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.     

阶次自适应AR等效电路模型的锂电池SOC滑模观测

基于等效电路模型的一类车载动力电池剩余荷电状态(state of charge，SOC)的估算方法，其估算精度高度依赖于模型精度，模型精度又正比于模型复杂度，以至于难以较好地应用于嵌入式控制单元.提出复杂度相对较低、能够自适应确定最优模型阶次的全新等效电路模型——基于阶次自适应AR模型的车载动力电池等效电路灰箱模型.基于此灰箱模型，给出锂离子电池SOC的滑模观测器设计推导及能观性、收敛性证明.结果表明，本文提出的基于阶次自适应AR等效电路灰箱模型的滑模观测器SOC估算方法(adaptive autoregressive-sliding mode observer，AAR-SMO)具有低模型复杂度、高精度、强鲁棒性及快速收敛等性能.     

茶树花多糖研究进展

茶树花与茶叶同根共生,但往往被视为茶树的废弃物,不能很好地加以利用,从而造成资源的浪费与损失。茶树花含有丰富的活性物质,其中茶树花中的多糖成分与茶叶中含有的多糖成分基本相同,但含量明显高于茶鲜叶。茶树花多糖具有降血糖、抗氧化、免疫调节作用及抗肿瘤、肝保护、抗凝血等多种生物活性,是非常宝贵的新资源食品。茶树花多糖主要的提取方法包括溶剂提取法、酶法提取、微波辅助提取和超声辅助提取法。提取出的茶树花粗多糖,一般需要经过脱蛋白、脱色、色谱柱分离等纯化工艺,得到纯净的茶树花多糖。目前,围绕茶树花多糖的研究报道较少,值得对其进行深入研究。聚焦茶树花这一新资源食品,围绕茶树花多糖的生物活性、提取方法、分离纯化方法等方面进行阐述,以期为研究茶树花及其多糖活性物质的开发利用提供新的研究思路。     

本科教学中逻辑性课程《纳米材料》的主线设计探索

《纳米材料》课程主要讲解纳米材料的结构与性能之间关系的概念与理论,这种定位决定了纳米材料课应采用逻辑教学法.在这种方法下需找到课程逻辑起点,然后沿着起点设计出一条课程主线,建立课程理论体系,从而合理承接培养方案中的课程群.在《纳米材料》中,纳米结构就是逻辑起点,主线就是"结构与性能"的关系.故该门课程应按"结构和性能"这条主线展开.对现行纳米材料课程内容进行分析,大部分内容均可用主线串联起来.该方法为类似的逻辑性课程教学方法改革以及在课程章节内容之间建立逻辑关联提供借鉴.     

基于指标函数的舰载机机队回收调度优化研究

由于复飞逃逸、飞行故障等因素随机发生, 传统静态调度方法难以有效解决动态随机调度问题。对此，提出一种基于飞机优先序指标函数的蒙特卡罗模拟-差分进化搜索的实时调度算法。在离线模拟回收环境下，由算法完成基于随机模型的指标函数系数优化，后由该指标函数实现对机队优先序的实时评估排序，进而完成回收在线动态调度。仿真结果表明所提算法能有效解决回收调度问题。在相同机队初始输入下, 目标值呈现较好统计特性, 其期望值能够快速收敛到一定范围, 且无复飞情况下着舰时间窗目标呈显著正态性; 不同回收机队输入对指标系数最优值的散布较小, 表明指标函数评估优先序具有较好的通用性和有效性; 模拟回收调度发现, 着舰成功率的提高将显著降低机队复飞次数, 提高回收效率。     

