具有随机生存域的随机场

本文研究具有随机开参数集的随机场构造,获得了具有已知有穷维分布的随机场存在和唯一性条件。     

桥随路降法治理桥头跳车

分析软土地基上路堤与桥梁的沉降差异及跳车的原因,采用桥随路降的治理方法,应用柱式升降桥墩来调控桥面高程,使桥面降落高度与路面沉降量一致,保持道路竖曲线顺畅,消除桥头跳车.     

氧化铬着色的随角异色颜料的制备与性能研究

采用具有干涉色的云母钛作为基质材料,以氧化铬膜着色,制备了随角异色功能颜料。用XRD、X-RiteMA86Ⅱ5角度分光光度计对产物进行测试分析,研究了不同的基质材料对颜料随角异色效果的影响,分析比较了黑白两种不同背底对颜料的明度和变化效果的影响。结果表明,改变基质材料的干涉色可以制得不同变色效果的随角异色颜料,颜料在黑色背底上的明度值变化范围较大,颜料的变色效果比较明显。     

基于高光谱的黑色签字笔墨水种类鉴别方法研究

该文提出了高光谱成像技术结合机器学习快速无损鉴别黑色签字笔墨水种类的新方法。采集36支不同品牌型号的黑色签字笔笔迹的高光谱图像,对每支签字笔笔迹的高光谱图像选取18个感兴趣区域,共提取648个平均光谱作为样本集。对450～950 nm的原始光谱进行Savitzky－Golay平滑、Z－Score标准化和两种组合方法光谱预处理,使用线性判别分析（LDA）和随机子空间－线性判别分析（RSM－LDA）分别构建黑色签字笔墨水种类鉴别模型。实验结果表明：不同预处理方法对RSM－LDA模型的鉴别准确率影响较小,而对于LDA模型,组合预处理具有更优的鉴别准确率;相比LDA模型,RSM－LDA模型分类效果更佳,训练集的平均分类准确率达100%,交叉验证平均分类准确率达99.09%,测试集的平均分类准确率达90.70%,每类样本的准确率、精准率、召回率均高于LDA模型分类结果,模型的接受者操作特征曲线下方面积（AUC值）达0.998 3,模型性能良好。因此,采用高光谱成像技术结合RSM－LDA可实现不同品牌型号黑色签字笔墨水的快速无损鉴别。     

关于多指标变量大数律尾概率级数的完全收敛性

本文对ｉｄ多指标随机变量序列｛Ｘｋ;ｋ∈Ｎｄ｝（ｄ≥２）的部分和Ｓｎ＝∑ｋ≤ｎＸｋ及Ｈ（ｔ）↑＋∞,（ｔ→＋∞）,提出并讨论了Порохоров的３个问题（ｄ≥２）,并讨论了多指标随机变量和的完全收敛性．     

新型非贵金属碳材料的开发及其氧还原性能研究

高效碳基非贵金属氧还原催化剂的开发是燃料电池突破高成本壁垒,实现商业化应用的关键。本文以金属有机框架为前驱体,采用简易的硫化-烧结处理工艺设计获得了一种新型钴/氮掺杂的多孔碳材料。通过对制备工艺进行优化,提高了材料的氧还原催化活性,分析获得了材料的微观结构与氧还原性能之间的相互影响规律,为非贵金属催化剂的开发提供了参考依据。实验结果表明:前躯体包含Zn时,经过900℃高温热解,衍生的催化剂展示了与商用铂碳催化剂媲美的氧还原反应活性、优异的稳定性和良好的抗甲醇能力,其起始电位为1.009 V,半波电位为0.864V,极限电流密度为5.310 mA.cm^-2。     

特讯

中国共产党优秀党员、著名声学家、教育家、我国声波测井理论的主要奠基人之一、吉林大学物理学院王克协教授因病医治无效,于2020年11月18日9时05分在北京逝世,享年83岁。王克协教授1938年1月7日生于内蒙古通辽市,原籍辽宁大连市,1957年考入东北人民大学(今吉林大学)物理系,1961年加入中国共产党,1962年毕业于吉林大学物理系理论物理专业,并留校任教。1990-1994年,王克协教授担任吉林大学物理系主任,1991年获国务院政府特殊津贴。     

架设阶段悬索桥静力问题的随机有限元分析

架设阶段的悬索桥不仅具有显著的几何非线性行为，而且存在材料特性的变异。本文建立了以增量形式表达的非线性摄动法随机有限元列式，并编制了悬索桥静力分析程序ＳＮＡＰ。针对一座国内在建的悬索桥，计算了该桥在某一施工阶段考虑缆索弹性模量随机性时主梁跨中点位移的变化。结果表明，材料随机性的影响十分明显。     

NiCo_2O_4对H_2O_2在碱性溶液中电化学还原反应的催化行为(英文)

利用溶胶-凝胶法合成纳米NiCo2O4,并利用X射线衍射和透射电镜分析其结构和表面形貌.结果表明NiCo2O4具有尖晶石结构,平均粒径约为15 nm.利用电势线性扫描和恒电势法测定了其对H2O2在碱性溶液中电化学还原反应的催化性能.发现NiCo2O4对H2O2电化学还原具有高的催化活性和稳定性,在H2O2浓度低于0.6 mol.L-1时,其电化学还原反应主要通过直接还原途径进行.以NiCo2O4为阴极催化剂的Al-H2O2半燃料电池在室温下的开路电压达1.6 V;在1.0 mol.L-1 H2O2溶液中,峰值功率密度达209 mW.cm-2,此时电流密度为220mA.cm-2.     

基于小波域马尔可夫随机场模型的压缩传感图像重构

目前在压缩传感重构算法中利用图像的可稀疏性表示先验知识,从比奈奎斯特采样少得多的观测值中恢复原始图像。除了稀疏性之外,邻域系数的相关性也可以作为先验知识加速重构算法收敛。为了克服目前算法中没有利用邻域系数相关性的缺点,提出了基于小波域马尔可夫随机场模型的压缩传感图像重构算法,根据显著性度量对变换系数进行分类得到具有马尔可夫性的初始掩模,利用ICM算法完成掩模优化,实现系数更新,并将算法与未考虑邻域相关性的算法进行了比较。实验结果证明了算法的有效性。