一种基于局部平均法向变形的网格参数化方法

针对有边界无边界的网格参数化问题, 提出一种局部平均法向变形的网格参数化方法, 以平均曲率流的方式为参考, 将顶点推向其邻居的平均位置, 使网格变形至平面或球面. 首先, 计算每个三角形邻居面的平均法向, 并以该法向为目标, 计算每个面法向变化的旋转矩阵; 其次, 基于Poisson方程将整个网格重新“缝合”, 通过优化拉伸能量, 计算顶点的新坐标. 交替迭代上述两个步骤, 将网格变形至常平均曲率曲面. 该算法与一般的基于能量优化的方法不同, 每次迭代只需求解稀疏线性方程, 因此可以快速处理大型数据集. 通过在形变过程中加入惩罚函数动态地调整全局平均法向量的权重, 避免了变形过程中三角形退化或翻转的问题. 实验结果表明, 与其他参数化方法相比, 该方法具有实用可靠、 计算效率高等优点, 并能在同一框架下计算低扭曲的平面参数化和球面参数化.     

模具结构对连续纤维增强热塑性复合材料性能的影响

采用自行设计的两种不同结构的熔融浸渍模具制备了连续玻璃纤维增强聚丙烯预浸带，测试了模具结构对预浸带的孔隙率、纤维断裂率、界面形貌、纤维分散均匀度和拉伸强度的影响，建立了纤维浸渍模型和纤维断裂模型，并通过理论模型对预浸带的孔隙率和断裂率进行理论预测。结果表明，本文建立的数学模型能够有效预测预浸带的浸渍程度和纤维断裂率，可用于浸渍模具结构的优化设计；在本文范围内，与波浪形模具相比，斜齿形模具的多楔形区结构可以有效地降低预浸带孔隙率和提升纤维分散程度；波浪形模具的流道圆角半径较大，楔形区个数较少，与斜齿形模具相比，可有效降低纤维断裂率并提升拉伸性能。     

Ti-1300钛合金挤压管材组织性能研究

通过室温拉伸测试和显微组织观察，研究了挤压温度和热处理工艺对Ti-1300钛合金挤压管材显微组织和力学性能的影响，讨论了热加工工艺、显微组织和力学性能之间的关系。结果表明：Ti-1300钛合金在两相区挤压后的横向组织均匀细小，纵向组织沿挤压加工流线破碎均匀；其拉伸强度高达1 445 MPa。管材在相变点以上的高温固溶组织主要由等轴β相晶粒组成，具有较好的塑性。合金两相区挤压后具有较好的强度和塑性的匹配，两相区挤压的塑性明显优于β单相区挤压，尤其面缩。试样经过固溶时效处理后显微组织明显细化，强度大幅度提高，可达1 300 MPa以上。     

同向双螺杆间隙对含能材料加工过程的影响研究

为研究螺杆间隙对流道中药浆的安全性能和混合效果的影响，在螺杆构型相同的情况下，设置1.2、1.6 mm和2.0 mm 3种不同的螺杆间隙，建立非等温流场模拟模型，用模拟计算得到的压力、温度和剪切应力来评价流道中药浆的安全性能，用加权平均剪切应力和累积停留时间分布来评价螺杆的分散混合和分布混合能力。结果表明：随着螺杆间隙的增大，流道中药浆的安全性提高，混合效果变差。     

一个较精确加强型的半离散Hilbert型不等式

应用权函数的方法及Hermite Hadamard不等式, 建立一个较精确且加强型的半离散非齐次核Hilbert型不等式, 并给出该不等式具有最佳常数因子联系参数的一组等价性质及一些特殊参数不等式.      

