BF复合材料及其在混凝土结构中的应用研究进展

玄武岩纤维(BF)是玄武岩矿石经过高温熔融和拉丝处理制备而成的一种新型材料,具有优异的力学性能、耐候性能,且性价比优势明显。首先,总结了BF的特性;其次,简述了BF的产品类型(短切BF、绞联BF、BF织物等),并在此基础上介绍了其在混凝土领域的应用研究进展;最后,探讨了BF在混凝土领域的应用前景。

BF-PT-BZT三元系高温压电陶瓷的介电压电温度稳定性

采用传统固相反应法制备0.54BiFeO_(3)-0.33PbTiO_(3)-0.13Ba(Zr_(x)Ti_(1-x))O_(3)(BF-0.33PT-0.13Ba(Zr_(x)Ti_(1-x)),0.4≤x≤0.8)三元系压电陶瓷,研究了Zr含量(x)对陶瓷的微观结构以及介电、铁电和压电性能的影响。X线衍射(XRD)结果表明,BF-0.33PT-0.13Ba(Zr_(x)Ti_(1-x))三元系陶瓷为单一钙钛矿结构,当0.4≤x≤0.7时,陶瓷相结构为三方-四方相共存;当x=0.8时,陶瓷为三方相结构。扫描电子显微镜(SEM)结果表明,随着Zr含量的增加,陶瓷晶粒尺寸逐渐增加。在25~400℃时,陶瓷的压电常数d 33的波动小于±6%。当x=0.7时,BF-0.33PT-0.13Ba(Zr_(x)Ti_(1-x))具有最优异的综合性能,其介电常数εr、居里温度T_(C)、压电常数d_(33)分别为1194(1 kHz)、438℃和330 pC/N,在25~300℃时,陶瓷的电容温度系数和压电常数变化率分别为16%和8%。结果表明,BF-0.33PT-0.13Ba(Zr_(0.7)Ti_(0.3))陶瓷在高温压电器件中具有较广的应用前景。

基于BF-YOLOv5的红外及可见光图像融合的目标检测

在目标检测领域,夜间、大雾、遮挡及战场伪装等复杂的环境中,使用单一的图像传感器不足以反映全部的场景信息,难以提高复杂环境中目标检测精度。为此提出了以YOLOv5为基础的BF-YOLOv5算法,算法采用双分支结构,通过两个Backbone分别读取可见光图像和红外图像,在每个Backbone中分别融合了CBAM,通过学习的方式自动获取每个特征通道的重要程度,并且利用得到的重要程度来提升特征,抑制对当前任务不重要的特征。在Neck部分融合了BiFormer注意力机制,用来提升对小目标的检测能力。实验证明,BF-YOLOv5算法在红外及可见光FLIR数据集和LLVIP数据集上的检测精度均高于原有算法,在FLIR数据集上平均精度均值(mAP)高达86.6%,相比原有双分支算法提升了2.2个百分点,显著提高红外和可见光融合图像的检测性能。

基于BBF优化算法的无人机遥感图像配准研究

针对无人机遥感图像中的亮度、尺度、图像重叠等问题,利用BBF优化算法设计无人机遥感图像配准方法;根据无人机遥感成像原理,获取无人机遥感图像作为配准对象,通过图像融合、校正等步骤,完成初始遥感图像的预处理;提取无人机遥感图像的SIFT特征点和轮廓特征,利用BBF优化算法搜索当前图像与参考图像之间的特征匹配对,完成图像的特征匹配;最终通过粗匹配、精匹配和消除错误匹配点3个步骤,得出无人机遥感图像的配准结果;通过效果测试实验得出结论:优化设计方法的特征匹配点准确率为5.15%,漏配率为3.75%,显著优于传统配准算法。

