相对指标(相对数) 指两个有联系的统计指标值比。它对事物的绝对水平和绝对差异进行了抽象,能更简明、更清楚地表达事物之间的数量关系

在初始泥层高75 cm和耙架转速为0、0.1、1和10 r·min?1条件，以及耙架转速为0.1 r·min?1和初始泥层高度为75、45和25 cm条件下，采用FBRM和PVM实时在线监测技术，对动态浓密系统泥层脱水过程絮团结构演化进行原位连续观测，获得了泥层脱水过程中，絮团直径、数量分布特征和实时图像。研究结果表明，尾矿浓密过程中絮团直径和数量随剪切时间延长呈现先增长后降低，再保持稳定的状态。根据絮团直径变化程度，将絮团密实化过程分为絮团生长期、絮团重构期和絮团破碎期3个阶段。在剪切速率0.1 r·min?1和初始泥层高度75 cm实验条件下，有利于絮团生长和絮团快速破裂重构，并提高絮团密实化程度，但过高的剪切速率作用对絮团结构影响程度下降。剪切速率的增加造成絮团平均直径减小，同时絮团平均直径减小的速率上升。随着初始泥层高度增大，絮团生长阶段时间更长，絮团直径峰值更大，重构期较长，絮团平均直径随初始泥层高度增加而增大。尾矿絮团分形维数可以反映絮团结构变化特征，结合PVM图像的分形维数和孔隙率计算，分析了剪切破坏力与絮团凝聚力存在的相互平衡关系，基于这种动态平衡对絮团破裂程度的影响，研究了尾矿浓密过程中的絮团密实化规律

研究了Al质量分数为0.77%及不含Al的H11钢在不同淬回火处理工艺下的硬度和冲击功的变化规律，并对两种钢原始退火态、1060℃淬火、1060℃淬火+510℃回火、1060℃淬火+560℃回火和1060℃淬火+600℃回火处理后的试样进行碳化物萃取，同时借助扫描电子显微镜（SEM）和X射线衍射仪（XRD）分析了Al对H11钢中碳化物形态及类型的影响.结果表明：（1）Al能提高H11钢的冲击韧性和回火硬度，但会使淬火硬度有所降低.（2）Al可以促进H11钢淬火过程中碳化物的溶解和元素的均匀分布.（3）Al会阻碍H11钢回火过程中碳化物的析出和聚集，这种作用在560℃以下回火时更加显著.（4）Al可以使H11钢回火时的（Fe，Cr）2C、MoC、Cr7C3类碳化物更加稳定，抑制（Fe，Cr）3C、Mo2C和Cr23C6类碳化物的析出，这是因为Al可以阻碍H11钢中碳及合金元素在回火过程中的聚集

水力压裂过程中支撑剂的注入是为了防止地应力将已压裂出的裂缝重新闭合。为了研究复杂裂缝网络中支撑剂的运移分布规律，及支撑剂非均匀分布对开采动态规律的影响，基于作者之前提出的数个数学模型，建立了致密储层压裂注砂开发耦合计算模型。通过计算结果可以得知：裂缝网络中，支撑剂会在裂缝交汇处大量堆积，砂堤高度高于缝网其他部分。次级裂缝中的支撑剂更多的处于悬浮状态，且支撑剂沉降堆积高度相较于主裂缝小25%～50%，相互沟通的次级缝具有更高的支撑剂沉降程度。缝网中支撑剂非均匀分布对模拟计算结果具有较大影响，当储层渗透率为0.05 mD时，忽略支撑剂非均匀分布计算出的产量高出实际值41.7%，因此在进行低渗透率储层模拟时，支撑剂非均匀分布状态不可忽略；当基质渗透率为5 mD时，产量计算差异在5%以内，此时不考虑支撑剂非均匀分布相对合理

一、 Account(帐号)选项。 二、各项说明和应用实例 1、 Disable account(禁用帐号):如果选中它,则此帐号将无法使用。 2、 User name(用户名):此处显示并可改变该用户的登录名;修改后,左边面板的用户名也会自动作相应的变更。 3、 Group(s)(组):如果有建立组,则此处可通过选择组来更多的目录。这些组中目录的属性由建立组时确定,用户在“Dir Access”中不能修改!如果组用户的主目录不

现阶段, 锂离子电池已经成为电动汽车最重要的动力源, 其发展经历了三代技术的发展(钴酸锂正极为第一代, 锰酸锂和磷酸铁锂为第二代, 三元技术为第三代).随着正负极材料向着更高克容量的方向发展和安全性技术的日渐成熟、完善, 更高能量密度的电芯技术正在从实验室走向产业化.本文从锂离子电池产学研结合的角度, 从电池正负极材料, 电池设计和生产工艺来分析动力电池行业最新动态和科学研究的前沿成果, 并结合市场需求与政策导向来阐述动力电池的发展方向和技术路线的实现途径

