机器学习模型评估裹浆改性再生骨料形态特征及分布规律

再生骨料(RA)的高吸水率、高压碎值、表面微裂纹及其不规则形态特征等缺陷限制了RA的再生利用。裹浆改性再生骨料(SRA)表面形成的壳膜结构不仅能够提高RA的力学性能,且对RA的形态特征有着显著影响。为了评估裹浆改性对RA形态特征的影响,本文采用粉煤灰基地聚物浆体对再生混凝土骨料(RCA)和再生砖骨料(RBA)进行裹浆改性,并通过图像处理技术分别获取并建立裹浆改性前后RCA和RBA两种常见RA的形态特征数据集。此外,文中还结合机器学习技术提取数据集中的关键信息,从而量化RA的形态特征。经过定量分析发现,与改性前相比,改性后的RA轴向系数、棱角度和球形度的分布范围均有不同程度的改善,其中裹浆改性对棱角度改善效果最为明显,裹浆改性再生混凝土骨料(SRCA)最大改善幅度达132.2%,裹浆改性再生砖骨料(SRBA)最大改善幅度达69.2%。

力学参数对围岩塑性变形影响的敏感性分析

不同力学参数对围岩塑性变形影响存在差异性,即存在参数影响的敏感性排序问题。若能确定各参数的敏感性排序,则可有针对性地对高敏感性力学参数予以精细化测定。基于大岗山水电站地下厂房区Ⅲ类围岩力学参数原始测试数据,在分析其概率分布特征后,以尾水调压室某横断面为例,应用敏感性分析方法,借助PHASE2D数值模拟软件详细探讨了围岩力学参数,如变形模量、泊松比、凝聚力、内摩擦角、抗拉强度等对围岩塑性变形的影响程度。结果表明,对围岩变形起控制性作用的影响因子为变形模量,而对塑性区范围起到控制性影响的则为凝聚力和内摩擦角。

印度洋–太平洋暖池区中尺度涡特征研究

本文利用1993年2月至2016年1月共23年的中尺度涡数据,对印度洋-太平洋暖池区(即印-太暖池区,15°S~15°N,60°E~170°W)中尺度涡的生命周期、振幅和半径等属性特征以及生命周期内各参数的演变特征进行了统计分析,并研究了印-太暖池区中尺度涡生成个数的季节变化规律及与厄尔尼诺循环的关系。结果表明:印-太暖池区大部分中尺度涡存在生命周期短、非线性、向西移动的特征;气旋涡与反气旋涡各参数的统计特征及其在生命周期内的变化趋势较为相似;印-太暖池区中尺度涡生成个数不具有明显的季节变化,并且会受到厄尔尼诺-南方涛动事件的影响。

基于特征参数分布的机载电子设备故障诊断与预测

基于特征参数趋势进化的故障预测是一种有效的方法,引入了一种考虑特征参数概率分布的新型判据进行多故障模式诊断与预测.基于过程神经网络建立了高精度预测模型,根据模型和部件使用记录进行趋势预测.基于方法对机载电子设备进行案例研究,结果表明,方法的判定结果更加符合多故障模式并存、故障严重程度不同的实际情况,而具有较高拟和、泛化预测精度的PNN模型是一种有效的趋势预测方法.

Reduction of distortion and improvement of efficiency for gridding of scattered gravity and magnetic data

This paper presents a reasonable gridding-parameters extraction method for setting the optimal interpolation nodes in the gridding of scattered observed data. The method can extract optimized gridding parameters based on the distribution of features in raw data. Modeling analysis proves that distortion caused by gridding can be greatly reduced when using such parameters. We also present some improved technical measures that use human- machine interaction and multi-thread parallel technology to solve inadequacies in traditional gridding software. On the basis of these methods, we have developed software that can be used to grid scattered data using a graphic interface. Finally, a comparison of different gridding parameters on field magnetic data from Ji Lin Province, North China demonstrates the superiority of the proposed method in eliminating the distortions and enhancing gridding efficiency.

