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Nano-engineered Strong,Durable and Multifunctional/smart Concretes

功能材料信息 2016年第2期13卷 48-48页

作者： Siqi Ding Liqing Zhang Shengwei Sun Jian Ouyang Baoguo Han School of Civil Engineering Dalian University of Technology School of Civil Engineering Harbin Institute of Technology School of transportation and Logistics Dalian University of Technology

Micro/meso scale modification can bring big changes in macroscale *** addition of nanofillers makes materials strong,durable and multifunctional/*** paper aims at studying mechanical property,durability,electrical property,electromagnetic property and piezoresistivity of concrete with nano silica(NS),carbon nanotube(CNT),botryoid hybrid carbon material(BHCBM),nano graphite

关键词：英语阅读理解纳米材料与技术

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基于图像的深度学习降雨强度估计方法

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Engineering 2023年第2期21卷 162-174,M0007页

作者：尹航郑飞飞段焕丰 Dragan Savic Zoran Kapelan College of Civil Engineering and Architecture Zhejiang UniversityHangzhou 310003China Department of Civil and Environmental Engineering The Hong Kong Polytechnic UniversityHong Kong 999077China KWR Water Research Institute Nieuwegein 3430 BBThe Netherlands Centre for Water Systems University of ExeterExeter EX44QFUK Faculty of Engineering and Built Environment Universiti Kebangsaan MalaysiaBangi 43600Malaysia Department of Water Management Delft University of TechnologyDelft 2600 GAThe Netherlands

城市洪水是世界性的重大问题,造成巨大的经济损失,严重威胁公共安全。减轻其影响的一种有希望的方法是开发实时洪水风险管理系统;然而,由于缺乏高时空降雨数据,构建这样一个系统通常具有挑战性。虽然一些方法(即地面降雨站或雷达和卫星... 详细信息

城市洪水是世界性的重大问题,造成巨大的经济损失,严重威胁公共安全。减轻其影响的一种有希望的方法是开发实时洪水风险管理系统;然而,由于缺乏高时空降雨数据,构建这样一个系统通常具有挑战性。虽然一些方法(即地面降雨站或雷达和卫星技术)可用于测量和(或)预测降雨强度,但使用这些方法很难获得具有理想时空分辨率的准确降雨数据。本文提出了一种基于图像的深度学习模型来估计具有高时空分辨率的城市降雨强度。进一步来说,一种称为基于图像的降雨卷积神经网络(image-based rainfall CNN,irCNN)模型是使用从现有密集传感器(即智能手机或交通摄像头)收集的降雨图像及其相应的测量降雨强度值开发的。随后使用经过训练的irCNN模型根据传感器的降雨图像有效地估计降雨强度。分别利用合成降雨数据和真实降雨图像来探索irCNN在理论和实际模拟降雨强度方面的准确性。结果表明,irCNN模型提供的降雨量估计值的平均绝对百分比误差在13.5%~21.9%之间,超过了文献中其他最先进的建模技术的性能。更重要的是,所提出的irCNN的主要特点是它在有效获取高时空城市降雨数据方面成本较低。irCNN模型为估算城市降雨强度提供了一种有前景的替代方案,可以极大地促进城市实时洪水风险管理的发展。

关键词：卷积神经网络时空分辨率降雨强度深度学习 CNN 替代方案公共安全智能手机

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材料、能源、机械工程中高效的电流变技术——从机理到应用

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Engineering 2023年第5期24卷 151-171,I0004页

作者： Yudai Liang Dongyang Huang Xuefeng Zhou Ziqiu Wang Quan Shi Yaying Hong Huayan Pu Mengying Zhang Jinbo Wu Weijia Wen Materials Genome Institute Shanghai UniversityShanghai 200444China zhejiang Laboratory Hangzhou 311100China Fok Ying Tung Research Institute The Hong Kong University of Science and Technology(Guangzhou)Guangzhou 511458China School of Mechatronic Engineering and Automation Shanghai UniversityShanghai 200444China Department of Physics Shanghai UniversityShanghai 200444China Department of Physics The Hong Kong University of Science and TechnologyHong Kong 999077China The Advanced Material Thrust The Hong Kong University of Science and Technology(Guangzhou)Guangzhou 511458China

电流变(ER)技术是一种基于电流变效应的先进技术。电流变技术中最常见的材料是电流变液(ERF)。电流变液是一种软物质智能材料,其黏度可以通过施加电场来可逆地调节。电流变液的衍生物、一种新型的电响应软物质材料——电流变弹性体(ERE)... 详细信息

电流变(ER)技术是一种基于电流变效应的先进技术。电流变技术中最常见的材料是电流变液(ERF)。电流变液是一种软物质智能材料,其黏度可以通过施加电场来可逆地调节。电流变液的衍生物、一种新型的电响应软物质材料——电流变弹性体(ERE),由于其不沉降、易封装的优点也得到了越来越多的关注。电流变材料由于其可逆可调、快速响应、低能耗等特性在机械工程中有着广泛的应用。除了基础的电流变材料的合成和应用以外,电流变技术还应用在了能源材料制备、石油运输、储能等诸多领域。电流变技术在能源领域的应用为其在其他领域的潜在应用提供了一个很好的范例。本文结合最新的研究成果,从机理到应用,系统地综述了电流变技术在材料、能源和机械工程等领域的研究现状和未来发展前景。

关键词：电流变技术电流变弹性体电流变材料机械工程石油运输电流变液电流变效应智能材料

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Sensitivity Analysis and Selection of Check Index of Signal Intersection Simulation Model Based on VISSIM

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智能城市应用 2019年第5期2卷 46-52页

作者： Mengda Zhang Chenjing Zhou Tian-tian Zhang Yan Han Beijing Engineering Research Center of Urban Transport Operation Guarantee Beijing University of Technology China No.100 Pingleyuan Chaoyang District Beijing School of Civil and transportation Engineering Beijing University of Civil Engineering and Architecture China No.15 Yongyuan street Daxing District Beijing Beijing Engineering Research Center of Urban Transport Operation Guarantee Beijing University of Technology China No.100 Pingleyuan Chaoyang District Beijing Beijing Engineering Research Center of Urban Transport Operation Guarantee Beijing University of Technology China No.100 Pingleyuan Chaoyang District Beijing

Selecting check index quantitatively is the core of the calibration of micro traffic simulation parameters at signal intersection. Five indexes in the node (intersection) module of VISSIM were selected as the check index set. Twelve simulation parameters in the core module were selected as the simulation parameters set. Optimal process of parameter calibration was proposed and model of the intersection of Huangcun west street and Xinghua street in Beijing was built in VISSIM to verify it. The sensitivity analysis between each check index and simulation parameter in their own set was conducted respectively. Sensitive parameter sets of different check indices were obtained and compared. The results show that different indexes have different size of set, and average vehicle delay’s is maximum, so it’s necessary to select index quantitatively. The results can provide references for scientific selection of the check indexes and improve the study efficiency of parameter calibration.

关键词： micro traffic simulation signal intersection check index sensitivity analysis VISSIM

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