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混凝土爆炸损伤的超声波速分析 被引量:3
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作者 张钰娟 陈星明 张志贵 《混凝土》 CAS CSCD 北大核心 2011年第4期27-29,32,共4页
在高强度混凝土爆炸前后,利用超声波检测技术,进行声波测试并重构波速分布,可得出混凝土损伤变化规律。试验结果表明,超声波速变化能有效的表征混凝土损伤,且波速降低率越大表示试件损伤度越高;混凝土试件经爆炸载荷作用下发生损伤,损... 在高强度混凝土爆炸前后,利用超声波检测技术,进行声波测试并重构波速分布,可得出混凝土损伤变化规律。试验结果表明,超声波速变化能有效的表征混凝土损伤,且波速降低率越大表示试件损伤度越高;混凝土试件经爆炸载荷作用下发生损伤,损伤区域主要集中在炮孔周围、下方及试件底部,其中炮孔下方损伤度最大。 展开更多
关键词 混凝土 爆炸 损伤 超声波 波速
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超声波CT在混凝土爆炸损伤中的应用 被引量:1
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作者 张钰娟 陈星明 张志贵 《爆破》 CSCD 北大核心 2011年第1期1-4,共4页
在高强度混凝土爆炸前后,利用超声波CT成像技术,进行声波测试并生成CT图像,可以比较完整地反映混凝土的内部损伤及其变化。实验结果表明,波速的变化能良好的表征混凝土的损伤;药包爆炸后,主要在炮孔周围及其下部造成损伤,其中炮孔下部... 在高强度混凝土爆炸前后,利用超声波CT成像技术,进行声波测试并生成CT图像,可以比较完整地反映混凝土的内部损伤及其变化。实验结果表明,波速的变化能良好的表征混凝土的损伤;药包爆炸后,主要在炮孔周围及其下部造成损伤,其中炮孔下部的损伤度较大,底部则受到压密作用,波速增大。 展开更多
关键词 混凝土 爆炸 损伤 超声波CT
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依托新型农业经营主体 促进宁化茶产业转型升级 被引量:2
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作者 张钰娟 《农业科技通讯》 2022年第1期30-33,共4页
宁化县是全国的产茶重点县,茶产业是宁化县的特色产业,目前存在着品牌影响力不强、企业竞争力弱、全产业链发展不均衡、三产融合程度不高的问题。本文作者在调研宁化茶叶新型经营主体的基础上,提出依托茶叶新型农业经营主体促进宁化茶... 宁化县是全国的产茶重点县,茶产业是宁化县的特色产业,目前存在着品牌影响力不强、企业竞争力弱、全产业链发展不均衡、三产融合程度不高的问题。本文作者在调研宁化茶叶新型经营主体的基础上,提出依托茶叶新型农业经营主体促进宁化茶产业转型升级的措施与建议。 展开更多
关键词 茶产业 新型农业经营主体 转型升级 宁化县
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国外有关绩效审计影响的研究与启示 被引量:8
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作者 陈希晖 张钰娟 《审计研究》 CSSCI 北大核心 2022年第1期44-50,共7页
绩效审计通过加强绩效问责与促进绩效改进,在有效政府治理方面发挥重要作用。现代综合审计模式下如何融入绩效理念、将其贯穿审计项目始终,成为深化绩效审计发展的重要因素。基于国外有关绩效审计影响的研究,探讨了绩效审计的积极影响... 绩效审计通过加强绩效问责与促进绩效改进,在有效政府治理方面发挥重要作用。现代综合审计模式下如何融入绩效理念、将其贯穿审计项目始终,成为深化绩效审计发展的重要因素。基于国外有关绩效审计影响的研究,探讨了绩效审计的积极影响和消极影响,绩效审计影响力的衡量指标及影响因素,有利于揭示绩效审计的作用机理。研究发现,国外已有研究更多关注绩效审计工具性影响,认知性影响和战略性影响有待深入研究,分析影响因素时也忽略了各因素的内在关系。以此为基础,比较了国内外绩效审计研究内容和研究方法上的差异,结合我国绩效审计的时代需求,立足国家审计的新定位,对加强我国绩效审计研究提出了相关建议。 展开更多
关键词 绩效审计 绩效审计影响 绩效审计影响力
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SVM和BP检测滨海湿地土壤有机质 被引量:13
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作者 张森 卢霞 +5 位作者 聂格格 李昱蓉 邵亚婷 田燕芹 范礼强 张钰娟 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2020年第2期556-561,共6页
近年来,虽然随着高光谱技术的出现可以快速获取土壤中的养分含量,但不同的土壤类型对估算的精度会有很大的差异。滨海湿地土壤类型受海洋环境影响较大,其高光谱反射率与内陆土壤类型的表现会有所不同,也就造成了同样的估算模型在反演滨... 近年来,虽然随着高光谱技术的出现可以快速获取土壤中的养分含量,但不同的土壤类型对估算的精度会有很大的差异。滨海湿地土壤类型受海洋环境影响较大,其高光谱反射率与内陆土壤类型的表现会有所不同,也就造成了同样的估算模型在反演滨海湿地土壤的养分含量时,反演精度的降低,随着近年来海洋资源的开发与滨海湿地生态恢复工作的不断推进,探索一种合适的估算模型来快速准确的获取土壤中的养分含量变得更加紧迫。该研究旨在验证利用可见-近红外高光谱反射率构建非线性模型来反演滨海湿地土壤类型中有机质(soil organic matter,SOM)含量的可行性。以江苏省盐城大丰麋鹿国家级自然保护区的第三核心区土壤作为研究对象,将土壤样本的光谱反射率进行5点Savitzky-Golay(S-G)平滑滤波处理,再进行一阶微分R′、倒数的一阶微分(1/R)′、倒数的二阶微分(1/R)″、对数的一阶微分(lg R)′四种微分变换后,应用相关系数和显著性水平(p<0.01)提取土壤有机质含量的敏感波段,利用台湾大学林智仁教授开发的MATLAB软件中的LIBSVM工具包构建SVM(support vector machine)支持向量机估算模型,并利用MATLAB2018b软件中自带的BP(back propagation)反向传播神经网络构建估算模型,最后利用决定系数R 2和均方根误差RMSE进行模型的预测精度验证。结果表明:原始光谱通过5点S-G平滑滤波、微分变换与相关系数法可以较好的提取出有效波段,其中基于(1/R)′光谱变换提取的滨海湿地土壤有机质特征波段为498~501,1180~1182,1946,1947和2323~2326 nm;对比发现SVM的估算精度优于BP神经网络;利用光谱的(1/R)′微分形式构建的SVM模型估算滨海湿地土壤SOM含量的精度最高,决定系数R 2与RMSE分别为0.93和0.23,并且均通过了p<0.01的显著性检验。因此利用高光谱构建SVM非线性模型来快速估算滨海湿地土壤中的养分含量具有一定的可行性。 展开更多
关键词 滨海湿地 S-G滤波 SVM支持向量机 BP神经网络
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