三维几何模型分解及其应用技术综述

三维几何模型分解是对模型的几何和拓扑信息作进一步处理的基础,在计算机图形学,计算机辅助几何设计和数字几何处理等方面有着广泛的应用,是当前的热点研完领域.模型分解的优化问题可等价转化为使分割边数目最小的图划分NP-完全问题.概述了模型分解的原理,属性和应用,系统地介绍了这一领域的工作成果并进行了分类,分析了各方面典型算法的优缺点,最后展望了这一技术的发展前景.     

隐形飞机为什么能隐身

第二次世界大战后,各种雷达相继问世,只要飞机一起飞,即使相隔数千公里,马上就会在洲际雷达的荧光屏上现形。     

沉积电位对ZnO薄膜结构及光电性能的影响

以硝酸锌溶液为电解液,采用电化学沉积方法,在导电玻璃(ITO)上制备ZnO薄膜.使用X射线衍射仪、扫描电子显微镜对制备的ZnO薄膜结构和形貌进行表征,并研究薄膜的光电性能.结果表明,通过该方法制备的ZnO具有标准的六方纤锌矿纳米柱状结构,沉积电位为-0.75、-0.80、-0.85 V时,制备的ZnO纳米柱的直径分别为250、400、500 nm,禁带宽度分别为3.12、3.27、3.29 eV,光电流密度分别为1.18、1.07、0.89μA.cm-2.     

应用神经网络-蒙特卡罗法的可靠性分析方法

为了提高内燃机设计的可靠度，提出了应用神经网络－蒙特卡罗法求解发动机零部件可靠度的新方法，该方法利用神经网络根据有限元分析样本逼近应力函数，结合应力－强度干涉模型，采用蒙特卡罗随机模拟求取可靠度。将计算结果与常用的一次二阶矩法，设计验算点法相比较，表明该方法是可行的，而且适用面更广，可适用于多参数且服从于任何分布的问题。     

基于宽频子波的检波组合目标函数优化方法

传统用于设计检波器组合参数的目标函数常以单频简谐波为研究对象,考察零点位置、压制带等局部信息,不符合地震子波的实际频率构成和空间连续性分布特点。以宽频带子波的组合能量响应为基础,利用干扰波与地震反射信号的主体连续分布在空间不同区域的性质,建立了具有统计意义的4种目标函数,4种函数在噪声压制和有效信号保护层面各有侧重点。通过理论分析、数值模拟和实际数据试算,比较了不同目标函数在噪声压制、反射信号损伤、信号频谱变化及AVO畸变方面的差异,分析认为,优先保护有效信号的目标函数能够降低组合低通滤波效应,尤其对远道的AVO畸变影响较小,更加具有优势。     

聚对苯乙烯撑型超支化共轭聚合物的合成及荧光淬灭研究

通过Heck缩聚反应合成了2种以三苯胺为核的"A2 B3"聚对苯乙烯撑型超支化共轭聚合物.通过FT-IR,1HNMR,GPC和TGA等测试对聚合物进行了表征.此类超支化聚合物具有良好的溶解性和热稳定性.通过紫外吸收光谱,荧光发射光谱表征了聚合物的光化学性能,并首次对含硝基芳香烃淬灭其溶液荧光的能力进行了初步研究.此类聚合物不仅合成较为容易,检测的灵敏度也较高,是一类潜在的检测含硝基芳香烃爆炸物的荧光传感器材料.     

WTO状态下中国汽车营销体系的选择

加入WTO以来，几乎所有跨国汽车集团加快了进入中国市场的步伐，中国汽车市场呈现出国际企业国内化、国内企业国际化的竞争格局，中国汽车企业如何融入全球汽车产业体系和市场营销体系之中就显得尤其重要。因此，借鉴国外先进的汽车营销经验，尽快建立WTO状态下具有中国特色并与国际接轨的中国现代汽车营销体系是当务之急。     

浅议重庆离岸金融发展

离岸金融的发展是世界经济一体化、金融自由化的必然产物,大力发展离岸金融有利于促进当地企业的快速发展,并为该国带来巨大的收益。重庆作为中国首家离岸金融账户的落脚地,已经做出了零的突破,但是还需要在更多的方面做出努力。本文通过分析重庆发展离岸金融的相关优势,指出重庆发展离岸金融的可行性以及必要性,并提出了快速发展离岸金融的相关策略,争取早日将重庆发展成为全国甚至全球的金融中心。     

失效模式及影响分析中的模糊推理方法

将模糊推理方法应用于失效模式及影响分析 （ＦＭＥＡ） 中,建立了失效模式－影响模糊二级推理模型,它克服了传统的ＦＭＥＡ 的缺点,能充分利用专家的知识研究失效模式的组合对系统安全和可靠性的影响．通过涡轮增压器转子－支承系统的失效模式及影响分析验证了这种方法的可行性     

塔吊使用阶段安全风险分析与贝叶斯建模

塔吊使用阶段的施工安全生产事故多发,研究塔吊使用阶段的安全致险机理及安全风险评价具有重要意义。通过分析塔吊使用阶段的事故特征和安全致险机理,识别了安全影响因素、关键事件、事故等事故场景要素;梳理了要素间的因果关系。在此基础上,引入贝叶斯建模方法构建塔吊使用阶段的安全风险评价模型,确定了网络拓扑结构和条件概率表;采用模糊数学方法获取根节点的先验概率,实现了塔吊使用阶段安全风险的量化评价。最后,通过敏感性分析识别了塔吊使用阶段的四个关键安全影响因素。