面内循环压缩载荷下船体平板的剩余极限强度

通过对受压薄板进行弹性大挠度理论与刚塑性极限分析,提出了对面内压缩循环下基于塑性累积变形的船体平板剩余极限强度的简化分析方法,区分了面内压缩循环历程所包括的加载、塑性流动与卸载等三个典型阶段.经过与已有实验结果进行对比,表明简化方法的结果能更好地符合实验结果.最后,运用简化方法与非线性有限元分析了一块实船船体板面内循环压缩载荷下的剩余极限强度,所得结果一致.     

基于联合调频傅里叶变换的步进频雷达目标运动的补偿

针对频率步进雷达目标成像过程中运动参数精确估计及补偿问题,提出了基于脉间和脉内联合调频傅里叶变换的参数估计方法. 目标回波信号与本振信号混频后看作线性调频信号,将其作调频傅里叶变换,并在脉组间进行相干累积. 通过对调频率的搜索得到目标速度的精确估计,从而实现了低信噪比下目标运动的补偿. 由于该方法在调频傅里叶变换过程中,频率维采用了IFFT操作,运算效率较高. 计算机仿真结果进一步表明了该方法的有效性和实用性.      

基于多幅图像序列的三维重建

基于多幅图像序列的三维重建技术, 以两幅图像的三维重建算法为基础, 采用由运动中恢复校准的结构方法, 在已知摄像机参数的情况下, 利用KLT特征点跟踪算法, 实现了多幅图像的三维重建, 并利用集束调整优化了重建结果.     

葛花解饮颗粒的研制

目的：葛花解饮原汤剂改换剂型为颗粒剂。方法：本实验利用正交试验优化了提取工艺、成型工艺,并建立了质量标准。结果：当归、葛花、玄参等最佳制备工艺醇为提取溶剂;熟地黄、甘草等最佳制备工艺水为提取溶剂。当归、葛花、玄参等药材加10倍量70％乙醇,回流提取5次,每次川、时;水提工艺：熟地黄、甘草等药材加10倍量水,煎煮3次,每次2小时,过滤,合并滤液,减压浓缩至相对密度为1．15（20℃）,加乙醇使含醇量达70％;黄连的提取工艺：10倍量70％乙醇,回流提取5次,第1次2小时、第2、3次1小时。以80％乙醇作润湿剂,制粒,所得颗粒流动性良好;采用高效液相法对样品中阿魏酸的含量进行了测定及其方法学考察,结果显示其平均回收率分别为97．50％、2．04％,表明方法准确、可靠。结论：制备工艺合理,质量可控。     

氧化亚铁硫杆菌生长特性的研究

采用单因素实验研究实验室分离的氧化亚铁硫杆菌的生长特性.通过测定培养过程中吸光度、Fe2 浓度和总Fe浓度的变化,计算Fe2 氧化速率,研究初始pH值、初始接种量和温度对细菌生长的影响.结果发现,该氧化亚铁硫杆菌在接种初期,生长缓慢,对Fe2 的氧化速度较慢,12h后繁殖速度加快,氧化速率开始增加,27h后对Fe2 的氧化速率达最大值0.52g/(L.h),30h后Fe2 转化率接近100%;适宜于该氧化亚铁硫杆菌生长和代谢的初始pH值为2.30,接种量为10%,培养温度为28℃.     

不同培养基对山羊毛囊体外培养的影响研究

为得到1种简捷而适宜的山羊毛囊体外培养方法,采用3因子3水平的拉丁方正交试验设计(L9(34))方法,对比研究了无血清的Williams E培养基、无血清的DMEM培养基和添加10％FCS(胎牛血清)的DMEM培养基,及其在3种培养基中分别添加0、2和10ng／mL 3种不同质量浓度的血管内皮细胞生长因子(VEGF)和表皮细胞生长因子(EGF)时对毛囊体外培养的影响。将成年青山羊皮肤上的单根毛囊完整地分离出来,并同时平行培养在9种培养基中,借助于倒置显微镜和目镜测微尺随时不断地观察毛囊生长的形态变化和测量毛根的长度。结果发现:山羊游离毛囊在9种培养基中均能很好地生长;但以无血清的培养基和在Williams E培养基的效果最好;分别和同时添加2％～10％的VEGF和EGF时可加快毛囊的生长;添加10％FCS和不添加细胞生长因子时毛囊也能生长,但生长速度较慢。     

应用三块排样方式求解二维下料问题

本文采用顺序价值修正框架和三块排样方式求解二维下料问题。该框架顺序生成排样方案中的各个排样方式(排样图),用每个排样方式满足部分毛坯的需求,直到满足全部需求为止;动态调整毛坯价值,使毛坯价值趋于合理;多次迭代生成多个不同的排样方案,实现优选。采用的三块排样方式通过不完全枚举法生成,其中最多包含三种毛坯,从而有利于简化下料工艺。通过与线性规划算法比较,说明在毛坯需求量较小的情况下,本文算法能有效减少板材消耗量。     

普通陶器材料化学镀镍技术

实验研究了普通陶器材料化学镀镍的操作方法、工艺条件及各种因素对镀层的影响.结果表明,普通陶器材料经过预处理及敏化、活化处理后,化学镀镍的pH值在7.0,镀镍温度在80℃,反应时间40～45min,镀层质量较好.     

空中交通流量预测的人工神经网络和回归组合方法

为了寻找合适的空中交通流量预测方法,在综合回归预测方法和人工神经网络预测方法优点的基础上,提出采用组合预测方法的思想,并基于多元线性回归模型确定组合方法的权重系数。以北京管制区大王庄导航台流量预测为实例,分析结果表明:组合预测方法对实际流量有好的拟合度,能提高人工神经网络的泛化能力,并减小预测的误差,即总体上不仅优于传统的回归预测方法,也优于单独的人工神经网络预测方法。组合方法为空中交通流量的预测提供了一种可靠而有效的新途径。     

双核铜、锰三元配合物[Cu2(L1)(Phen)4](ClO4)4及 [Mn2(L2)2(Phen)4](ClO4)2: 合成、表征、结构与π-π堆积作用

合成了含邻菲咯啉的三元混配的双核酮、锰配合物：[Cu2（L^1）（Phen）4]（ClO4）4（1）和[Mn2（L^2）2（Phen）4]（ClO4）（2）（Phen=邻菲咯啉,L^1=苯并三氮唑,L^2=4-喹啉羧酸）,并用X-射线单晶衍射法测定了它们的晶体结构．配合物1中两个Cu（Ⅱ）中心均为五配位的四方锥配位构型,两金属中心之间通过苯并三氮唑桥联,分子内Cu…Cu距离为0．5877nm;配合物2中Mn（Ⅱ）中心为六配位的八面人本构型,两个4-喹啉羧酸均以双单齿的桥联模式将两个Mn（Ⅱ）原子连接,分子内Mn…Mn的距离为0．4728nm．此外,两个配合物均存在着较强的π-π堆积作用．