水泥颗粒特性与其性能关系研究

水泥粒度分布和颗粒形貌是影响水泥性能的重要因素。介绍了粒度分布的描述方法及其与水泥性能关系的理论研究,综述了国内外水泥粒度分布和颗粒形貌与水泥性能关系的实验研究。为了实现水泥的高效应用,在研究过程中可以考虑用水化程度来替代水化强度。

城市群企业生产率优势来源:集聚效应或选择效应——基于2006~2018年民营上市企业的分析

本文在对2006~2018年中国民营上市企业数据进行分析后发现城市群民营上市企业生产率均值要高于非城市群,即存在"城市群企业生产率优势"。在此基础上,基于"无条件分布特征——参数对应"法从集聚效应和选择效应方面对优势来源进行了识别,结果显示:"城市群企业生产率优势"是集聚效应作用的结果,选择效应作用并不显著。且不同城市群集聚效应表现不一,京津冀城市群、长三角城市群、关中平原城市群和粤港澳大湾区4个城市群内集聚经济占主导,而海峡西岸城市群和辽中南城市群内集聚不经济占主导,其他城市群集聚效应作用不明显。

生产性服务业集聚与性别工资差距——集聚效应和选择效应的来源识别

生产性服务业集聚是全球产业布局调整的焦点之一。本文首先揭示了生产性服务业集聚通过集聚效应、选择效应缩小性别工资差距的作用机理。其次,依托于中国微观数据,采用多元倾向得分匹配和“无条件分布特征—参数对应”估计方法,定量测度了上述两种效应。研究结果表明:我国生产性服务业集聚能够通过集聚效应、选择效应缩小企业内部性别工资差距。生产性服务业多样化集聚对外资进入、经济开放和互联网普及程度较高地区的企业内性别工资差距缩减作用更为明显。生产性服务业和制造业协同集聚亦有助于缩小性别工资差距。本文研究有助于指导企业区位选址决策,为国家引导生产性服务业布局提供参考,为缩小我国性别工资差距提供新思路。

基于驾驶行为基元的典型驾驶场景识别与提取方法

为了从海量自然驾驶数据中有效提取典型驾驶场景,提出一种基于驾驶行为基元的典型驾驶场景识别与提取方法,搭建了具有多类场景覆盖及通用程度高的典型驾驶场景自动化识别与提取框架,解决了当前方法仅适用特定单一场景提取,无法从大规模数据中高效提取场景的问题。

基础研究投入与企业生产率差异:创新与选择效应

基础研究具有前瞻性和战略性,是实现突破性技术进步的来源和重要驱动力。本文从新新经济地理学的视角揭示了基础研究投入通过创新效应、选择效应影响地区内企业生产率的作用机理,并基于2007-2018年中国制造业企业微观数据,采用“无条件分布特征-参数对应”估计方法,定性和定量识别了上述两种效应。研究结果表明:基础研究投入是影响地区间企业生产率差异的重要因素,创新效应和选择效应共同提高了基础研究投入较高地区制造业企业生产率水平,且创新效应占主导地位,高效率企业从创新效应中获益更大。异质性分析显示,企业年龄层面上,年轻企业受基础研究投入选择效应影响更为显著,创新效应对成熟企业的作用大于年轻企业;行业层面上,基础研究对高技术行业的创新效应与选择效应都显著强于低技术行业;地区特征层面上,基础研究对企业生产率的创新效应与选择效应在生产性服务业集聚程度较高地区更明显。本研究有助于引导各地区优化不同类型研发投入布局结构,合理增加基础研究经费投入,推动重点企业和行业基础研究发展,为促进制造业企业技术进步,提高企业生产率水平提供新思路。

中国企业出口生产率优势的识别与分解研究

研究目标:识别和分解中国出口企业的生产率优势来源。研究方法:运用Combes等(2012)提出的无条件分布特征-参数对应分析方法,识别和分解中国出口企业生产率优势的三种效应。研究发现:(1)总体而言,学习效应是中国出口企业生产率优势的主要来源,导致出口企业整体上要比非出口企业的生产率高41.1%;选择效应对出口企业生产率有影响但系数较小,使得出口企业整体上比非出口企业的生产率高0.5%。(2)从贸易方式来看,混合贸易企业的学习效应和选择效应最强,一般贸易企业次之,加工贸易企业最弱;低效率的混合贸易和一般贸易企业,以及高效率加工贸易企业能够通过出口获得快速的效率提升。因此对于低效率出口企业而言,贸易升级至关重要。(3)出口对生产率的影响机制在不同行业、不同贸易对象国、不同规模、不同所有制、不同年龄、不同地区以及进口/出口差异等的企业中都表现出明显的异质性,但这并不改变出口企业存在显著的学习效应和较小的选择效应这一基本结论。(4)中国工业企业并不存在“出口-生产率悖论”,但加工贸易类企业、外资企业以及东部地区企业的学习效应确实相对较低。研究创新:将出口影响生产率的机制分为学习效应、学习扩张效应和选择效应;匹配2000~2013年的中国工业企业数据库和中国海关数据库,对出口和非出口企业的生产率分布进行系统比较,定量识别和分解了造成出口企业生产率优势的三种效应。研究价值:研究对理解我国出口企业的生产率决定机制、进一步扩大对外开放以及深化企业所有制改革等有着重要启示。