超声速预混可燃气流的点火与燃烧

在激波风洞一激波管组合设备上开展了碳氢燃料超声速预混可燃气流的点火与燃烧实验研究。实验结果表明:利用激波对燃料进行预热,并以高温燃气作为引导火焰,可以有效缩短汽油空气超声速可燃混气的点火延迟时间,使之缩短到 0.2 ms以下。利用纹影照片对超声速燃烧流场结构作出了分析;研究了超声速预混可燃气流的温度以及当量比对超声速燃烧流场结构、点火与火焰传播特性的影响。     

一种融入公众情感投入分析的微博话题发现与细分方法

为了提升微博话题发现效率以及发现质量问题,提出了一种融入公众情感投入分析的微博话题快速发现与细分方法,促使话题演化,进而产生新话题及其情感变化趋势.首先,基于情感词典和TFDF值在历史语料库中挖掘常用情感词并构建情感词库;其次,快速抽取情感文本,结合Sigmoid函数检测情感投入密集期,保证话题事件挖掘的质量;最后,通过改进的模糊C-均值聚类算法在新的微博数据中发现高质量话题.实验结果表明,本文方法能够有效提升移动环境下的话题发现效率及质量.     

活性炭催化碳酸二甲酯水解行为的研究

以无氯Cu/AC催化剂中活性炭载体为研究对象,对活性炭上DMC水解反应条件进行了考察,并通过Boehm滴定法和XPS对活性炭上DMC水解活性位点进行了分析。结果表明,温度的升高和水含量的增加对DMC水解有较大的促进作用,较高的压力和CO_2气氛对DMC水解有一定的抑制作用,甲醇量和CO、O_2、N_2气氛对DMC水解影响较小。不同条件处理的活性炭表面基团种类、数量均有较大变化,HNO_3处理使活性炭碱性基团含量下降,羧基等酸性含氧官能团含量明显增加,总酸量最高可达1.88 mmol·g~(-1);先HNO_3后NaOH处理的活性炭上酸性基团含量大量减少,表面碱性基团含量则有较大提高,总碱量最高可达1.69 mmol·g-1。特别地,活性炭表面碱性基团是催化DMC水解的活性位点,在活性炭碱性基团含量由0.16增加到1.69mmol·g~(-1)的过程中,DMC水解程度由2.5%增加到了31.7%,而酸处理可以有效降低活性炭表面碱性基团含量,抑制其催化DMC的水解性能。     

浮栅器件的单粒子翻转效应

基于中国原子能科学研究院的HI-13加速器,利用不同线性能量传输(LET)值的重离子束流对4款来自不同厂家的90 nm特征尺寸NOR型Flash存储器进行了重离子单粒子效应试验研究,对这些器件的单粒子翻转(SEU)效应进行了评估。试验中分别对这些器件进行了静态和动态测试,得到了它们在不同LET值下的SEU截面。结果表明高容量器件的SEU截面略大于低容量的器件;是否加偏置对器件的翻转截面几乎无影响;两款国产替代器件的SEU截面比国外商用器件高。国产替代器件SEU效应的LET阈值在12.9 MeV·cm²/mg附近,而国外商用器件SEU效应的LET阈值处于12.9~32.5 MeV·cm²/mg之间。此外,针对单粒子和总剂量效应对试验器件的协同作用也开展了试验研究,试验结果表明总剂量累积会增加Flash存储器的SEU效应敏感性,分析认为总剂量效应产生的电离作用导致了浮栅上结构中的电子丢失和晶体管阈值电压的漂移,在总剂量效应作用的基础上SEU更容易发生。     

融入词汇共现的社交网络用户情感Biterm主题模型

近年社交网络用户数量不断增加,基于文本的用户情感分析技术得到普遍关注和应用。但数据稀疏性、精度较低等问题往往会降低情感识别方法的精度和速度,提出了用户情感Biterm主题模型（US-BTM）,从特定场所的文本中发现用户偏好及情感倾向,有效利用Biterm进行主题建模,并使用聚合策略形成伪文档,为整个文本集创建词汇配对以解决数据稀疏性和短文本等问题。通过词汇共现算法对主题进行研究,推断文本集级别信息的主题,并通过分析特定场景下的评论文本集中的词汇配对集及其相应主题的情感,达到准确预测用户对特定场景的兴趣、偏好和情感的目的。结果证明,所提方法能准确地捕捉用户的情感倾向,正确地揭示用户偏好,可广泛应用于社交网络的内容描述、推荐及社交网络用户兴趣描述、语义分析等多个领域。     

