桉树杂交种与其亲本的近红外光谱判别

研究桉树控制授粉后目标性状的基因作用方式是探索其基因重组规律的重要内容。常规的数量统计分析精度往往不高,而DNA分析的专业要求高,且费时费力。该研究利用近红外光谱(NIRs)研究不同基因型桉树杂交种、亲本及杂交种与亲本间近红外光谱信息的关系,探索NIRs用于桉树杂交种与其亲本判别的可行性和准确性。以控制授粉的桉树亲本及其杂交F1代材料为对象,每种基因型从各自田间试验分别选取10个单株,采集树冠中上部新鲜健康叶片。用手持式近红外仪Phazir Rx(1624)采集桉树杂交种与其亲本叶片的NIRs信息。每单株选10片完全生理成熟的健康叶片,避开叶脉扫描其正面光谱5次,以50条NIRs信息的均值代表单个叶片的NIRs信息,最终每个基因型获得10条NIRs信息。对原始NIRs采用二阶多项式S.G一阶导数预处理。预处理后的NIRs用于多元统计分析,首先对桉树杂交亲本和子代样本进行主成分分析(PCA),直观展示不同基因型的分类情况。然后运用簇类独立软模式(SIMCA)和偏最小二乘判别分析(PLS-DA)两种有监督的判别模式验证NIRs用于桉树杂交种与其亲本树种的分类判别效果。PCA结果显示,不同的亲本间、杂交种间及杂交种与亲本间样本的主因子得分可以清晰地将各基因型分开。SIMCA模式判别分析中,桉树杂交种样本到亲本PCA模型的样本距离显示,待判别样本能够形成单独的聚类,且能直观反映两者的遗传相似。PLS-DA判别结果显示,桉树杂交亲本的PLS模型能通过预测其杂交子代的响应变量将其与亲本准确分开。结果表明,桉树叶片的NIRs信息可以准确地反映桉树杂交子代遗传信息的传递规律,NIRs判别模型可以准确地将各种基因型予以区分。因此,NIRs信息不仅可用于桉树杂交种和纯种的定性判别,还可以分析桉树基因重组过程中加性遗传效应的大小,从而为桉树遗传基础分析及其育种改良研究提供理论支撑。     

一种新的岩石非线性黏弹塑性蠕变模型研究

为了克服传统元件组合模型不能描述岩石蠕变过程中非线性特征的缺陷，首先根据加速蠕变阶段的应变和应变率随蠕变时间急剧增大的特点，建立黏塑性应变与蠕变时间的指数函数关系并提出非线性黏塑性体．将该非线性黏塑性体与广义Burgers蠕变模型串联，建立可以描述岩石全蠕变过程的非线性黏弹塑性蠕变模型，根据叠加原理得到一维应力状态下的轴向蠕变方程．然后基于塑性力学理论指出岩石三维蠕变本构方程建立过程中的不足之处，并给出非线性黏弹塑性蠕变模型合理的三维蠕变方程．最后采用不同应力水平下砂岩轴向蠕变试验对模型合理性进行验证，结果表明：拟合曲线与试验曲线吻合度较高，所建蠕变模型能够很好地描述砂岩在不同应力水平下的蠕变变形规律，尤其对加速蠕变阶段的非线性特征描述效果很好，验证了模型的合理性．     

含水合物沉积物多相渗流特性研究进展

天然气水合物作为一种储量大、无污染的清洁能源近些年受到了广泛关注.近20年来,中国进行了较大范围的陆海域天然气水合物储层勘探与储量预测. 2017年,中国地质调查局牵头对南海神狐海域的天然气水合物进行了基于降压渗流原理的试验性开采.国内外已进行的水合物试采工程面临着气体产量低、出砂较多等问题,其最主要的原因之一是开发过程中沉积物内复杂多相渗流机理尚不明晰.本文综述了平行毛细管模型、Kozeny模型等广泛应用于天然气水合物开发渗流分析的理论模型,对比分析了水合物开发多尺度渗流过程模拟方法,简述了国内外含水合物沉积物渗透率测试、渗流过程中沉积物物性演变以及水合物开采室内模拟等方面的渗流实验进展,总结了矿场尺度的天然气水合物储层开采过程中产气数值模拟手段,展望了多相渗流模型、储层原位含水合物样品室内测试及结构与物性演化、矿场尺度数值模拟与水平井压裂技术等应用研究的未来方向与挑战.     

基于改进西原模型巷道围岩流变参数反演分析

当应力达到一定水平时,岩石经过衰减和稳定蠕变过程之后会发生加速蠕变破坏,但是传统西原体模型无法更有效地反映该加速蠕变阶段。为了解决这一问题,引入一个非线性流变元件,并将其串联在西原体模型上,组成一个新的六元件模型,该模型可充分反映岩石蠕变的三个阶段。基于改进的西原体模型本构方程,应用Laplace变换,得到了盾构圆形巷道围岩的径向位移变化规律;根据巷道围岩收敛变形现场实测数据,反演得到了岩石黏弹塑性蠕变参数;由巷道围岩径向位移计算结果和实测数据对比分析表明:两者吻合较好;当t25 d时,巷道围岩处于加速变形阶段,其径向位移变化速率随时间的增长而不断增加,当t 25 d时,巷道围岩进入稳定变形阶段,随时间的推移,其径向围岩位移变化速率逐渐趋于稳定。     