针对分类数据, 通过数据对象在属性值上的集中程度定义了新的基于属性值集中度的类内相似度(similarity based on concentration of attribute values, CONC), 用于衡量聚类结果中类内各数据对象之间的相似度; 通过不同类的特征属性值的差异程度定义了基于强度向量差异的类间差异度(dissimilarity based on discrepancy of SVs, DCRP), 用于衡量两个类之间的差异度.基于CONC和DCRP提出了新的分类数据聚类有效性内部评价指标(clustering validation based on concentration of attribute values, CVC), 它具有以下3个特点: (1)在评价每个类内相似度时, 不仅依靠类内各数据对象的特征, 还考虑了整个数据集的信息; (2)采用几个特征属性值的差异评价两个类的差异度, 确保评价过程不丢失有效的聚类信息, 同时可以消除噪音的影响; (3)在评价类内相似度及类间差异度时, 消除了数据对象个数对评价过程的影响.采用加州大学欧文分校提出的用于机器学习的数据库(UCI)进行实验, 将CVC与类别效用(category utility, CU)指标、基于主观因素的分类数据指标(categorical data clustering with subjective factors, CDCS)指标和基于信息熵的内部评价指标(information entropy, IE)等内部评价指标进行对比, 通过外部评价指标标准交互信息(normalized mutual information, NMI)验证内部评价效果.实验表明相对其他内部评价指标, CVC指标可以更有效地评价聚类结果.此外, CVC指标相对于NMI指标, 不需要数据集以外的信息, 更具实用性

浅层黄土滑坡是黄土高原广泛分布和频繁发生的地质灾害,造成了巨大的人员伤亡和财产损失.尽管二维确定性模型已被广泛用于浅层滑坡稳定性预测,但不能充分考虑岩土性质、地层结构、地下水等条件的三维空间变化,这可能与实际的斜坡稳定性不相符.因此,利用能考虑复杂斜坡环境的三维确定性模型评价滑坡稳定性,对获取更真实的评价结果以及指导滑坡防治工作具有重要意义.本文利用Scoops3D三维确定性模型评价了在浅层黄土滑坡稳定性预测中的适应性和可靠性.首先,模型计算参数敏感性的分析发现黏聚力、滑动视倾角和栅格单元重量对安全系数准确度影响较大,并用于指导获取详细的关键参数.然后,选取不同分辨率的数字高程模型(DEM)数据,利用Scoops3D模型对典型黄土沟壑中的浅层黄土滑坡稳定性进行预测,并通过详细的点状和面状滑坡分布图与预测结果的对比发现,该模型对黄土沟壑区的浅层滑坡稳定性预测准确度较高,且点状滑坡分布图可能更适合模型适应性的检验.最后,混淆矩阵法和成功率曲线法对不同分辨率数字高程模型预测结果可靠性的检验显示,该模型能够有效地预测黄土浅层滑坡的稳定性,且在高分辨率数字高程模型数据下可以获得可靠的预测精度

研究利用倾斜板法制备的9Cr18半固态坯料在二次重熔过程中微观组织演变，以期对后续触变成形提供必要的理论基础。研究结果表明，采用倾斜板浇注法可以得到优质的9Cr18半固态坯料，其典型组织为初生固相奥氏体（γ1）球状晶粒和晶界网状组织构成，网状组织为二次奥氏体（γ2）和M7C3碳化物液相共晶组织。球状晶粒的平均直径为93.5 μm，形状因子0.69，半固态坯料球状晶粒边界光滑，大小相对均匀。固液两相中Fe、C、Cr存在着明显的元素差异。液相组织中Cr、C元素富集，固相中Fe含量较高。采用波浪形倾斜板法制备的9Cr18合金半固态坯料重熔组织形貌优于传统铸锭重熔组织。半固态坯料重熔后的组织化学成分更为均匀，晶粒也更圆整，固液界面平滑，且加热温度越高，晶粒越圆整，液相率越高。二次重熔后碳化物尺寸明显减小，平均宽度仅为0.5 μm，长度大大减小使得其形态接近粒状

由于协作机器人的结构比普通工业机器人更为轻巧，一般动力学模型所忽略的复杂特性占比较大，导致协作机器人的计算预测力矩误差较大。据此提出在考虑重力、科里奥利力、惯性力和摩擦力等的基础上，采用深度循环神经网络中的长短期记忆模型对自主研发的六自由度协作机器人动力学模型进行误差补偿。在实验中采用优化后的基于傅里叶级数的激励轨迹驱动机器人运动，以电机电流估算关节力矩，获取的原始数据用来训练长短期记忆模型(LSTM)补偿网络。网络的训练结果和评价指标为预测力矩相比实际力矩的均方根误差。计算与实验结果表明，补偿后的协作机器人动力学模型对实际力矩具有更好的预测效果，各轴预测力矩与实际力矩的均方根误差相比于未补偿的传统模型降低了61.8%至78.9%不等，表明了文中所提出补偿方法的有效性