MoTe2的电子结构及光学性质的理论研究

利用密度泛函理论第一性原理方法对MoTe_2的能带结构、能态密度和光学性质进行了理论计算,得到能带结构、态密度、光吸收谱、能量损失谱和介电函数等光学性质。结果表明:MoTe_2具有间接带隙宽度为1.066 eV的半导体材料,价带主要由Mo的5s4p价电子和Te的5s5p价电子起主要作用;导带由Mo和Te的4d价电子起主要作用。由获得的光学性质可知,介电函数的实部和虚部的峰值都出现在低能区;位于可见到紫外区域的光子具有很强的吸收,最大吸收系数为2.84×10~5cm~(-1);同时在光子能量为16.40 eV处出现了共振现象,其它区域内电子之间共振非常微弱。这些光学性质奠定了该材料在制作微电子和光电子器件方面的作用。     

基于分数阶字典的间歇采样转发干扰自适应抑制算法

间歇采样转发干扰是一种对现有体制雷达具备高度威胁的新型干扰,典型样式包括间歇采样直接转发干扰、间歇采样重复转发干扰和间歇采样循环转发干扰。干扰信号与真实回波时频域、分数阶域混叠,常规信号处理方法难以做到有效分离。针对该问题,分析了3种干扰样式时域、最优分数阶域特征,构造了两种分数阶正交字典,即分数阶大字典和分数阶联合字典,区分弱干扰背景回波信号和强干扰背景回波信号,采取不同的干扰抑制方法,从而构建了基于分数阶字典的间歇采样转发干扰自适应抑制算法。仿真结果表明,所提算法适用强弱干扰背景,弱干扰背景下恢复信号与真实回波相似度更高,强干扰背景下恢复信号信噪比(signal to noise ratio, SNR)损失更低。     

基于漏磁检测的桥梁拉索断丝识别

为实现桥梁拉索漏磁(MFL)检测中低信噪比(SNR)时的断丝识别,提出了基于有效短时互相关(STCC)的损伤识别方法.对拉索进行重复测试并提取对应的信号片段进行互相关分析,通过重新归一化,在短时互相关序列中融入短时能量特征,再结合双阈值法进行断丝识别.制作了含有多种断丝损伤的足尺拉索模型进行漏磁检测试验,基于试验结果验证所提出的方法.结果表明:该方法的损伤判别精度比既有方法提高了15.7%～16.9%,在低信噪比下仍取得了较高的损伤识别精度.     

中国苦苣苔科植物中王文采旧分类系统与Weber新分类系统的名实更替

自从引入分子系统学的观点和技术手段以来,我国的苦苣苔科植物在属一级水平上的撤销、合并、转置、扩增等修订与再修订工作多次发生。众多物种的系统位置变迁、学名的更替变换对我国科研人员在国产苦苣苔科植物研究、成果发表方面造成了很大的混乱和困扰。为协助不同学科方向的学者更好地理解我国苦苣苔科植物系统修订与变更前后的过渡关系,同时解决苦苣苔科分类系统发生的变化导致出现的大量相关拉丁学名和中文名错用的现象,本文研究了自2011年中国苦苣苔科植物新系统构建以来,中文科技论文中中国苦苣苔科植物名称(包括学名和中文名,主要是学名)更替上出现的混淆问题,并据此展开分析。从学科和时间的角度看,2012—2017年,中文科技文献中修订前的属名仍然大量出现,以唇柱苣苔属为首,出现在园林植物学、植物生态学、植物生理学、植物化学、中药学等学科之中,但随着新分类系统逐渐被接受,旧学名出现的频度开始出现下降。进一步统一修订后的我国苦苣苔科植物学名和中文名,对于提高中文科技期刊的科学性具有重要的意义。     

深度学习源代码缺陷检测方法

针对由于传统的源代码缺陷分析技术依赖于分析人员的对安全问题的认识以及长期经验积累造成的缺陷检测误报率、漏报率较高的问题,提出了一种深度学习算法源代码缺陷检测方法.该方法根据深度学习算法,利用程序源代码的抽象语法树、数据流特征,通过训练源代码缺陷分类器完成源代码缺陷检测工作.其依据的关键理论是应用深度学习算法及自然语言处理中的词嵌套算法学习源代码抽象语法树和数据流中蕴含的深层次语义特征和语法特征,提出了应用于源代码缺陷检测的深度学习一般框架.使用公开数据集SARD对提出的方法进行验证,研究结果表明该方法在代码缺陷检测的准确率、召回率、误报率和漏报率方面均优于现有的检测方法.