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期刊信息/Journal information
洛阳理工学院学报（自然科学版）
洛阳理工学院学报（自然科学版）

杨小林

季刊

1674-5043

xbzk@lit.edu.cn

0379-65929273

471023

河南省洛阳市洛龙区学府路1号

洛阳理工学院学报（自然科学版）/Journal Journal of Luoyang Institute of Science and Technology（Natural Science Edition)
查看更多>>洛阳理工学院学报由原《洛阳工业高等专科学校学报》和《洛阳大学学报》合并而成，分为《洛阳理工学院学报》（自然科学版）和《洛阳理工学院学报》（社会科学版）。《洛阳理工学院学报》（自然科学版）创刊于1984年，分别于1998年、1999年经国家新闻出版署审批为国内、外公开发行学报。学报为大16开96页，季刊。《洛阳理工学院学报》（社会科学版）创刊于1984年，分别于1998年、1999年经国家新闻出版署审批为国内、外公开发行学报。学报为大16开96页，双月刊。本校《学报》以邓小平理论为指导思想，坚持贯彻“百花齐放”、“百家争鸣”的方针，以“活跃学术思想、增进学术交流、推动教学改革，促进科技进步”为宗旨。《学报》编辑部由校学术委员会直接领导，编委会由本校各学科专业权威人士组成，专职编辑队伍综合素质较高，办公实行自动化管理。《学报》编委会展开了大量细致严谨、卓有成效的工作，全校教职员工给予本刊以极大的热情与关注，投稿积极踊跃，使本刊成为我校进行学术研究的园地、对外宣传的窗口、信息交流的渠道，为提高我校教学水平和知名度起到重要作用。《学报》编辑部已成为我校重要学术机构之一。本校《学报》主要内容有：政治理论与基础理论研究；建筑工程材料及建筑装饰材料、建筑工程与建筑装修、工程造价、机械工程、汽车制造与维修、电气自动化、计算机应用、环保工程等工程技术领域研究成果与工程实践经验交流；贸易经济、工商经济管理、会计与经济信息管理等社科论文以及中外文学赏析、教学研究等。我们与全国几百所兄弟院校、科研院所及行业情报网已建立起资料交换的长期合作关系，互相促进，共同提高。本刊严格按照《中国高等学校自然科学学报编排规范》编辑出版，力图精益求精，刊物质量逐年提高。学报编辑部实行先进的现代化管理手段，做到了业务工作和日常事物管理的全部计算机化。学报还加入了“中文科技期刊数据库”、“万方数据-数字化期刊群”、香港“华艺数位艺术股份有限公司”数据源、“北京书生网络技术有限公司”数据源。成为“中国期刊全文数据库全文收录期刊”期刊、“中国学术期刊综合评价数据库统计源”、“中国核心期刊（遴选）数据库”收录期刊、增加了学报文章与外界的交流。
正式出版
收录年代

    电化学储能技术研究现状

    桂志鹏万祥龙陈兵张仕成...
    1-6,91页
    查看更多>>摘要：电化学储能技术可以优化电力系统配置,改善电力供应质量.阐述了铅蓄电池、锂离子电池、钠硫电池、钠离子电池、液流电池、浓度差电池等电化学储能技术的发展现状并对各种电化学储能技术未来发展的趋势进行了展望,为电化学储能技术的发展提供参考.

    电化学储能技术电极材料储能电解质变价储能浓度差电池储能

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    3D打印生物医用钛合金粉末研究进展

    施鸿棋黄润吴刘军顾英剑...
    7-13页
    查看更多>>摘要：钛合金具有优异的力学性能和良好的生物相容性,在硬组织植入方面应用广泛.介绍了目前常用钛合金粉末制备方法(气体雾化法、等离子旋转电极法、等离子体雾化法等)的原理和工艺特点,比较了不同方法制备出粉末的性能特点,以期为 3D打印制造出性能优异的医用钛合金种植体提供思路.

    3D打印金属粉末生物医用钛合金

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    桂东南风化花岗岩中铁锰夹层物质组成及微观结构

    于江涛王晨王志兵
    14-20,34页
    查看更多>>摘要：铁锰夹层是桂东南风化花岗岩稳定性的重要影响因素.利用扫描电镜(SEM)、高分辨率CT、X射线粉末衍射分析(XRD)、差热-热重分析(DSC-TG)、X射线光电子能谱技术(XPS)等测试手段,对花岗岩中铁锰夹层的微观结构及组成进行了研究.铁锰夹层土体颗粒根据风化程度不同,表现出球形、不规则块状、片状等形态;铁锰夹层光滑面内孔隙较小以孤立孔为主,连通孔主要分布于铁锰夹层与全风化土过渡层中,样品总体大孔隙占比超过 90%;铁锰夹层主要组成元素为:O、Si、Al、Fe、Mn、C等元素,并且Fe、Mn元素明显高于同地区全风化土,Fe、Mn含量比接近 1 ∶ 2,在夹层中分别以+3、+4 价的较高价态存在;铁锰夹层主要成分为:高岭石、石英、水钠锰矿、水铁矿、针铁矿.

    铁锰夹层花岗岩风化土微观结构物质组成边坡稳定性

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    短期老化沥青混合料的低温抗裂性能

    金情芬吴金荣叶树鹏
    21-26页
    查看更多>>摘要：为了研究短期老化沥青混合料的低温抗裂性能,分析两种不同的沥青混合料老化温度(135℃短期老化 4 h、155℃短期老化 4h)以及玄武岩纤维、聚酯纤维、木质素纤维和不同环境温度(0℃、-5℃、-10℃、-20℃)对沥青混合料低温抗裂性能的影响.相对于未老化的沥青混合料,经过短期老化的沥青混合料断裂能均有所下降;掺入聚酯纤维未经过老化的沥青混合料在 0℃下的断裂能最高;随着试验温度的降低,半圆弯曲试验(SCB)试件的断裂能整体呈下降趋势.纤维掺料在提高沥青混合料的低温抗裂性能有帮助.

