湖南省鸟类新记录——黄头鶺鸰

2010年4月分别在湖南沅陵、益阳拍摄两组鹡鸰的照片,鉴定为黄头鹡鸰指名亚种,为湖南鸟类新纪录.     

低压透平叶片表面合成射流非定常流动控制机理研究

基于Langtry-Menter转捩模型的SST湍流模型,通过求解三维非定常雷诺时均Navier-Stokes方程,数值研究了低雷诺数下合成射流涡发生器对Pak-B低压透平叶片吸力面流动分离的影响,揭示了低压透平叶片表面合成射流非定常流动的控制机理.结果表明,引入合成射流涡发生器能够抑制甚至消除低雷诺数下叶片吸力面上的流动分离.在雷诺数为25 000、自由流湍流强度为0.08%下,提高射流控制频率有助于增强合成射流涡发生器对低压透平叶片表面流动分离的控制效果,减少流动损失.当控制频率为10Hz时,叶栅出口的相对总压损失系数为0.42;当控制频率增加到20Hz时,相对总压损失系数仅下降到0.41.这表明,当合成射流控制频率大于10Hz时,继续增加控制频率来减少叶片表面流动损失的效果是不明显的.     

过大过小应力作用下疲劳裂纹的扩展及扩展速度的估算法

工程机械的疲劳强度往往较疲劳试验所得的疲劳强度低得多,如安全系数不足,会引起事故。产生上述问题的一个主要原因是,在多数情况下,工程机械的另部件虽受疲劳极限以下的交变载荷作用,但当其间作用循环次数极少、疲劳极限以上的过大应力时,疲劳极限以下的应力(称为过小应力)将对疲劳断裂破坏产生显著的影响,其结果实际使用寿命较线性累积损伤理论所估算的寿命明显地缩短。 为了探讨裂纹扩展过程中的这种影响效果,在接近实际使用的变动载荷条件下进行了疲劳裂纹扩展试验,并应用电子显微断口分析法对裂纹扩展速度加以定量的估算。本文主要论述上述研究结果及估算疲劳裂纹扩展速度的经验公式,为机械工程设计和使用提供依据。     

上海临港地区盐渍土对水泥品种适应性探讨

用临港地区的盐渍土样分别与普通硅酸盐水泥、矿渣硅酸盐水泥和粉煤灰硅酸盐水泥制成试件,在不同的养护时间内进行无侧限抗压强度实验,测其抗压强度的变化,探讨了盐渍化土壤对水泥品种的适应性,以及固化盐渍土早期的强度变化。该实验成果对于实际施工以及水泥品种的选用具有一定的的理论与指导意义。     

半线性抛物问题的一类三次有限体积元方法

为得到一维半线性抛物方程混合初边值问题的数值解,采用有限体积元方法,提出一种基于插值导数超收敛点的一类三次有限体积元全离散格式,并给出误差估计,证明了格式在时间和空间方向分别有2阶和4阶收敛精度.通过具体数值算例验证了理论分析的正确性和格式的有效性.结果表明:该格式计算效果良好,是一种有效的格式.     

基于并行链式DEA模型的工业企业绩效评价研究

针对区域工业企业构建的特征,依据工业企业性质可将其分解为:国有与国有控股工业企业、私营工业企业、外商投资和港澳台投资企业3种类型,且3种类型企业在区域工业企业体系中具有平行结构.利用并行DEA模型,以华东地区"六省一市"作为实证对象,对评价区域内各种类型的企业绩效水平和地区的整体工业企业绩效进行了测算,通过对计算结果的分析可以获得"六省一市"区域工业绩效水平状况,并可以为区域工业绩效水平的提升提供改进信息与方向.     

百色RCC坝温度场仿真与分布式光纤监测

结合广西百色碾压砼重力坝5号、6A号坝段施工过程,以分布式光纤温度测量系统为手段,形成了两个坝段砼结构三维温度场,不仅提高了施工质量,同时对今后大坝的安全运行十分有利.将实测的砼结构三维温度场的成果,与计算机仿真成果进行了比较分析,发现基本规律一致,实测的结果全面、客观地反映了施工的全过程,且量值小于计算机仿真值.     

东方杯叶吸虫精巢和精子发生的超微结构研究

本文应用透射电镜研究了东方杯叶吸虫精巢和精子的超微结构及精子发生过程,并与体外培养成虫进行比较,提出一种精子结构模式图.精子的形成经历了由精原细胞,初级精母细胞、次级精母细胞、精子细胞和精子的发育等过程.精子细胞形成后,胞质突起形成一分化区,并发育成精子鞘,核向鞘中旋转、浓缩和迁移,两根鞭毛轴丝由鞘中基体发出;鞭毛为9+“1”结构.体外培养成虫尚有几种不正常的成熟精子,可作为体外培养的评价指标.     

基于UML的电子支援下截击空战建模与仿真

针对未来空战中新的作战样式和作战对象，研究了电子支援下截击空战仿真的关键问题。以歼击机、无人机和电子战飞机组成的空中联合编队为主要研究对象。采用面向对象建模技术，利用UML的用例图、类图研究了截击空战的静态功能结构，通过序列图、活动图建立了截击空战的交互模型和活动转换模型，系统地描述了作战流程，重点突出了电子对抗建模，最后实现了截击空战仿真系统。仿真实验证明：该系统能为航空电子对抗系统作战效能评估提供实验平台。     

基于线性回归分析的快速搜索聚类中心算法

针对一种可快速搜索和寻找到聚类密度峰值点聚类算法的缺陷,利用线性回归与残差分析的方法进行改进,可自动、快速地确定聚类中心且优化样本点密度值。算法利用样本点的近邻信息重新度量点的密度值,提高聚类中心点位置稳定性;利用一元线性回归与残差分析,快速、自动地选出聚类中心点,去除了人为选择的主观性。通过理论分析以及在人工数据集和真实数据集的对比实验表明,提出的基于线性回归分析的快速搜索聚类中心算法能够克服原有算法的缺陷,并且在聚类效果和计算时间上优于原有算法、基于密度的带有噪声的空间聚类算法(density based spatial clustering of applications with noise, DBSCAN)以及K-means算法。