为了更加快捷、高效地判定边坡稳定与否，基于机器学习，融合主成分分析法（PCA）、参数调整、影响因素权重分析等，建立了一种边坡安全稳定性评价体系。研究发现，运用PCA可以在保留80%数据原信息的前提下将输入变量维度从六维降至三维，但此时模型效果有所下降；随机森林及梯度提升(XGBoost) 两种学习算法均可搭建有效的边坡安全稳定性评估模型，通过对其预测效果的对比分析，确定XGBoost为最佳评价模型。与此同时，采取卡方检验、F检验以及互信息法3种相关性检验手段，并通过计算评价因子的重要程度且加以可视化展示，明确了容重、坡高、内摩擦角以及内聚力4个内在因素的重要性，最终将评估结果与实际结合提出了边坡安全防护措施

以最小Gibbs自由能法计算固体氧化物燃料电池在不同组成碳基燃料气体组成下的理论积碳量,在此基础上讨论电池的理论开路电压(OCV),并测试在CO2重整甲烷下Ni-YSZ‖YSZ‖LSM阳极支撑固体氧化物燃料电池的OCV.计算表明,理论积碳量从C-H-O相图的C角往积碳界线处以均匀速率减小.当积碳全部发生电化学氧化时,建议提高燃料气的碳氢比以获得较高OCV;反之则建议减小碳氢比.当燃气组分接近位于C-H-O相图中OCV界线(OCV=0 V)时,OCV会发生急剧下降.同样地,实验表明,当燃气中CO2体积分数高于80%,会使得OCV大幅下降.综上可知,燃料气组分控制在积碳界线附近将有利于减少积碳并保证一定的电池发电性能.600℃时,在积碳界线的非积碳区侧,提高燃气中氢含量可提高OCV.而采用相同含量的CO2稀释时,CH4、H2和CO燃气下电池的OCV则依次降低.另外,实验表明升高外重整比例和降低温度,并不能显著提高OCV

采用从高铝粉煤灰中提取的空心微珠为填料制备了高铝微珠/环氧树脂复合材料，并研究了复合材料的冲击强度及其冲蚀磨损特性.从冲蚀磨损机理、耐磨性能以及冲击性能方面分析，确定聚酰胺650是环氧树脂比较理想的固化剂.硅烷偶联剂改善了空心微珠与环氧树脂基体的相容性，有效地提高了环氧树脂的耐冲蚀磨损性能.当空心微珠的加入量较少时，复合材料的冲击强度及耐冲蚀磨损性能并没有得到明显改善；当空心微珠质量分数达到3%时，复合材料的冲击强度达到最大值，耐冲蚀磨损性能也有明显的提高，而在空心微珠质量分数为4%时复合材料的耐冲蚀磨损性能最佳，从而最终确定高铝粉煤灰空心微珠合适的填充量为3%～4%

针对传统医疗手段无法有效量化评估手术中不同硅油加注量对于视网膜裂孔贴附效果的问题，本文提出一种面向视网膜脱离手术的硅油填充模拟方法，基于物理建模与计算机数值离散化技术对眼内受力、硅油填充状态进行分析，并对填充模拟过程进行三维模型构建与可视化，实现医疗过程决策辅助目的。首先对人类眼球与手术器具进行基础建模与模型采样，模拟手术流程中眼球状态；然后，根据水与硅油的密度、黏滞系数、表面张力等不同物理性质，对水?硅油两相流动及交互进行模拟；最后，构建固液交互模型，实现多相液体在眼球中的运动与填充。实验结果表明，本文方法能够较好地呈现眼球内多相流体运动交互效果，实现了诸如表面张力、固液耦合、液体分层、连通器效应等效果，实现了对眼内腔中通过导管注入硅油与排出水分流程的模拟，为预测硅油填充后的眼内状态提供了一种有效的方式，辅助医生进行手术流程规划与效果预测

提出了一种构造具有正交性、对称性、紧支性以及较高消失矩的三带尺度滤波器与小波滤波器的方法.首先,通过设置尺度滤波器消失矩并转移尺度滤波器的对称性性质,有效地减少了构造尺度滤波器过程中未知量的个数以及计算推导过程的复杂度.在此基础上,利用格结构理论,给出了对具有仿酉特性的多相位矩阵的一种分解方法,并利用这种分解求出了冲击响应长度为9、消失矩为3以及响应长度为15、消失矩分别为3和4的小波滤波器.最后,把所求得的小波滤波器应用到多聚焦图像的融合中.实验结果表明,利用具有上述性质的三带小波进行图像融合可以得到比利用二带小波进行融合更好的效果

