聚类分析架构下基于遗传算法的电池异常数据检测方法

异常检测技术对电池数据特征挖掘、退役电池梯次利用筛选分组以及电池运行状态安全评估均具有重要的工程实际意义。为此，该文提出一种基于聚类分析架构的遗传优化异常检测新方法，其特点在于以聚类分析进行异常检测为核心，群智能优化算法被用于解决全局寻优能力的有效途径，通过有针对性地设计目标函数用于描述数据异常状态，实现了对异常数据的有效检测。最后以电池数据异常状态检测为例，通过对比已有方法和该文所提3种聚类思想下异常检测的结果，验证了所提方法在异常检测个性化、灵活性以及准确度的优越性，尤其是基于密度思想的聚类优化检测过程表现出更为优异的检测效果，为实时电池异常状态检测和数据清洗提供了新思路。     

低密度碱矿渣发泡混凝土的制备及基本力学性能

采用化学发泡方法,以双氧水作为发泡剂,水玻璃作为激发剂,研究了激发剂初始温度、催化剂掺量、稳泡剂种类、孔结构对碱矿渣发泡混凝土基本力学性能的影响。结果表明,通过调控激发剂初始温度和催化剂掺量可以使气体的产生速率和浆体的凝结硬化达到一个较好的平衡,配合加入合适的稳泡剂能成功制备出密度约为250 kg/m³且内部结构良好的碱矿渣发泡混凝土。对比不同稳泡剂制备的同一密度等级下碱矿渣发泡混凝土的抗压强度,发现植物蛋白作稳泡剂制备碱矿渣发泡混凝土的性能最好。