基于自编码器与多模态数据融合的视频推荐方法

现今常用的线性结构视频推荐方法存在推荐结果非个性化、精度低等问题,故开发高精度的个性化视频推荐方法迫在眉睫。提出了一种基于自编码器与多模态数据融合的视频推荐方法,对文本和视觉两种数据模态进行视频推荐。具体来说,所提方法首先使用词袋和TF-IDF方法描述文本数据,然后将所得特征与从视觉数据中提取的深层卷积描述符进行融合,使每个视频文档都获得一个多模态描述符,并利用自编码器构造低维稀疏表示。本文使用3个真实数据集对所提模型进行了实验,结果表明,与单模态推荐方法相比,所提方法推荐性能明显提升,且所提视频推荐方法的性能优于基准方法。     

基于并行阻塞策略的社交网络舆情传播控制方法

近年来,随着社交网络的不断普及,负面舆情信息对经济、社会和文化等造成的威胁不断放大.现有方法多通过剔除节点或边集实现舆情传播控制,却难以适应现今规模巨大的社交网络环境.基于此,基于阻塞自回避行走算法提出了融合边与节点集移除的并行舆情传播控制方法,并基于GPU框架应用成本约束函数对算法进行改进,提高了所提算法在大规模社交网络图中的适用性,且使用改进前推回代算法进行求解.最后,基于多种真实社交网络数据集进行实验,结果表明:所提CN-OPC法能对社交网络舆情传播进行有效控制,控制效率与精度较经典算法均有较大提升,这说明并行阻塞策略可用于大规模社交网络舆情传播控制,未来可进一步尝试多策略并行的控制方法在社交网络环境中的应用.     

一个新的表面裂纹韧带极限载荷公式

表面裂纹韧带极限载荷的预测在未爆先漏评判中有着十分重要的意义。现有公式大都过于保守，当用于ＬＢＢ评判时将会低估实际裂纹穿透时瞬时长度，给出偏不安全的结果，本文提出了一个表面裂纹极限破坏的新模型；简要地介绍了新韧带极限载荷公式的推导过程；最后，以图表形式与现有公式作了详细地比较和分析。     

不饱和聚酯树脂的减收缩研究(Ⅱ)——几种饱和聚酯的减收缩作用

饱和聚酯作为减缩剂的优点是制品表面光洁,所得低收缩UP-树脂透明度较好,往往为半透明,使制品外观与原UP-树脂差不多,从而扩大了制品的用途。我们在酸和醇的种类及比例上进行了探索,合成了7种低分子量饱和聚酯并测试了它们的减收缩效果。发现芳香族聚酯具有更好的减收缩性能,其中具有封端结构的效果更佳。此外,制备了几种无填料浇     

不同装瓶量对樟芝液体深层培养的影响

通过对樟芝液体深层培养中,以不同装瓶量分组,观察对比不同装瓶量对樟芝液体深层培养各项指标的影响.结果表明,每500mL摇瓶装瓶量50～200mL时,樟芝都能进行生长,但生物量、生长速度、培养性状等方面存在差异.随装瓶量的增加,菌球干重和菌球数逐渐减少,菌球直径逐渐增大.装瓶量为50mL时,每100mL发酵全液中,平均有1 335个菌球,菌球干重平均为533mg.分别比装瓶量达到200mL时,多709个菌球和21 7.4mg菌球干重.不同装瓶量,发酵液pH变化趋势基本一致,终止pH均在3.1左右,但随装瓶量的增加,菌丝生长速度逐渐减缓.终止发酵后,发酵液多糖含量随装瓶量的增加而增长.装瓶量为50mL时,发酵液多糖含量偏低,为6.482 6 mg/mL;装瓶量为75～150 mL时,发酵液多糖含量相差不大,均在11.3841～13.597 7 mg/mL之间;装瓶量为200 mL时,发酵液多糖含量偏高,达到18.103 9 mg/mL.除装瓶量为100 mL和200 mL时,樟芝菌球有细小分枝外,其余各处理表面较光滑,没有肉眼可见的分枝.不同装瓶量条件下,菌球生长都比较均匀,圆形或肾形,发酵液有浓郁的果香味.