Nano-ZnO/BF复合改性沥青高温性能研究

为提高道路服务质量,延长沥青路面的使用年限,采用纳米氧化锌(Nano-ZnO)和玄武岩纤维(BF)作为复合外掺剂对基质沥青进行改性,以提升其高温性能。对基质沥青、Nano-ZnO改性沥青以及Nano-ZnO/BF复合改性沥青进行常规性能试验和动态剪切流变试验,分析改性剂对沥青高温性能的影响。结果表明:加入纳米氧化锌和玄武岩纤维后,三大性能指标均出现不同程度的改善,且Nano-ZnO/BF复合改性沥青的车辙因子明显高于Nano-ZnO改性沥青,即玄武岩纤维能有效改善沥青的高温性能。

否定非对合剩余格上BF-理想的BF-平移与BF-扩张理想

进一步研究否定非对合剩余格的双极值模糊理想(简称BF-理想)问题,引入BF-理想的BF-平移、BF-扩张理想和BF-乘积等概念并考察它们的性质特征和相互关系,为进一步揭示否定非对合剩余格的结构特征拓展研究思路.

B_(2)O_(3)掺杂对0.76BF-0.24BT高温无铅压电陶瓷结构与性能影响

为研究掺杂B_(2)O_(3)对陶瓷的影响,采用固相合成法制备了0.76BiFeO_(3)-0.24BaTiO_(3)-xB_(2)O_(3)(简称0.76BF-0.24BT-x BO)高温无铅压电陶瓷,x为摩尔分数。对0.76BF-0.24BT-x BO陶瓷相结构、微观形貌组织、电学性能、居里温度以及退极化温度进行测试分析。XRD分析表明所有样品均为纯三方钙钛矿结构。观察陶瓷微观形貌,发现晶粒分布均匀,晶界之间有液相存在,且晶粒尺寸随着x增加而增大。陶瓷最佳烧结温度从960℃降至940℃。当x=0.1时,压电常数和剩余极化强度达到最大值,分别为101 pC·N^(-1)、21.5μC·cm^(-2)。0.76BF-0.24BT-x BO陶瓷有着良好的高温稳定性:居里温度T_(C)为585℃,退极化温度T_(d)=560℃。研究结果表明,掺杂B_(2)O_(3)具有改善0.76BF-0.24BT陶瓷微观形貌组织、降低烧结温度和提高电学性能的作用。

改性氧化铝微波诱导氧化处理雅格素蓝BFBR染料废水的研究

采用微波诱导氧化工艺(MIOP)技术,以改性氧化铝为催化剂,对雅格素蓝BF BR染料模拟废水进行氧化处理.优化了处理工艺条件,实验在固液质量比为1∶10(50mL雅格素蓝BF BR水溶液中投加5 0g改性氧化铝)、微波功率为400W的条件下微波辐照处理5min.在此工艺条件下,对水中雅格素蓝BF BR的脱色率可达到98%,COD去除率为87 4%.改性氧化铝在重复使用9次后仍能保持很高的脱色率.进一步研究表明在微波辐射场中废水中的有机污染物在改性氧化铝表面通过吸附 氧化协同作用而被迅速降解.反应动力学研究表明,该氧化过程符合一级反应动力学规律,反应速率常数k=0 995min-1,反应半衰期t1 2=0 697min.实验结果显示,在本实验中改性氧化铝比颗粒活性炭具有更高的催化活性.

微波诱导氧化处理雅格素红BF-3B150%染料废水的研究

以颗粒活性炭为催化剂 ,建立了微波诱导氧化工艺 ,对雅格素红BF 3B15 0 %染料废水进行了有效处理 .分别考查了废水初始浓度、微波功率、微波辐照时间、活性炭粒径、活性炭用量和废水pH值对废水处理效果的影响 .该工艺对稀释 10 0倍后的实际废水 (原水COD为 2 82 4 0mg·L-1)最佳处理工艺条件为 :微波辐照时间 6min、微波辐射功率 6 5 0W、活性炭用量为 8g、活性炭粒径 2 0目以下 ,微波诱导催化氧化在酸性条件下比在碱性条件下的处理效果要好 .在此工艺条件下 ,废水脱色率达99 6 %、COD去除率达 96 8% .微波辐射雅格素红染料废水脱色表观反应动力学研究表明 ,该反应近似一级反应 ,动力学常数为 0 735 1min-1,半衰期为 0 94min .微波诱导氧化、活性炭吸附和单纯微波辐射 3种不同工艺的对比实验表明 ,微波诱导氧化工艺具有明显的优越性 。