基于Deep-IndRNN的DGA域名检测方法

恶意服务常利用域名生成算法（DGA）逃避域名检测,针对DGA域名隐蔽性强、现有检测方法检测速度较慢、实用性不强等问题,采用深度学习技术,提出了一种基于Deep-IndRNN的DGA域名检测方法。方法运用词袋模型（BoW）将域名向量化,然后通过Deep-IndRNN提取域名字符间特征,并使用Sigmoid函数对域名分类检测。其主要特点在于:通过将Deep-IndRNN的多序列输入拼接为单向量输入,以单步处理代替循环处理,同时结合Deep-IndRNN能保存更长时间记忆的特点,可有效释放深度学习时占用的GPU、CPU等系统资源,且在保证高准确率和精确度的前提下提高训练、检测速度。实验结果表明,基于Deep-IndRNN的DGA域名检测方法在检测任务中具有较高的准确率和精确度,相比于DNN、CNN、LSTM、BiLSTM、CNN-LSTM-Concat等同类检测方法,能显著提高训练、检测速度,是有效可行的。     

大数据背景下水厂自动投矾模型研究

根据某市自来水有限责任公司第二水厂的历史矾耗数据，建立矾耗流量关于原水浊度、温度等的动态矾耗模型. 通过对数据进行处理得到10900个合格且净水效果高效的数据，将筛选出的数据分为训练样本集和测试样本集. 在回归拟合中，通过拟合R2的大小将原水浊度划分为“低浊”“中浊”“高浊”3个区间，利用泰勒展开公式的非线性变量代换分别对3个区间建立不同的多项式回归模型，得到预测正确率约为72%，总的矾耗流量值约减少了9.6%的结果；在随机森林模型中，使用10900个合格数据，利用训练样本集，以“原水浊度”“pH值”“原水流量”和“水温”为输入变量，建立包含2000棵决策树的随机森林模型，得到预测正确率约为44. 21%，总的矾耗流量值增加了0.04%的结果. 从模型对合格数据的拟合优度看，随机森林模型比非线性回归模型效果更好；在平均绝对误差、平均绝对偏差百分比等评价指标上，前者均优于后者；但从历史数据检验的结果，模型的可解读性，模型的操作难度和推广角度看，分段二元非线性回归模型的优势更为突出.     

基于时变啮合刚度的变位齿轮系统热弹流润滑研究

为探究动载荷作用下变位齿轮系统的热弹流润滑特性，综合考虑齿轮变位和时变啮合刚度的影响，基于动力学理论，建立了齿轮的六自由度摩擦动力学模型，分析振动与静载荷作用下变位齿轮系统的热弹流润滑特性. 研究表明:与其他传动类型相比，正传动齿轮系统的润滑效果最佳，轮齿间可以形成较厚的润滑油膜，轮齿间的摩擦系数、油膜的最高温升最小，并且，随着两齿轮变位系数和的增大，润滑状况不断得到改善，热胶合承载能力增强；变位系数增加使齿轮系统的刚度增大，但同时降低了油膜的刚度.      

染料敏化太阳能电池载流子传输的数值模拟

由于在染料敏化太阳能电池(dye-sensitized solar cell, DSSC)中存在染料弛豫、半导体薄膜中电子与氧化态染料分子发生反应和电子在电解质中与氧化态离子复合等不利反应,利用一个更完善的DSSC载流子传输模型对电池的光电性能进行模拟就显得非常重要。为此,本文基于由多重俘获理论建立的DSSC中的包括电子、染料阳离子、碘化物和三碘化物在内的载流子传输模型,数值模拟得到了不同TiO₂薄膜厚度、不同入射光强度与不同染料分子吸收系数下DSSC的J-V曲线。结果表明,随着TiO₂薄膜厚度的增加,太阳能电池的短路电流密度增大,开路电压减小,光电转换效率先增大后减小。当DSSC的TiO₂薄膜厚度为20 μm时,光电转换效率达到最大值7.41%,同时光电转换效率随入射光强度与染料分子吸收系数的增大均有一定程度提高,其中在吸收系数为4 500 cm^-1时,光电转换效率为6.73%。以上结果可以为改进DSSC的光电性能提供理论指导。     

基于GA_XGBoost模型的大学生科研能力预测问题研究

科学评价大学生科研创新能力对我国科研水平的提高具有重要意义.采用机器学习模型来预测大学生科研能力可以起到良好的效果,提出一种GAXGBoost模型来实现对大学生的科研能力预测.此模型是以Xgboost算法为基础,然后充分利用遗传算法的全局搜索能力自动搜索Xgboost最优超参数,避免了人为经验调参不准确的缺陷,最后采用精英选择策略以此确保每一轮都是最佳的进化结果.通过分析表明,所采用的GAXGBoost模型在大学生科研能力预测的结果中具有很高的精度,将此模型与Logistic Regression、Random Forest、SVM等模型进行对比,GAXGBoost模型的预测精度最高.     

基于Green-Naghdi模型与三相延迟模型的耦合热弹性波传播

研究了基于G-N模型与三项延迟模型的热弹性波的传播特征.在各种广义热弹性理论中,热位移概念的引入使得G-N模型具有独特性质而引起广泛的关注和应用.基于G-N模型,最近一个三相延迟模型被提出.主要研究了这两种模型下第一和第二声波(耦合热弹性波)的色散和衰减特性,分析了温度场和位移场在两种模型下的振幅比和相位差.结果发现三相延迟模型更为通用和灵活,应得到更多的关注与应用.