几类缠绕的染色及其染色性质

将具有6个顶点的完全非代数连接基本多面体进行拆剪,并将水平整数缠绕与拆剪后的完全非代数连接基本多面体结合,利用缠绕的染色规则,讨论并给出几类完全非代数连接缠绕的染色矩阵.     

面向突发公共卫生事件的社区韧性影响因素研究

社区作为城市治理的基础单元,是防控疫情的第一道防线.对于如何建设一个积极应对突发公共卫生危机并快速自我恢复的韧性社区,探讨影响社区的韧性建设影响因素十分必要.采用问卷调查的方式,使用AMOS软件建立结构方程模型分析社区韧性建设的影响因素.结果表明:五大影响因素对社区韧性建设具有正向作用,社会层面因素对于社区韧性建设的影响最大,其次为组织因素、经济因素、物理因素以及人员健康因素.其中居民对社区归属感和相互间的情感、社区应急组织、社区的基础设施和智慧设备、人员自身的身体健康作用显著,是影响社区韧性建设最重要的因素.     

(3+1)维Korteweg-de Vries (KdV)方程的高阶怪波解和多波浪解

基于Hirota双线性形式，一个新的（3+1）维Korteweg-de Vries（KdV）方程的高阶怪波解和多波浪解被得到.通过作图，更直观地展示和讨论了高阶怪波解和多波浪解的动力学性质.     

Gevrey势能的离散拟周期 Schrodinger算子的非扰动Anderson局域化

考虑一类具有Gevrey势能的离散拟周期Schrodinger算子, 其中其势能可写成一维环面上的大值解析函数加上Gevrey小扰动. 用大偏差定理和半代数理论证明在大系数下, 对任意的固定相位以及对几乎所有的频率, 该算子满足非扰动的Anderson局域化.     

位移放大型扭转阻尼器性能分析

为了加固梁柱节点、避免框架结构出现"弱节点"的破坏模式、提高框架结构整体的抗震和耗能能力,研制出一种具有自主知识产权的位移放大型扭转阻尼器(DATD),并对其进行数值分析和试验研究.首先,设计了18个具有不同参数的DATD,建立其有限元模型进行数值分析;随后,设计并制作了一个DATD,进行性能试验并与有限元分析结果对比.结果表明:DATD滞回曲线饱满,耗能能力强;有限元分析与性能试验的滞回曲线吻合较好,且随着加载位移的增加,两者间误差变小,因此可以采用建立的有限元模型来研究DATD的力学性能.最后,对DATD进行参数影响分析,研究了铅芯直径、铅芯距中轴距离、橡胶层直径、橡胶层厚度及橡胶剪切模量对其特征参数的影响,结果表明:DATD的屈服剪力、等效刚度、等效阻尼比及耗能系数随着铅芯直径增大而明显增大,随着铅芯距中轴距离的增大略有增大;随着橡胶层直径、橡胶剪切模量的增大,屈服剪力及等效刚度逐渐增大而耗能系数及等效阻尼比逐渐减小;4个特征参数均随着橡胶层厚度的增大而略微减小.     

一维离散平均曲率方程Neumann问题解的存在性

用紧向量场方程的解集连通理论给出一维离散平均曲率方程Neumann问题的上下解方法, 并给出其解的存在性结果.     

基于位点特异性打分矩阵的卷积神经网络预测SARS-CoV-2核衣壳蛋白的蛋白质二级结构

新型冠状病毒(SARS-CoV-2)有4种关键的结构蛋白,而核衣壳蛋白就是其中的1种.本实验从公开数据库NCBI上选取的SARS-CoV-2核衣壳蛋白质序列数据,分析SARS-CoV-2核衣壳蛋白与SARS-CoV核衣壳蛋白的序列相似性,对SARS-CoV-2核衣壳蛋白的理化性质和疏水性进行分析;在此基础上提出基于位点特异性打分矩阵的卷积神经网络,预测SARS-CoV-2核衣壳蛋白的8类蛋白质二级结构.研究结果表明,核衣壳蛋白的二级结构主要为无规卷曲,此结果可为抗病毒药物的研发与新型冠状病毒肺炎的诊断提供参考.     

安庆CGCS2000坐标转换的设计与实现

分析现有自然资源和规划空间地理信息数据,利用国家全球导航卫星系统和区域似大地水准面精化成果,构建安庆独立坐标系与2000国家大地坐标系转换关系,采用平面四参数转换模型,自主研发2000国家大地坐标系转换软件,实现空间地理信息数据的大地基准转换.     

基于三阶泰勒展开逼近目标函数的无约束最优化算法

针对基于二阶泰勒展开逼近目标函数精度低的牛顿法优化问题,研究基于三阶泰勒展开逼近目标函数的最优化算法意义明确,算法归结为多元二次方程组的求解,应用非线性方程组的牛顿法求解,在目标函数中加入二次函数辅助项,提出两个改进的最优化算法,改进的算法1可保证牛顿法的雅可比矩阵非奇异,改进的算法2可保证牛顿法的雅可比矩阵正定,所提出的无约束最优化算法可推广到高阶泰勒展开情形,数值分析例验证了所提出的最优化算法的有效性.     

基于熵评价模态分解的雷达信号双谱特征识别

针对在低信噪比下雷达信号调制识别准确率低、抗噪性差的问题, 提出一种基于熵评价模态分解和双谱特征提取的识别方法。利用双谱可以抑制高斯噪声的特点, 分析了在低信噪比下进行信号调制识别的可行性并引入了噪声项。由于噪声项的干扰, 双谱在0 dB以下时, 噪声抑制效果变差, 提出了基于信息熵评价的经验模态化分解对信号进行预处理, 提高信噪比。最后, 设计了卷积神经网络分类器, 实现对不同调制类型信号的识别。仿真实验结果表明, 本文方法相比传统方法具有良好的抗噪性, 能够在低信噪比下对不同类型信号进行有效识别。