预应力简支梁固有频率研究

基于经典轴压模型,研究了预应力筋偏心距、预应力大小对简支梁固有频率的影响,对已有的简支梁固有频率理论计算公式进一步修正.以预应力混凝土简支梁为例,通过ANSYS有限元分析了预应力筋偏心距以及预应力改变对预应力简支梁固有频率的影响,验证了混凝土模拟单元与预应力筋模拟单元的2种联系方式对计算结果没有影响,以期望为以后的预应力混凝土梁设计及健康检测提供参考.     

双目红外热成像定位技术研究与应用

文章基于数字图像技术提出了交叉成像算法,通过将2台红外热成像摄像机拍摄的图像进行交叉计算,提高了所拍摄图像的分辨率.将海上的船舶作为对象,通过对图像的分离、海平面的映射以及船舶的识别,得到了目标图像的高精度定位.其测量精度能够很好地满足监测需要.高分辨率的热红外图像在工程监测和测量中有着重要的意义,这也将扩展红外热成像技术在实际工程测量中的应用.     

城市科技服务业发展指标体系的构建与实证研究——以杭州为例

<正>科技服务业在国民经济中所占的比重已成为衡量一个地区经济发达程度和竞争力的重要指标,日益受到各大城市的关注。近年来,国内对科技服务业发展的研究越来越多,但总的来看,研究报道定性分析的较多、定量分析的较少。为客观科学评价城市科     

中国野生大豆胰蛋白酶抑制剂的初步研究

采用分离提取，电泳回收，ＰＡＧＥ，ＳＤＳ－ＰＡＧＥ，亲和电泳和抑制活性测定等方法，对我国一年生和多年生野生大豆种子蛋白中的胰蛋白酶抑制剂进行了初步研究。在４５°Ｎ来源一的上生野生大豆中得到纯化的胰蛋白酶抑制剂。通过电泳迁移率，分子质量，末端分析和抑制活性等测定，证明中ＳＢＴｉ－Ａ２的Ｔｉ＾ｂ型。     

上海工业经济集约化特征聚类分析

社会经济增长方式从粗放型向集约型转变是我国未来１５年内国民经济建设的核心内容和主要课题，本文首先对工业企业集约化程度定量评价指标进行了讨论，然后利用上海市第三次工业普查资料，应用多元统计中的聚类分析方法，对上海市工业企业集约化程度进行了定量评价与分析。     

桑色素光度法测定痕量铝和聚丙烯酰胺

基于聚丙烯酰胺(PAM)作为增稳剂时,铝与桑色素(Morin)之间的显色反应,提出了一种简便、快速、高灵敏测定痕量铝的光度法.铬合物组成比为A1∶Morin=1∶2,表观摩尔吸光系数ε408=6.3×107Lmol-1cm-1.铝浓度在0.04～0.28ng/mg范围内服从比尔定律,检测限4.0×10-10g/L发现PAM和Morin之间可形成另一种络合物并能用于PAM的测定,该络合物在350nm处的吸收峰强度与PAM浓度在0.02～0.1mg/L范围内成正比,检出限2.0×10-7g/L.所提出的方法用于水样中AL和PAM的不经分离测定,结果满意.     

基于嵌入式的CAN总线智能数据采集器开发

采用CAN现场总线技术实现了16信道分布式数据采集．将CAN总线技术、嵌入式系统与10位数据采集技术结合起来,利用CAN总线将多台UP—ARM3000嵌入式开发系统平台互连,并在UP—ARM3000嵌入式开发系统上设计一个有图形接口的数据采集软件．可实现两个控制系统之间的数据显示和传输,及与上一级控制系统、PC机之间的数据显示和传输,在实际应用中运行可靠,效果良好．     

固氮酶催化作用机理及其化学模拟

固氮酶是某些微生物在常温常压下固氮成氨的主要催化剂,其催化机理和化学模拟是国际上长期致力研究的对象。尽管人们已经揭示了固氮酶催化活性中心——铁钼辅基（FeMo-co)MoFe7S9（R-高柠檬酸）的结构,然铡,有关FeMo-co生物合成的详细途径和其中包含的钼铁转移和利用;固氮酶在哪些活性位和按什么模式结合N2,C2H2、CO等多种底物或抑制剂;以及其中涉及的电子和质子传递过程等许多问题,至今尚有待解决。本文将综述这些问题的研究进展和厦门大学固氮组最近五年来的相关研究工作。     

含量测噪声非线性系统鲁棒滑模多故障重构观测器设计

针对一类含量测噪声的多故障并发(执行器和传感器同时出现故障)非线性系统，提出了一种完全解耦鲁棒滑模故障重构观测器设计方法。首先，将传感器故障及量测噪声作为增维向量构建广义系统，针对广义系统设计鲁棒滑模观测器。其次，考虑非线性Lipschitz系数以及故障上界未知情形，提出综合自适应律补偿的设计程式。同时，在观测器系数矩阵设计中，引入辅助矩阵以及广义约束逆矩阵，实现故障与扰动完全解耦；在此基础上，基于线性矩阵不等式提出了观测器增益矩阵设计方案。最后，综合鲁棒滑模微分器给出了执行器及传感器故障重构结论，并开展了仿真算例研究，以检验设计方案的有效性。     

基于点互信息的全局词向量模型

提出了一种基于点互信息的全局词向量训练模型。该模型为了避免GloVe词向量模型中使用条件概率刻画词语关系时所产生的缺点,使用了另一种相关信息——联合概率与边际概率乘积的比值——来刻画词语间的关系。为了验证模型的有效性,在相同条件下,利用GloVe模型和我们的模型训练词向量,然后使用这2种词向量分别进行了word analogy以及similarity的实验。实验表明,模型的准确率在word analogy的Semantic问题中比GloVe模型表现更好,分别在100维、200维、300维的词向量实验中,准确率提升了10.50%、4.43%、1.02%,而在similarity的实验中,模型准确率提升也达5%~6%。结果表明,模型可以更有效地捕捉词语的语义。