电气石在环境领域的最新应用研究:处理雅格素蓝BF-BR染料废水

在氧化剂(H2O2)的协同作用下,电气石对雅格素蓝BF-BR染料废水具有良好的脱色能力,脱色率与电气石用量、氧化剂用量、水浴温度、作用时间呈正相关性,溶液pH值为2和12时,脱色率最大。正交实验优化了工艺条件:氧化剂用量1.5 mL、作用时间9 min、电气石用量1 g、水浴温度363 K、pH=2,此时脱色率可达到100%。动力学研究表明:雅格素蓝BF-BR染料废水的脱色反应为一级反应,其反应表观动力学方程为:-lnCR=0.36733t-lnC0(R=0.9827),反应速率常数为k=0.36733 min-1,反应半衰期为t1/2=1.887 min。机理的初步分析表明:脱色过程是矿物催化-类芬顿反应。

大白猪BF基因多态性与繁殖性状及胎盘效率关联研究

文章以BF基因为产仔数的候选基因,运用PCR-RFLP方法对大白猪BF基因内含子1序列进行分析,发现内含子1第79bp处发生了C→T突变,命名为BF-intron1-C79T。所扩增PCR产物经SmaⅠ酶切后,可分出3种基因型,分别为CC、CT和TT。经χ2适合性检验,大白猪群体在该位点达到了Hardy-Weinberg平衡状态。将不同基因型与总产仔数(TNB)、产活仔数(NBA)、初生重(BW)和胎盘效率(PE)进行关联分析,结果发现,初产母猪在该位点上,CC基因型比CT基因型个体的TNB和NBA均多3.10头,但差异不显著(P>0.05);在BW和PE上,CC基因型均高于CT基因型,差异不显著(P>0.05)。经产母猪在该位点上,CC基因型比TT基因型个体的TNB和NBA分别多3.45头和3.92头,PE高23.80%,均达到显著水平;但CT基因型个体与CC和TT个体之间的TNB、NBA和PE差异不显著(P>0.05)。因此,BF-intron1-C79T位点可作为繁殖性状及胎盘效率的潜在分子育种标记,具有很大的研究价值。

基于图论分区与改进BFS算法搜索安全约束集的防联锁过载控制策略

当采取紧急控制措施消除过载时,要避免系统中出现新的过载。本文引入安全约束集(SCS)的概念;提出了一种基于图论分区与改进广度优先搜索(BFS)算法求SCS的方法。首先基于改进的Dijkstra算法将电网分区,形成广义电网拓扑图(GGT);然后采用改进的BFS算法快速搜索广义控制点(GCN)附近区域的广义节点(GN),由这些GN内的支路和接近热极限的支路组成SCS,扩展了正常支路约束集的范围。给出了结合SCS的控制点的选取方法和控制量的确定方法。提出了基于决策中心-区域终端(DC-RT)模式的防联锁过载控制策略。将每个GN作为一个RT,当发生过载时,各RT并行计算保证SCS内支路不过载的最大安全控制量,节省了计算时间,提高了控制速度。最后采用CEPRI 36节点系统仿真验证了该控制策略的有效性。

BFS两次检验的介绍与结果对比分析

BFS是一份心境测量与描述工具。笔者对在国内进行的两次BFS基本信效度检验的结果进行了对照比较与分析，认为该量表具有较理想的理论效度、结构效度和内部一致性。但也存在需要注意的问题。

