的分区调整方法,结合改进的仪表安置方法、水力模拟、优劣解距离法(technique for order preference by similarity to an ideal solution,TOPSIS),对分区方案进行调整.将该方法应用于YX市供水管网,成功进行了分区.     

3D打印裂隙岩体动态力学性能及能量耗散规律初探

地下岩体结构经常遭受到地震、爆炸、冲击振动等产生的动力扰动，利用3D打印技术的优势研究冲击荷载下岩体动态力学性能对实现3D打印技术在工程领域的应用具有重要意义。采用φ50 mm的变截面霍普金森压杆(SHPB)装置，对含预制裂隙的3D打印岩体试样进行动态单轴压缩试验。研究结果表明：试样的动态抗压强度随着预制裂隙倾角的增大呈现出先减小后增大的趋势，当预制裂隙倾角为30°时试样强度最小，当预制裂隙倾角为90°时试样强度最大。与3D打印岩体试样的静态单轴压缩强度对比发现，3D打印砂性材料具有明显的率效应，当应变率为139.65 s^-1时，3D打印岩体试样的动态抗压强度是静态抗压强度的4.34倍。预制裂隙缺陷在一定程度上加剧了试样的能量耗散和破碎过程，并且30°倾角预制裂隙对试样能量耗散和破碎结果的影响程度最大。同时，3D打印岩体试样的能量耗散过程与破碎块度表现出明显的自相关性，所用的3D打印砂性材料的宏观破碎结果与能量耗散之间的关系与天然岩石材料有一定相似性，为今后3D打印材料模拟天然岩体应用于动态力学试验的可行性奠定了基础。     

深竖井大吨位提升机高比压高摩擦因数衬垫的研制

针对深竖井、大吨位的提升条件下,摩擦衬垫需要高比压和高摩擦因数的难题,在工况分析和参数设计的基础上,研制了比压为2.5 MPa、摩擦因数为0.28的摩擦衬垫,并分别对衬垫的稳定性、抗比压能力、硬度特性、压力特性和磨损情况进行试验.委托第三方检测验证,衬垫的比压试验值达到9.8 MPa,摩擦因数试验值达到0.381,满足实验室的指标要求.     

有机二氟化硼配合物的合成及压致变色性能表征

以阿伏苯宗和三氟化硼为原料,经过一步反应,合成阿伏苯宗二氟化硼(BF2AVB),产物的结构经1HNMR谱确证.基于荧光光谱与X射线粉末衍射测试,对BF2AVB的压致发光性能和机理进行研究.本实验原料易得,反应条件温和,实验操作简单,反应收率高.BF2AVB的压致变色现象明显,通过探讨压致变色机理,加深同学对压致变色材料的了解.同时,该实验可以拓展学科知识,激发学生的专业热情和科研兴趣.     

基于分子模拟技术研究来源于嗜热地衣芽孢杆菌葡聚糖酶的活性位点

为研究来源于嗜热地衣芽孢杆菌葡聚糖酶与底物的识别机制,本文通过利用分子对接、分子动力学模拟和MM-PBSA计算的方法研究了葡聚糖酶与二聚糖小分子之间的作用机制,试验结果表明,葡聚糖酶与底物的接触数较大并且距离较少,这说明其结合较为紧密;通过能量拆分,我们可以得出,Gly46、Leu63、Gln67、Tyr68、His73、Thr124、Gly125和Gln129是对结合二聚糖的关键氨基酸残基,并且His73和Thr124与二聚糖分子形成了较为稳定的氢键,这将有助于葡聚糖酶与底物的结合。本研究以期为葡聚糖酶分子结构后续的理性改造和高效利用提供有力依据。