基于Reissner理论的硬夹心夹层板的弯曲研究

传统的夹层板理论都是将夹心视为软夹心,不考虑其面内应力分量和抗弯刚度.本文在修正了Reissner理论的基础上,研究了硬夹心夹层板的弯曲问题,根据最小势能原理得到了具有3个广义位移的弯曲基本方程和边界条件,并对其进行了简化.同时还研究了硬夹心夹层板弯曲问题的有限元格式,推导了4节点四边形等参单元单元刚度矩阵和等效节点载荷列阵,并给出了矩形填充多孔夹层板的ANSYS实体模型解,计算结果表明位移的有限元解收敛于解析解且具有足够的精度,与ANSYS实体模型解也有较好的一致性.     

一类多目标规划有效解的充要条件

给出了广义E-凸多目标规划的KKT必要条件的充分性以及鞍点充分条件的必要性.在广义E-凸性假设下,建立了有效解的两个充要条件.研究结果是对现有研究结果的改进与推广.     

高档数控加工中心的远程动态知识库构建技术研究

为有效保障高档数控加工中心的可靠、稳定、安全运行,开展了刀具系统知识库构建技术研究.重点面向高档车削加工中心,构建以刀具系统为核心的状态监测试验平台;提出了基于粗糙集理论的知识获取方法;进行了知识库模型构建技术研究;建立了基于远程网络的知识获取试验平台,为用户提供了整机运行状态数据查询,为揭示机床运行中的动态性能和故障产生机理以及分析各特征参量与各种故障的内在相关性提供了关键试验技术.     

600MW“W”型火焰锅炉炉内燃烧过程的数值模拟

为了分析"W"型火焰锅炉爆管原因,对某电厂某台600MW"W"型火焰锅炉在100%,75%和50%负荷下以及不同煤质情况下的燃烧过程进行数值模拟计算,研究不同负荷及不同煤质时锅炉炉内速度场、温度场的分布。研究结果表明:100%负荷和50%负荷下速度场和温度场比较对称,75%负荷下则出现明显的偏斜;在100%负荷下,火焰冲刷下炉膛的前后墙两端较严重;在50%负荷下,炉膛火焰中心有所下移,冷灰斗处温度较高;在75%负荷下,后墙火焰冲刷前墙严重,上炉膛温度偏高以致过热器温度过高,这些区域都容易引起受热面结渣和爆管。     

基于小波包惩罚函数的烟机振动信号软阈值降噪

为解决烟机振动信号受到噪声干扰这一问题,研究基于小波包阈值降噪的原理和方法,给出了小波包阈值降噪的步骤,阐述了Birgé-Massart惩罚函数确定阈值的原则和软阈值的量化处理,分析了阈值、信噪比和均方误差随惩罚因子的变化规律.并将基于小波包惩罚函数的软阈值降噪与Rigrsure、Heursure、Sqtwolog、Minimax4种阈值降噪方法进行了比较.结果表明基于惩罚函数的小波包软阈值方法能有效降低噪声.基于该方法的烟机振动信号降噪在保留信号突变部分的同时,具有良好的光滑性.     

大型科学仪器资源共享的模式浅析及新对策研究

根据全国主要省市的经验,对大型科学仪器资源的共享模式做了简要分析.剖析了大型科学仪器资源共享工作目前存在的困难,提出了几个推进大型科学仪器资源深层次共享的对策.认为应从立法、政府保障、市场化运作、集中管理模式以及建立完善的服务体系等方面着力推进大型科学仪器资源的深层次共享.     

高师体育教育专业学生体育教学设计能力的现状调查与分析

体育教学设计能力是体育新课程实施和体育教师专业化发展的迫切需求,也是未来体育教师必备的重要能力之一。本课题以云南师范大学2006级体育教育专业学生为研究对象,采用文献资料法、问卷调查法等方法了解高师体育教育专业学生体育教学设计能力的现状并展开分析。以期为高师体育教育专业体育教学设计理论课程和实践活动教学效率的提高寻找依据,为高师体育教育专业学生教学设计能力的培养提供参考。     

球形Li2ZnTi3O8的制备及电化学性能研究

以钛酸四丁酯水解产物为钛源、乙酸锌为锌源、碳酸锂作为锂源,采用微波固相法合成了Li_2ZnTi_3O_8负极材料,采用X射线衍射仪(XRD)、扫描电子显微镜(SEM)、激光粒度分析仪对材料进行晶体结构、微观形貌及颗粒粒径进行了表征分析,通过恒流充放电测试仪对材料的电化学性能进行测试。结果显示:利用钛酸四丁酯水解产物作为钛源合成Li_2ZnTi_3O_8负极材料具有球形形貌,物相单一,粒度分布较宽,其在100 mA/g的电流密度下的放电比容量达到217.9 mAh/g,库伦效率达到93.53%;在500 mA/g的电流密度下循环50次后仍然有183.4 mAh/g的放电比容量,显示出较好的循环性能。     

基于特征金字塔卷积循环神经网络的故障诊断方法

变工况、变载荷设备部件不同故障的特征在信号中所占比例和位置不固定,且包括大量不同场景下的原始振动信号的多尺度复杂性.对此,提出一种基于特征金字塔网络(FPN)的卷积循环神经网络(CRNN)滚动轴承故障诊断方法.利用卷积神经网络(CNN)框架,并联CNN的卷积层和循环神经网络(RNN)中的长短时记忆(LSTM)层,形成新的CRNN,以充分利用CNN对空间域信息和RNN对时域信息的学习能力;在每一层中权值共享,减少网络参数;利用FPN构建全新特征图,输入一维信号和堆叠后形成的二维信号,对传感器采集的信号进行特征提取,实现故障诊断.利用行星齿轮箱进行故障试验,并进行5折交叉验证,该方法的诊断准确率平均值为99.20%,比基本神经网络模型至少高3.62%,表明该方法诊断精度高、鲁棒性强;利用凯斯西储大学轴承数据集进行验证,证明该方法具有良好的泛用性;利用t-SNE方法对模型的特征学习效果进行可视化分析,结果表明不同故障类别特征具有良好的聚类效果.     

基于FFT的OFDM调制解调的DSP实现

介绍了以FFT实现OFDM调制解调的原理和基4按频率抽取快速傅里叶算法,并在TMS320c6201EVM板上的仿真实现。