基于HBase的并行BFS方法

NoSQL数据库作为下一代巨型数据的存储模式,在科学计算和商业计算领域均发挥着重要作用,受到当前学术界和企业界的广泛关注。提出一种新的基于NoSQL数据库HBase的并行求取最短路径树的方法。首先利用Watts-Strogatz模型完成对巨型网络的数学建模,这种建模方式使得网络模型具有一定的聚类效果;其次利用HBase最近发布的Coprocessor简化和改进并行BFS方法,提高其计算效率。此外,还设计并实施了大量实验,得出了巨型网络的最短路径树,验证了该算法的正确性和有效性;同时对比其它路径算法,验证了该算法的高效性。

60Si2 Mn钢中(BF+A_R)显微组织的形成规律及其力学性能

研究了 60Si2Mn钢经等温处理后的显微组织和力学性能。试验结果表明 ,钢中具有簇条状贝氏体铁素体 (BF)与其间的残留奥氏体 (AR)显微组织 ,可以获得良好的综合力学性能。 60Si2Mn钢经过 90 0℃奥氏体化后 ,在 380～ 4 2 0℃等温适当时间空冷到室温后 ,可以获得约 ( 80 %BF +2 0 %AR)的显微组织 ,其抗拉强度σb≈ 12 0 0MPa ,伸长率δ10 ≈ 2 5 %,并对其形成规律进行了讨论。

BFS-HUP模型在潼关站洪水概率预报中的应用

采用马斯京根演算法作为确定性预报模型,并选用贝叶斯预报系统(BFS)的水文不确定性处理器(HUP)作为概率预报模型,获得预报变量的概率分布,实现黄河潼关站洪水的概率预报。将预报变量概率分布的中位数作为定值预报与确定性预报进行对比,发现预报精度有所提高,表明贝叶斯模型的预报校正能力较强。通过设定不同确定性预报精度的情景方案,探讨了确定性预报精度对概率预报可靠度的影响。结果表明,随着确定性预报精度的提高,概率预报区间宽度和离散度均有所减小;HUP洪水概率预报的可靠度对确定性预报的偶然性误差比较敏感,对系统偏差相对不敏感。

基于RBF神经网络的铁水硅含量预报模型

文章利用 RBF神经网络的全局搜索能力 ,结合梯度学习算法和专家系统 ,建立了高炉铁水硅含量预报 RBF神经网络模型。该系统解决了 BP神经网络局部的收敛 ,学习时间过长的问题。实际应用表明 ,该系统可以提高硅含量预报命中率 。

基于BF算法的网络异常流量行为检测

互联网异常流量行为会造成网页内容难以管理、吞噬网络带宽和传播病毒等危害。针对该问题,提出基于Bloom Filter(BF)算法的异常流量检测方法。以点对点(P2P)流量为检测对象,分析BF算法和传统的抽样方法,研究P2P流量常见的特征行为,统计其属性组合,并基于BF算法和抽样方法对异常流量行为进行检测。实验结果证明,该方法能加快异常流量行为的检测速度,提高检测准确率。

基于BFS的多核并行连通区域检测算法

针对一般的连通区域检测算法速度较慢、需多次扫描等问题,本文结合队列的先进先出思想,提出基于广度优先搜索(BFS)的连通区域检测算法。该算法是一种非递归的算法,只需要一次扫描即可记录各个连通区域的点,能有效地降低存储空间和运行时间。本文提出基于特定扫描模板处理像素点,避免重复扫描,利用多核并行处理加速算法,实现了真正的并行运算。利用连通区域自左上至右下有序排列的特性,提出一种逆向合并法,简化了区域合并的复杂度。实验结果表明检测速度有了很大提高。

Zn(BF_4)_2·6H_2O:Co^(2+)晶体自旋哈密顿参量的理论研究

用基于基团途径(或半经验的分子轨道法)的微扰公式计算了Co2+离子在Zn(BF4)2.6H2O晶体中的三角对称Zn2+位置的自旋哈密顿参量(g因子和超精细结构常数).通过计算,我们发现Co2+杂质中心的八面体是三角伸长的,且常数为负值.对上述结果的合理性进行了讨论.