砂土串囊式充气锚杆承载力的研究

在砂土地层中,串囊式充气锚杆的研究还比较少,其承载特性及受力机理尚不明确。本文基于莫尔-库仑模型和Vesic圆孔扩张理论法,分别对圆柱体、球体、组合体、椭球体假设下的串囊式充气锚杆的扩大段进行计算分析。并将计算结果与试验得到的实测值进行对比。结果表明:四种形状假设中椭球体的形状假设理论值与实测值的误差最小,仅为8.35%。通过拟合试验数据,并引入与端阻力和侧摩阻力有关的两个系数对承载力公式进行修正,得到了抗拔承载力的经验公式。     

关于负超几何分布期望与方差算法的注记

研究了非还原取样模型中负超几何随机变量的联合分布,得到了若干有用的推论.据此给出了负超几何分布的期望和方差的一种分解算法.     

基于快速神经网络架构搜索的鲁棒图像水印网络算法

为解决深度学习在图像水印算法中计算量大且模型冗余的问题，提高图像水印算法在抵抗噪声、旋转和剪裁等攻击时的鲁棒性，提出基于快速神经网络架构搜索（neural architecture search，NAS）的鲁棒图像水印网络算法。通过多项式分布学习快速神经网络架构搜索算法，在预设的搜索空间中搜索最优网络结构，进行图像水印的高效嵌入与鲁棒提取。首先，将子网络中线性连接的全卷积层设置为独立的神经单元结构，并参数化表示结构单元内节点的连接，预先设定结构单元内每个神经元操作的搜索空间；其次，在完成一个批次的数据集训练后，依据神经元操作中的被采样次数和平均损失函数值动态更新概率；最后，重新训练搜索完成的网络。水印网络模型的参数量较原始网络模型缩减了92%以上，大大缩短了模型训练时间。由于搜索得到的网络结构更为紧凑，本文算法具有较高的时间性能和较好的实验效果，在隐藏图像时，对空域信息的依赖比原始网络更少。对改进前后的2个网络进行了大量鲁棒性实验，对比发现，本文算法在CIFAR-10数据集上对抵抗椒盐噪声和旋转、移除像素行（列）等攻击优势显著；在ImageNet数据集上对抵抗椒盐高斯噪声、旋转、中值滤波、高斯滤波、JPEG压缩、裁剪等攻击优势显著，特别是对随机移除行（列）和椒盐噪声有较强的鲁棒性。     

全球海洋潜水旅游目的地分布特征及其自然影响因素研究

以全球海洋潜水旅游目的地为研究对象, 借助地理信息系统(GIS), 运用基尼系数、层次分析法(AHP)等方法, 研究全球海洋潜水旅游目的地的分布特征及其自然影响因素. 结果显示: (1)全球海洋潜水旅游目的地的分布数量由低纬向高纬递减; 洲际分布呈现高度集中, 主要聚集区是东亚与东南亚、地中海-红海以及加勒比海沿岸, 太平洋、印度洋与大西洋为散点分布. (2)影响海洋潜水旅游目的地的自然因素主要为海洋地形、海水温度、陆地气温、洋流、潮汐、海水能见度、珊瑚礁等, 相关因素影响程度与广度因海域呈现地域综合导控, 使得海洋潜水旅游目的地主要聚集在热带海域等地.     

韦伯分布布谷鸟搜索算法颗粒粒径分布反演

韦伯分布在非线性寻优问题中具有较好的寻优精度和全局搜索能力,为此提出一种基于韦伯分布的布谷鸟搜索（WCS）算法来解决颗粒粒径分布反演的问题。使用WCS算法对服从Johnson’s S_B分布、Rosin-Rammler分布和正态分布的单峰颗粒系和双峰颗粒系进行颗粒粒径分布的反演,并分别与其他传统算法的处理结果进行比较。结果表明,WCS算法的整体效果优于人工鱼群算法和人工蜂群算法,且改进后的4种重尾分布CS算法的标准差比原CS算法提升2～3个数量级。目标函数散射光能加入噪声后,WCS算法比其他三种重尾分布的相对均方根误差值至少可降低1/2。使用小角前向散射测量系统对单峰颗粒系和双峰混合颗粒系进行实验研究,发现WCS算法的相对均方根误差比原CS算法降低约为40%。     

基于相同参数抛物镜面旋转阵列的太阳能槽式聚光器聚焦特性研究

针对吉林一号某轻型空间遥感相机的任务需求，以碳纤维复合材料的薄壁筒与桁架杆一体式成型为设计思路，基于拓扑优化、尺寸优化以及铺层优化设计了一种高稳定性的次镜支撑结构。工程分析和实验结果表明一体式碳纤维次镜支撑结构具有较好的结构稳定性，整体质量仅为1.3 kg,其在轨成像质量良好，这进一步验证了一体式碳纤维次镜支撑结构的可靠性和设计方法的正确性。     

一道高考题的理论计算与数值模拟

2021年高考题河北卷第10题涉及有限电荷系统的场强与电势分布，其中选项C为考查难点，要求比较两个点的电势高低，笔者用理论分析和数值模拟突破这一难点.     

基于极限学习机和优化算法的润滑油添加剂种类识别与含量预测

为了快速识别润滑油中添加剂种类和含量，将添加剂硫化异丁烯(T321)、烷基二苯胺(T534)、硫代磷酸胺盐(T307)以不同配比混合在基础油中，使用极限学习机(ELM)对油样的红外光谱数据构建模型进行训练测试，并采用贪心算法、遗传算法(GA)对输入波段优化，筛选出最优波段区间组合以剔除相关性过高的波段从而提高运算效率. 测试结果表明:ELM模型可对润滑油添加剂进行有效的种类识别和含量预测，相比于传统理化检测方法是一种经济快速的新型润滑油添加剂检测手段；且经GA波段筛选优化后模型输出结果更具优势，对三种添加剂的种类识别准确率均达到100%、含量预测决定系数(R2)分别提升了43.8%、39.0%和24.4%.