粘结平面对称分叉裂纹的奇异积分方程数值解

本文对一个含分叉裂纹的弹性半平面与另一不同材料的半平面粘结的问题用复势方法化为一组三个复Caucby型奇异积分方程。采用修正的Gauss-Legendre和修正的Lobatto-Legendre数值求积法则化成一代数方程组,裂纹尖端的应力强度因子值可从代数方程组的解求得。本文计算得到了弹性半平面、刚体与弹性半平面相粘结、两种不同材料的弹性半平面相粘结的三种问题的几种几何形状的对称分叉裂纹的应力强度因子。本文的结果扩充了“应力强度因子手册”的内容。     

健康与患黑胫病烟株根内AMF多样性和群落结构差异分析

丛枝菌根真菌（arbuscular mycorrhizal fungi,AMF）在烟草生长生理、抗病抗逆等方面具有积极作用.为探明烟株患黑胫病后对根内AMF多样性和群落结构的影响,分别以烟草K326和云烟87健康、感染黑胫病烟株的根部及根际土壤作为研究对象,应用Illumina Miseq高通量测序技术探明烟草根部AMF多样性,采用显微形态观察烟草根内AMF侵染水平和根际土壤孢子密度,并分析土壤理化性质和AMF侵染特征的相关性.高通量测序结果表明在烟草根部共检测出1 655个AMF-OTUs,隶属于1纲4目5科6属,其中,Glomus为云烟87健康烟株根内AMF的优势属,其余样品优势属均为Paraglomus.聚类分析表明两个品种健康烟株根内AMF群落相似性较高,患病植株间根内AMF群落比较类似.侵染结果显示,患病烟株AMF侵染状况与土壤孢子密度均低于健康烟株根际土壤. RDA分析结果表明,全钾是影响AMF孢子密度和侵染状况的主要驱动因子,其次为速效磷和全磷;土壤p H值为烟株根内AMF多样性的主要影响因素,且两者呈负相关;此外,土壤中钾含量对烟草根内AMF群落组成的影响最为明显.研究...     

盾构隧道围岩与衬砌协同作用纵向位移计算法

盾构机掘进过程中,千斤顶顶进力的不均匀引起的纵向位移是管片间初始错台的主要原因之一;基于Timoshenko梁理论的隧道纵向位移计算方法,未能考虑隧道开挖后围岩卸载破坏的变形特征及围岩与衬砌结构的协同作用效应,预测误差较大。建立了考虑围岩卸载扩容效应的等效地基抗力系数计算方法,提出了能考虑螺栓个数的等效抗剪刚度计算公式,建立一种基于Timoshenko梁理论的改进管片拼装式隧道纵向位移理论计算方法。实际工程案例分析表明：考虑围岩开挖卸载过程中围岩的非线性体积相关塑性变形（即扩容效应）更合理;考虑壁后注浆液固化过程的时效性,采用改进的滑移边界条件计算的纵向位移最大值是传统的固定端边界的计算值的2.3倍,边界条件对计算结果影响较大,本文计算方法更符合实际情况,也更安全。     

基于梯度加权类激活热力图的卷积神经网络故障诊断模型鲁棒性分析

深度学习近年来在故障诊断领域受到广泛应用,但基于深度学习的故障诊断模型缺乏工程上的物理解释性,难以保证其故障诊断结果的稳定性。以轴承为例,建立了以小波时频图像为故障诊断依据的卷积神经网络模型(convolutional neural network, CNN),提出了一种基于梯度加权类激活热力图(gradient-weighted class activation map, Grad-CAM)的网络模型鲁棒性分析方法,并利用美国凯斯西储大学(Case Western Reserve University, CWRU)轴承数据集进行验证。首先,将故障直径轴承数据以不同方式混合并训练大、小多个模型。其次,利用Grad-CAM方法,建立时频区域与故障模式之间的联系。最后,利用其他工况下的轴承故障数据,以及含噪数据进行测试,并根据结果结合模型最注重的时频区域进行分析。结果表明,基于深度学习的轴承故障诊断模型在参数较少时更加注重低频区域,并能使其具有更好的鲁棒性。     

江西樟树四特酒香味成分的GC／MS分析

通过对四特酒进行化学处理、分类收集组分,采用GC/MS联用技术对各组分进行分离与定性定量测定,分离出130多个色谱峰,鉴定出65个化合物.     

用几何形体法求解并联机械手位置正解

本文提出以虚拟杆为主要特点的几何形体法用于求解并联机械手的位置正解。与“六维搜索算法”相比,具有初值选取简单,适用性强的特点。为并联机械手的工作空间分析与综合、误差分析与综合等提供了一个有力的工具。     

电网谐波的微机检测和分析系统

为贯彻水电部《电力系统谐波管理暂行规定》文件,适应电网谐波检测管理的需要,研制了本装置。它在微处理机的基础上实现了对电网谐波的自动检测:能测量基波至19次谐波的电压、电流、相位、有功和无功功率,以及电压和电流的总畸变率。本文简述其工作原理、硬件框图、程序流程图、提高测量准确度的措施、测试结果等。     

烧结混合料水分检测及智能控制系统

采用快速失重式水分仪在线检测烧结混合料水分的含量;采用前馈－反馈控制方案烧结混合料水分的含量,前馈控制采用模糊控制,反馈控制采用专家控制。该系统经现场的长时间运行证明了方案的正确性。