国际基于立方星平台的空间科学发展态势及启示

 空间科学主要是基于航天器平台获取实验数据、实现科学发现的重大前沿基础研究。中国实施了"悟空""慧眼"等一批较大的科学卫星任务。阐述了国际上重要科学发现和成果，提出当前国际上已认识到立方星在空间探索与发现中的重要作用；总结了美欧等航天强国和机构已实施和论证的若干立方星科学探测计划及取得的有影响力的原创科学成果，以及中国立方星技术演示验证和商业航天已取得的进展；提出了中国空间科学界应进一步关注立方星的发展，利用立方星平台开展研究，与传统大中型空间科学卫星形成互补，增强并拓展相关领域的探测能力，有效降低任务难度并缩短研制周期，促进中国空间科学取得更多重大发现和突破。     

不溶性腐植酸的制备及其吸附能力

采用陕西黄陵风化煤中提取的腐植酸为原料,选取保温温度和保温时间为变量,利用高温脱水钙化法制备出不同条件下的不溶性腐植酸.实验结果表明当改性的腐植酸保温时间为2 h,保温温度为330℃时,吸附效果最佳,最佳条件下制备的不溶性腐植酸对水体中Cu~(2+)的吸附量为8.87 mg/g,对亚甲基蓝吸附效率达98.8%.腐植酸的碘吸附值158.4 mg/g,而最佳制备条件下的不溶性的腐植酸比表面积增加,微孔吸附能力增强,碘吸附值可达262.9 mg/g.扫描电子显微镜(SEM)分析可以看出不溶性腐植酸表面更加粗糙,并负载了许多球状小颗粒,有助于提高吸附能力;傅里叶变换红外光谱(FTIR)分析表明不溶性腐植酸结构中羟基和有机卤化物的含量明显增高,有利于对重金属离子和有机污染物的吸附.     

基于混合流量预测的虚拟网络拓扑重构方法

目前在构建虚拟网络时, 为满足用户动态变化的带宽需求, 虚拟网络控制平台通常把虚拟链路带宽设置为流量最大值, 一定程度上造成了资源浪费。针对这一问题, 提出一种基于混合流量预测的虚拟网络拓扑重构方法, 利用基于参数优化选择的混合流量预测算法对下一周期的网络流量进行预测, 根据流量预测结果进行拓扑重构, 在避免出现乒乓效应的同时节省更多带宽资源。为了提高流量预测算法的精度与效率, 首先采用小波分解方法将流量数据分解为高频的细节时间序列和低频的近似时间序列, 然后利用基于粒子群优化的相空间重构方法, 对该时间序列进行特征提取构建训练样本。之后分别采用混沌模型对细节时间序列进行训练预测, 采用极限学习机(extreme learning machine, ELM)神经网络对近似时间序列进行训练预测。仿真结果表明, 所提的流量预测算法在保证预测精度的同时, 运行时间更短, 预测效率更高, 进而保证了拓扑重构方法可以节省更多的带宽资源。     

从《坛经》看早期南禅的时间意识解析

"前后"和"顿渐"是早期南禅思考修行和解脱时常用的哲学语言,这些语言中蕴含着对于时间的思考。早期南禅认为时间表现于个人和众生的"心"中,是一种对于"念"的错觉。时间有着一种特殊的表现方式,即以时空交错显示"顿悟"时融汇中西古今的思维跳动。早期南禅对时间的思考是一种对时间的承认,同时亦是一种对时间的解构,以弱化物理时间前后、长短、快慢的属性和以心理无念的超越性来解构时间,从而达到对时间的领悟和自身的解脱。     

循环流化床锅炉中回转式空气预热器腐蚀、漏风分析计算

烟气酸露点与空预器漏风率的准确计算对于电站锅炉的设计及尾部受热面的布置都非常重要;现有文献对两者的理论计算与实测值偏差较大,造成排烟温度偏高。为了进一步提高锅炉能源利用率,要求对酸露点与空预器漏风率的确定更加精确。结合四分仓空预器在机组检修过程中存在的腐蚀、漏风问题,找出主要影响因素,对山西某电厂循环流化床(CFB)锅炉的烟气酸露点和空预器漏风率进行了计算,计算结果在锅炉实际运行中也得到了应用,并且可来指导空预器在锅炉实际运行过程中应该控制的运行参数,保证机组安全、经济运行。