一类非线性微分方程的渐近概周期解的存在性

结合耗散型条件,讨论一类非线性微分方程渐近概周期解的存在性.     

铝铜微叠层复合材料制备和组织性能研究

通过真空热压法制备出铝铜金属间化合物微叠层复合材料,研究了保温时间、热压温度等工艺参数对成形过程的影响.采用SEM对结合界面进行显微形貌观察,利用EPMA表征界面处元素分布,确定出扩散层的数量和种类;通过显微硬度测试分析结合界面处的硬度分布.另外,分析了不同工艺条件下铝铜微叠层复合材料的导电率和导热系数.结果表明:随热...     

价值工程方法在矿用链条加工中的应用研究

运用价值分析法对矿用高强度圆环链的加工过程进行诊断分析,通过对象选择、功能系统分析、功能评价,提出优化方案,降低了原材料成本,从而提高链条企业的经济效益.     

灰色马尔科夫链在连续刚构桥梁施工线形控制中的应用

介绍利用灰色马尔科夫链对连续刚构桥梁分段悬臂施工时进行线形控制的基本原理,经过工程实例的应用表明,灰色马尔科夫链能较好地应用于连续刚构桥梁悬臂施工的线形控制,该方法能充分利用桥梁施工过程中各段的历史数据给予的信息,对随机波动性较大的数据也能进行较高精度的预测,具有较高工程实用价值.     

改性氨基聚硅氧烷膜与膜形貌及应用

用原子力显微镜(AFM)和接触角测量仪对乙酸酐改性氨基聚硅氧烷的成膜性及膜形态进行了研究。结果发现,氨基聚硅氧烷在单晶硅基底上均能成膜,但不同氨基聚硅氧烷所形成的膜形貌是不同的,膜的表面形貌实际上与基团的排列方式有关,氨乙基氨丙基聚二甲基硅氧烷在单晶硅基底上形成均匀、平整、光滑的疏水膜;而乙酸酐改性的氨乙基氨丙基聚二甲基硅氧烷则形成凹凸不平、粗糙的具有弱亲水性的非均匀膜。     

大粒径碎石桩在饱和超软土地基中的应用

对广东省西江下游航道整治工程中不排水抗剪强度7~15 kPa的淤泥土地基进行了碎石桩现场试验,得出了采用大粒径碎石桩加固不排水抗剪强度小于20 kPa软土地基的合理施工控制参数:碎石填料主要粒径为5~15 cm;充盈系数为1.4~1.6;密实电流大于50A;留振时间为5~15 s.现场桩径检测、动力触探试验和复合地基大型直剪试验结果表明,采用大粒径碎石桩加固超软土地基是可行的,大粒径碎石桩对增强地基土的抗剪强度和提高软土地基承载力十分有效.     

柴油机连杆轴颈磨损量组合预测模型及应用

为了得到更合理、准确的柴油机的磨损预测结果,基于已有的柴油机连杆轴颈磨损数据,结合现代新的预测理论技术,提出一种指数回归灰色理论相结合的组合预测模型.实际应用情况表明,指数回归灰色理论相结合的组合预测模型在4个预测步长内,组合预测的相对误差在1.0%内,比单个预测的精度要高得多.     

山桐子内生真菌综合性实验的教学探索

以山桐子为材料,对其内生真菌的分离、 鉴定及代谢产物分析进行实验探索.结果表明从山桐子中分离得到1株内生真菌(IA-4),结合形态学和ITS序列鉴定确定其为出芽短梗霉(Aureobasidium pullulans).通过GC-MS对IA-4发酵液乙酸乙酯相、 石油醚相和水相的分析,分别鉴定出7种、1种和2种化合物,其...     

相对论重离子碰撞中的喷注淬火和介质响应

本文简要回顾近年来在相对论重离子碰撞中喷注与夸克胶子等离子体相互作用方面的一些研究工作和进展,主要讨论以下4个方面:领头强子、整体喷注、重味夸克和介质响应.大横动量领头强子谱的压低是喷注淬火研究中最早被关注的观测量之一.在大横动量区间,系统研究了喷注淬火对部分子味道的依赖性,细致考虑了高能夸克和胶子对轻强子和重味强子的产生和核压低的贡献.在中低横动量区间,发现夸克组合机制和非微扰相互作用对解释轻强子和重味强子的核修正因子与椭圆流数据至关重要.整体喷注是近年来喷注淬火研究中的一个热点.利用贝叶斯分析研究了单举喷注和光子-喷注的横动量谱压低效应,定量提取了整体喷注的能量损失及其分布.系统性地研究了整体喷注的内部结构,如喷注形状函数、喷注腰围和喷注横动量弥散、整饰喷注的劈裂函数和劈裂半径、重组大半径喷注以及喷注内重味强子的径向分布等.介质响应一直是喷注淬火研究中的一个重点和难点.喷注在夸克胶子等离子体中的能动量损失会在喷注的传输方向激发出马赫锥等效应,同时在后方会产生扩散尾流.细致研究了介质响应对喷注周围的能量分布以及重子介子产额比的影响;提出了在光子或Z玻色子标记的喷注事例中探测扩散尾流的...     

基于时空图注意力模型的动态软测量建模方法

近年来深度学习由于其特征提取和非线性拟合等方面的优势,在软测量建模中得到了广泛的研究.而深度学习模型是一种黑箱模型,其预测结果难以解释,而且很难将关于过程的先验知识引入模型,这些缺点阻碍了它在实际工业过程中的应用.另外,工业过程数据是具有高度非线性和动态性的时间序列,其本质上反映的是过程随机变量随时间不断变化的趋势,其包含了重要的流程信息,因此在软测量建模过程中引入过程的动态信息是十分必要的.本文提出了一种时空图注意力模型(temporal-spatial graph attention networks, TSGAT),并将其应用在复杂动态工业过程的软测量建模.该方法通过给定变量间结构图来为模型引入先验知识,利用图注意力网络构建变量间的显式的非线性关系,并利用图注意力网络信息聚合的能力对每个时间步的数据完成图上的特征提取,再使用长短期记忆人工神经网络提取时序特征,进而完成对质量变量的预测.为了验证所提方法的有效性和优越性,将该方法应用在实际工业案例合成氨过程中的高低温转换器单元一氧化碳含量的软测量建模,实验结果表明,该模型不仅能够引入先验知识,而且具有较高的预测精度.