垂直导桩锚固方箱-水平板式浮堤消浪性能试验研究

提出了垂直导桩锚固方箱-水平板式浮堤,通过实验室物理模型试验研究了规则波作用下浮堤模型的消浪性能和升沉运动响应.探讨了相对宽度、水平板层数、水平板与方箱间距等几何参数对浮堤消浪性能与浮堤升沉运动的影响及消浪性能与浮堤升沉运动的相关性.试验结果表明提出的方箱-水平板式浮堤的消浪性能好于单一方箱,在B/L(模型宽度与波长比)为0.2时,其透射系数比方箱模型透射系数减小约0.2,升沉高度比方箱模型升沉高度减小0.3倍入射波高.通过对透射系数的主要影响因素进行多元回归分析得到了透射系数的拟合公式.     

汶川地震都江堰市填充墙震害分析

统计分析了汶川地震中都江堰市钢筋混凝土框架结构填充墙的震害情况,通过对比主体结构与填充墙的震害并参照主体结构的抗震设防目标研究了填充墙自身的抗震性能.首先,统计分析了都江堰市钢筋混凝土框架结构主体结构的震害情况,结果表明主体结构满足我国三水准抗震设防目标;然后,将主体结构的地震反应划分为弹性反应和非线性反应两种,对比了这两种状况下填充墙与主体结构的震害,统计结果表明在这两种情况下填充墙的震害都明显高于主体结构,尤其是主体结构反应为弹性反应时,填充墙分别出现了15%和17%的严重开裂和倒塌;最后,探讨了填充墙构造措施对其抗震性能的影响,发现其现有构造措施不能满足地震作用下保持平面内完整性的作用,存在危及人员生命安全的隐患.本研究将为进一步研究填充墙地震破坏机理及其加固方法奠定基础.     

液态Cu等温凝固的分子动力学模拟

使用Tight-binding势函数,对液态Cu在等温凝固过程中的结构变化进行了分子动力学模拟(MD模拟)计算,得到体系在不同温度下的双体分布函数和配位数分布等静态结构信息,对等温凝固过程中FCC短程有序结构可能发生的变化以及由此导致的H-A键型变化进行了分析,并结合键对分析方法计算了不同弛豫时间下典型短程有序结构的分布. 计算表明,在Cu凝固结晶相变过程中1551键应是先向1541键转化,初始三维结构的形成可能主要依赖于Cu原子在两个方向上的扩散和弛豫.     

Al-Si合金枝晶生长相场法模拟影响因素

采用相场法技术,确定了噪声、初始晶核半径、各向异性及过冷度等因素对枝晶生长形貌模拟的影响规律.结果表明:在保证初始晶核不被熔化的前提下,初始晶核半径r0的大小不影响模拟结果;随着界面各向异性系数的增大,枝晶尖端生长速度以线性方式增大,而枝晶尖端半径以抛物线方式减小;过冷度越小,枝晶的生长越困难,越不能出现二次枝晶.相场法模拟影响因素对枝晶生长形貌模拟有重要的影响.     

TC4钛合金压坯的吸氢行为

利用管式氢处理炉研究了TC4钛合金压坯的温度-平衡氢分压关系以及吸氢动力学行为,测定了吸氢速率常数和激活能,并分析了吸氢反应各个阶段的反应机理.结果表明,随着吸氢温度的升高,达到平衡所需要的时间缩短,吸氢后的平衡氢分压升高.在350℃吸氢时,反应机制分别是形核长大、幂函数定律和三维扩散.在400℃吸氢时,反应机制分别是幂函数定律和三维扩散.在450～750℃吸氢时,反应机制均是三维扩散.TC4钛合金压坯吸氢反应的激活能为14.55kJ·mol-1.     

低碳源浓度条件下聚磷菌特性

从北京城市排水集团高碑店污水处理厂二沉池回流污泥中分离获得两株高效聚磷菌株,确定出稀释倒平板分离技术更有利于聚磷微生物的筛选.经形态特征及生理生化实验初步鉴定为不动杆菌属(acinetobacter sp.).确定出A、E两菌的最优碳源选择分别为乙酸钠和谷氨酸钠;并在降低碳源质量浓度,即COD小于100 mg.L-1的条件下进行最佳生长条件优化:A、E两菌的最适pH值分别为8和7,最适温度分别为20℃和25℃;金属镁、钾和锰离子对聚磷微生物具有积极促进作用.聚磷微生物呈现出较好的厌氧放磷、好氧摄磷的特性.     

标准CMOS工艺的外层型人工视网膜芯片设计

针对外层型视网膜修复技术中芯片像素密度难以提高的问题,设计了一种具有更小尺寸及更高像素密度的视网膜芯片。芯片采用CHRT公司0.35μm标准CMOS工艺,选用双向驰张振荡器电路作为基本像元电路,在Cadence软件平台上进行了电路的调试及版图制作和后仿真。实验结果表明,像元电路能够随光电流大小变化输出幅值及频率可调的脉冲信号对视网膜神经细胞进行有效刺激,版图制作后仿真得到像元电路脉冲宽度为0.26 ms,频率为18~503 Hz,版图大小为65μm×65μm,初步设计的芯片大小为1.1 mm×1.1 mm。芯片各项参数均能满足生理学上对视网膜神经细胞进行有效刺激的要求,实验结果为芯片后续研究提供了良好的基础。     

基于SVM与Mean-Shift的非刚性目标跟踪框架

针对动态背景下,序列图像中的非刚性目标跟踪问题,提出了一种基于支持向量机(support vector machine,SVM)和均值移动(Mean-Shift)的序列图像目标跟踪框架。在初始图像中选择跟踪目标所处的矩形框,将目标框周围一定范围的像素作为背景。以目标和背景数据训练SVM二值分类器。运用得到的分类器对下一帧图像相同区域内的像素分类,得到二值的置信图(confidence map),在置信图范围内运用Mean-Shift算法求得当前目标位置,移动目标框和背景框的中心到目标位置,以10%的比例缩放目标框并选择最优者以适应目标尺度变化。以此时的目标像素和背景像素训练新的SVM分类器,进行下一幅图像的跟踪,直至完成整个序列图像跟踪任务。实验证明,该方法适用于动态背景及非刚性目标的跟踪,且实时性较好。     

正交投影阵列信号子空间估计方法

利用特征值分解构造信号子空间存在运算量大的问题,制约了子空间类参数估计方法的实时应用。提出一种新的正交投影阵列信号子空间估计方法,该方法不需要特征值分解,通过对阵列接收数据逐级进行正交投影分解构造阵列信号子空间的一组基向量,使得每个基向量方向上信号投影能量最大,从而保证所张成的信号子空间包含最大的信号能量。定义了衡量子空间估计精度的信号和噪声子空间估计误差函数。理论分析和仿真结果表明,所提方法计算复杂度低,且子空间估计精度优于特征值分解。     

基于反面选择原理的智能融合故障检测模型及其应用

针对反面选择算法用于故障检测所存在的局限性,提出了一种基于反面选择原理的智能融合故障检测模型.该模型利用人工免疫系统的反面选择原理来构建神经网络检测器,通过训练将系统的异常模式信息存储在分布的检测器中,根据检测器的激活来发现系统的故障.通过混沌时间序列的异常检测仿真实验,研究了模型参数对故障检测性能的影响.最后以发动机压气机失速检测实验为例,证实该方法对失速信号的模式特征具有较强的分辨能力,同时表明神经网络检测器比常规的二进制编码检测器具有更好的故障识别能力.