With the aim of solving the problem of identifying complex underwater acoustic targets using a single signal feature in the Time–Frequency (TF) feature, this paper designs a method that recognizes the underwater targets based on the Delay-Doppler joint feature. First, this method uses symplectic finite Fourier transform (SFFT) to extract the Delay-Doppler features of underwater acoustic signals, analyzes the Time–Frequency features at the same time, and combines the Delay-Doppler (DD) feature and Time–Frequency feature to form a joint feature (TF-DD). This paper uses three types of convolutional neural networks to verify that TF-DD can effectively improve the accuracy of target recognition. Secondly, this paper designs an object recognition model (TF-DD-CNN) based on joint features as input, which simplifies the neural network’s overall structure and improves the model’s training efficiency. This research employs ship-radiated noise to validate the efficacy of TF-DD-CNN for target identification. The results demonstrate that the combined characteristic and the TF-DD-CNN model introduced in this study can proficiently detect ships, and the model notably enhances the precision of detection.

Soil-bentonite (SB) is commonly adopted for the backfill of vertical cutoff walls to contain contaminated groundwater. The permeability of SB backfill is dependent on its effective stress state, which is affected by the backfill consolidation process. This paper presents a geotechnical centrifuge model test to simulate the primary consolidation of typical SB cutoff walls with the advantages of reduced scale in time and size. The moisture content and earth pressure of the wall were monitored at varied depths. Test results showed that the rapid consolidation stage developed swiftly and various consolidation indicators exhibited significant development. Within the buried depth over the half (approximately two-thirds), the distribution of vertical effective stress was similar to the Bucknell field testing results, namely that it increased nonlinearly and then tended to stabilize. Also, the cumulative effect of lateral frictional resistance increased with depth and reached its peak value. In the deeper buried areas, lateral frictional resistance decreased sharply before increasing again with increasing depth, while vertical effective stress followed a pattern of significant increase followed by a decrease. This centrifuge test may be useful for achieving a comprehensive evaluation of the consolidation behaviour and mechanism of SB cutoff walls.

Abstract Traditional reactive dyeing has the technical problems of high water consumption and high pollution. In this article, the effect of polyethylene glycol 400 (PEG‐400) on the dyeing properties of cotton fabrics with high concentration reactive dyes in non‐aqueous medium was studied. Initially, the effects of PEG‐400 on colour strength ( K/S ) and colour fastness of dyed fabric with reactive dye are systematically discussed. In addition, the effect of PEG‐400 on the hydrolysis properties of reactive dyes was analysed by high‐performance liquid chromatography (HPLC). At the same time, the molecular interaction force between the dye and PEG‐400 was analysed by ultraviolet‐visible (UV‐visible) spectroscopy. The results showed that when PEG‐400 concentration was 3.0 g/L, K/S value of dyed fabric (5.0%, on weight of fabric, owf) was increased by 33.5%, and is much higher than dyed fabrics without PEG‐400. HPLC and UV‐visible analysis showed that the addition of PEG‐400 effectively reduced the hydrolysis rate of dye II containing two vinyl sulfone reactive groups, which was converted from C.I. Reactive Black 5 containing contains diethylsulfone sulphate group. Its hydrolysis rate was reduced by 20.9%. PEG‐400 also decreased the aggregation degree of high concentration reactive dye, and increased the solubility of reactive dye. This method has certain universality. Therefore, using PEG‐400 as an additive is an effective way to improve the dye uptake of reactive dyes in non‐aqueous medium dyeing system and realise cleaner production.