    SCB试验短期老化纤维低温抗裂性能

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    滨海地区SMA-13沥青混合料低温抗裂性能

    胡琰琰吴金荣金情芬赵文竹...
    27-34页
    查看更多>>摘要：选用聚酯纤维作为外掺剂,干法制备聚酯纤维掺量为 0%、0.3%、0.35%、0.4%、0.45%、0.5%的SMA-13 半圆试件,分别开展 0、2、4、6、8 次硫酸钠-干湿循环下半圆弯曲(SCB)试验,并以清水-干湿循环作为平行对照组.随着干湿循环次数的增加,盐-干湿循环试件组和平行对照组试件的低温性能均降低;盐-干湿循环对试件的影响>清水-干湿循环对试件的影响,且清水-干湿循环后试件的低温性能劣化幅值较小;聚酯纤维掺量为 0.4%的试件宏观评价指标断裂韧性KIC在各溶液干湿循环条件下均有较好表现,且实测数据均高于其他掺量纤维.结合SEM扫描电镜试验可知,掺量为 0.4%的聚酯纤维能形成较好的纤维网状搭接结构,有利于试件整体性的提升和荷载的均匀传递.

    沥青混合料低温抗裂性能SCB试验SEM扫描电镜试验

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    带肋方钢管混凝土轴压短柱承载性能有限元分析

    疏杨蒋亚龙关羿王峰...
    35-38,43页
    查看更多>>摘要：带肋方钢管混凝土是一种具有卓越性能被广泛应用的结构材料.使用ABAQUS有限元软件,对方钢管混凝土短柱进行了有限元分析,得出了方钢管混凝土短柱在轴向压力下的荷载-位移全过程关系曲线.增加加劲肋的设计,可以有效提高方钢管混凝土短柱的承载能力;随着加劲肋个数和钢管厚度的增加,构件的极限承载力也得到了提高.

    加劲肋钢管混凝土轴压短柱有限元模拟

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    袖阀管注浆用套壳料配合比优化

    陈小羊冯小江王晓明杨浩楠...
    39-43页
    查看更多>>摘要：套壳料质量的好坏是决定袖阀管注浆成功与否的关键.为确定适用于袖阀管注浆用套壳料的最优配合比,开展了水、水泥、膨润土、水玻璃等材料不同占比下的室内试验并进行套壳料微观结构分析.水灰比对套壳料抗压强度影响最显著,水灰比越大,套壳料抗压强度越小;膨润土和砂在一定程度上可以提高套壳料前期抗压强度,但对后期强度基本不产生影响;水灰比越小,套壳料初、终凝时间越短,水玻璃对缩短套壳料终凝时间更显著;膨润土含量以及砂的存在对套壳料凝结时间基本不产生影响.

    袖阀管注浆套壳料配合比抗压强度

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    二线水铁矿改良高岭土力学性质研究及机理分析

    徐一峻宁泽华孙广王志兵...
    44-49页
    查看更多>>摘要：为了研究二线水铁矿对高岭土力学性能的影响,对不同二线水铁矿掺量试样进行固结不排水(CU)三轴剪切试验、不固结不排水(UU)三轴剪切试验和扫描电镜试验,分析抗剪强度指标差异和影响力学性能机理.二线水铁矿改良高岭土抗剪强度指标均有所提高,在二线水铁矿掺量 7%时改良效果最为显著;CU试验条件下黏聚力的增加对改良高岭土抗剪强度贡献更大,UU试验条件下黏聚力和内摩擦角均具有增强效果,两者共同决定高岭土抗剪强度;不同固结条件、不同剪切速率下二线水铁矿吸附包裹在高岭土颗粒表面,形成的团状物之间联结加固限制土颗粒移动空间,呈现抗剪强度增大的结果.

    高岭土二线水铁矿,三轴试验扫描电镜试验抗剪强度

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    基于卷积循环神经网络的运动想象脑电信号模式识别

    胡存林叶晔
    50-55页
    查看更多>>摘要：脑机接口技术可以帮助运动障碍人员通过外部设备与环境进行交互.为了提高对运动想象激发的脑电信号的识别率,提出一种基于卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)和循环神经网络(Recurrent Neural Network,RNN)的混合神经网络模式识别方法,并在实际计算中使用长短期记忆神经网络(Long Short-Term Memory,LSTM)和门控循环单元(Gated Recurrent Unit,GRU)两种不同的RNN进行对比.对原始脑电信号数据进行滤波和分段处理,将处理好的数据输入到混合神经网络中,使用Softmax进行分类,用BCI竞赛Ⅳ中的数据集 2a和数据集 1 两种脑电数据集进行验证,此方法能够有效地提高模式识别精度,平均准确率达到了95%以上.

    运动想象模式识别循环神经网络卷积神经网络

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    基于深度学习的CNN手写体数字识别

    李伟孙云娟
    56-60,66页
    查看更多>>摘要：从深度学习卷积神经网络(CNN)的结构功能出发,重点研究了手写体数字通过神经网络的识别性能,以及当手写体数字染有各种噪声(高斯噪声、椒盐噪声、泊松噪声和斑点噪声等)时的性能.为了改善和提高卷积神经网络的性能,采用迁移学习技术,将ReLu学习单元更换为LeakyReLu学习单元,其他层保持不变,其目的是为了进一步改善Sigmod神经元函数易饱和的缺点,提高了学习效率和速度.

    CNN深度学习手写体数字识别

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