根据会泽铅锌矿复杂地质状况,建立了一套24通道全数字微震监测系统,对深部岩体开采诱发微震事件进行监测,得到岩体随开采过程诱发微震事件的参数,包括b值、震级和事件数等.推导出b值与容量维Df之间的关系式为Df=2b,分析了容量维Df随时间变化和采场垮冒的关系.分析结果显示:岩体失稳破坏和Df值变化密切相关.随着开采扰动变化,由应力集中引起局部岩体裂纹压密、萌生和扩展,Df表现为增加后保持相对平静的现象,表明岩体裂纹的粗糙度在增加;一旦岩体破坏引发动力灾害,Df值急剧下降,表明岩体裂纹的粗糙度在降低,岩体破坏加速;结合现场实践,分析得出Df值越小,发生岩体破坏的概率越大

测量的基本知识(包括误差、信号描述、测量装置的基本特性） 传感器技术（包括常用传感器原理） 信号处理技术（包括模拟和数字信号处理方法） 课程主要内容 常用参量的测试（包括应力应变、力、振动、温度和流量） 综合试验（包括机械量的动态测量和控制） 本章学习要求： 1.掌握测试技术的概念及研究内容 2.了解测试技术的地位与作用 3.了解测试技术的应用情况 4.掌握测试系统的基本构成 5 .了解测试技术的发展动态 6.了解主要测试仪器生产厂商 第一讲 测试技术绪论 2.1、测量的基本知识 2.2、静动态试验数据的描述 2.3、测量系统的基本特性 第二章 测量技术 第二章 测量与测试信号分析的基础（信号的描述与分析） 第三章 测试系统的基本特性 第四章、测试系统特性 第四章 传感器技术 第五章 模拟信号调制、滤波和模数转换 第七章 信号处理初步 第四章 常见参量的测试

1、课程简介:本课介绍了科学研究和科学试验基本知识、田间试验的设计原理和方 法、田间试验的实施原则和方法、试验资料的整理、概率和正态分布等、统计退推断的原 理和方法、次数资料的统计分析、方差分析的原理和方法、单因素试验的统计分析、多因 素试验的统计分析、直线相关和回归分析、多元线性回归与相关分析等内容。本课另称 “试验统计方法”“试验与统计”“生物统计”等。 2、地位和任务:本门课程是作物、植保、园艺本科专业必修的专业基础、工具课, 其任务是培养学生树立注重调查、注重试验的唯物主义科学观和实践第一的科学素质使学 生掌握与所学专业领域有关科学调查、试验等工作中方案的设计、过程的实施和结果统计 分析的基本能力

近年来，无人机入侵的事件经常发生，无人机跌落碰撞的事件也屡见不鲜，在人群密集的地方容易引发安全事故，所以无人机监测是目前安防领域的研究热点。虽然目前有很多种无人机监测方案，但大多成本高昂，实施困难。在5G背景下，针对此问题提出了一种利用城市已有的监控网络去获取数据的方法，基于深度学习的算法进行无人机目标检测，进而识别无人机，并追踪定位无人机。该方法采用改进的YOLOv3模型检测视频帧中是否存在无人机，YOLOv3算法是YOLO（You only look once，一次到位）系列的第三代版本，属于one-stage目标检测算法这一类，在速度上相对于two-stage类型的算法有着明显的优势。YOLOv3输出视频帧中存在的无人机的位置信息。根据位置信息用PID（Proportion integration differentiation，比例积分微分）算法调节摄像头的中心朝向追踪无人机，再由多个摄像头的参数解算出无人机的实际坐标，从而实现定位。本文通过拍摄无人机飞行的照片、从互联网上搜索下载等方式构建了数据集，并且使用labelImg工具对图片中的无人机进行了标注，数据集按照无人机的旋翼数量进行了分类。实验中采用按旋翼数量分类后的数据集对检测模型进行训练，训练后的模型在测试集上能达到83.24%的准确率和88.15%的召回率，在配备NVIDIA GTX 1060的计算机上能达到每秒20帧的速度，可实现实时追踪

通过分析突水水流井巷中漫延时空性变化的影响因素,提出了突水过程的三维动态仿真模型架构.经数据模型化、数据规则化、弧巷直巷化及井巷三维网络化处理,生成了井巷空间网络系统.通过研究水流在井巷空间网络中下向漫延、上向升涨的路径算法,构建了突水水流流经井巷的路径网络.结合突水水流流动的水力特征,解算了突水水流的漫延速度和到达时间.建立了能够真实模拟水流漫延过程的时空动态性变化的三维动态仿真模型.以国内某典型矿山的实际数据为例,验证了突水过程三维动态仿真模型的有效性