具有循环中心因子升列的群

广义幂零群理论是无限群论理论的重要组成部分,受到国内外很多学者的关注.作者借助群的(超限)上中心列的构造,引入了超幂零群的定义,研究了超幂零群的基本性质,证明了在非有限生成群中群的超幂零性与幂零性是不等价的.同时还给出超限上中心群的一个特征性质.     

最大仰视角的航天器测控设备选址方法

针对航天发射初始段测控设备布站受地形影响的问题,提出了一个基于最大仰视角的测控设备选址方法.以测控设备无遮挡最大仰视角的通视性分析方法为基础,在数字高程模型(digital eleration model,DEM)空间数据中,将航天器飞行星下投影点为中心,按照螺旋方式,以中心为起始点由里向外分析布站区域中DEM各网格点与航天器的通视性,通过比较航天器各时刻的通视性,得到某时段内覆盖航天器飞行弧段的可视区域,选择满足两两距离大于规定值的三个网格点作为测控设备选址地点.     

从思维方式不同看英汉翻译中句子视点的转化

翻译活动不仅是一种语言活动,更是一种思维活动。人类思维不仅具有共性,同时也必然具有个性,即民族性。思维方式的差异导致人们对同一事物在语言上会采用不同的表达方式。本文从中西两种不同的思维方式出发,对翻译中句子视点的转化进行了初步探讨。     

高校国防生体育教学训练形式拓展探究

高校国防生的体育教学训练往往沿袭了普通大学生的体育教学训练形式,针对性不强,影响了国防生军事体能素质的提高。通过调查分析指出。高校国防生体育教学训练形式应从开展新生体能强化训练、开展体能大比武等六个方面来进行拓展。     

基于云计算的大数据关键特征高效提取方法研究

传统特征提取方法不适于大数据特征提取,提取效率低;为此,提出一种新的基于云计算的大数据关键特征高效提取方法。介绍了云计算中的MapReduce编程模型,给出Map与Reduce两个阶段的任务执行过程,通过MapReduce编程模型对大数据关键特征提取方法进行编程和处理,在云计算中实现高效运算。通过样本局部特征对特征集合进行评价,选择大数据关键特征。通过相空间重建保证大数据特征的不变性,在此基础上,引入关联维实现大数据关键特征的提取。实验结果表明,采用所提方法对大数据关键特征进行提取,可行性和效率高,与其他方法相比有更好的性能。     

电镀Zn-Ni-Mn合金镀层的电化学还原机理

为探索Zn-Ni-Mn合金镀层共沉积的电化学还原行为及电结晶机理,采用阴极极化法、循环伏安法和恒电位阶跃法研究了镀液组分浓度、镀液温度及p H值变化对Zn-Ni-Mn合金镀层共沉积的影响及Zn-Ni-Mn合金镀层共沉积的电化学还原行为。结果表明:增大主盐浓度、减小络合剂及光亮剂浓度、升高镀液温度、减小p H值均可减小阴极极化,促进Zn-Ni-Mn合金镀层共沉积;与单一金属相比,合金镀层更易沉积,且无论是单一金属沉积还是Zn-Ni-Mn合金镀层共沉积均经历了形核过程。Zn-Ni-Mn合金镀层沉积的形核方式属于扩散控制下的三维连续形核。     

套筒截面尺寸对套筒灌浆搭接接头拉伸性能影响试验

为研究套筒截面尺寸对套筒灌浆搭接接头受力性能的影响，进行了39个套筒厚度、内径不同试件的单向拉伸试验，研究了其破坏形态、极限承载力、延性、钢筋和套筒应变等性能. 结果表明：试件的破坏形式有钢筋拉断破坏和钢筋拔出破坏；由于加载偏心影响，试件的有效搭接长度约为设计搭接长度的81%；套筒内径相同时，在一定厚度范围内，随壁厚增加，套筒约束增强，试件承载力增大；套筒壁厚相同时，壁厚较小（1.5?mm）时，约束较弱，内径（类似保护层厚度）越大，试件承载力越大，壁厚大于等于2.0?mm时，约束增强，试件发生拉断破坏，内径的增加对承载能力影响小；在弹性阶段，套筒壁厚比套筒内径对钢筋-灌浆料黏结力的影响更明显；套筒中部截面的纵向应变在加载前期为拉应变，随荷载增大逐渐向压应变转化；套筒中部截面的环向应变在加载前期为压应变，随荷载增大逐渐转变为拉应变.提出的接头极限黏结应力和钢筋临界搭接长度计算公式，适用性较好，可供实际工程参考.     

大型复杂结构件几何参量在线精密测量系统搭建及工程应用

针对大型复杂结构件几何参量在线精密测量的技术难题，本文开展了基于多轴联动激光扫描和结构光三目视觉摄影的尺寸测量技术研究；通过结构方案设计、算法研究、软件开发及系统搭建，研制了针对不同测量对象的多套非接触式几何尺寸测量系统.测试校准结果表明，激光扫描测量系统在15 m距离的测量不确定度为2.656 mm,结构光三目视觉测量系统在7 m距离的测量结果不确定度为1.552 mm,均满足大型结构件的测量范围及精度要求.在此基础上，本文采用两种类型的测量系统同时对生产现场大型热态锻件外圆直径参数进行在线测量，重复测量误差均小于±4 mm,测量结果表现出良好的一致性.研究结果为大型结构件表面和内部几何尺寸的高精度在线测量提供了有效的技术方法和装备.     

基于BP神经网络与BOLL通道的结构监测数据识别修复

通过BOLL通道法巧妙地引入第三方数据，与原始数据互相验证分析，以此构建上下轨线，求取偏离值得到改进型BOLL通道法进行相关的非均匀温度场异常温度识别过滤，再结合IDW算法验证对非均匀温度场缺失温度数据的补全效果，并且基于BP神经网络模型提出两种应力修复方法，对应力监测数据进行修复，然后对修复效果进行研究，验证方法的实用价值.研究结果表明：改进型BOLL通道法在处理非均匀温度场方面具有独特的区域自适应性，在去除异常温度数据的同时较好保留了非均匀温度场研究的突变温度细节；IDW算法综合考虑了测点温度的非均匀性，对于温度场缺失温度数据的补全具有较好效果；同时基于BP神经网络构建温度相关性、多测点相关性的应力修复方法，对非均匀温度场监测中的应力数据进行修复，其结果具有相当的可靠度.