凝汽器钛管外壁异常减薄的失效分析

根据现场调研及取样分析,对核电机组中发生钛管外壁异常减薄现象进行了失效分析.通过采用光学显微镜、三维体式显微镜、扫描电镜和能谱分析仪,对钛管的化学成分与显微组织,以及其表面磨损区域的宏微观形貌与微区成分进行了表征分析.发现钛管外壁异常减薄是由非均匀接触磨损和支撑板镗孔质量所引起,并提出了相应的预防措施和建议.     

弱链对角占优矩阵‖A-1‖∞的上界估计

设A为弱链对角占优矩阵,给出了‖A-1‖∞的上界估计,特别地,当A为严格对角占优M-矩阵时,改进了现有的相关结果.     

油菜栽培技术的探讨

对油莱高产技术栽培要点进行总结,指导农户科学管理生产,提高产量。     

一类分数阶中立型延迟微分系统解的存在唯一性

首先利用分数阶微积分的相关性质获得一类Riemann—Liouville分数阶中立型延迟微分系统初值问题有连续解的等价问题,然后采用逐步逼近方法严格证明了此类分数阶中立型延迟微分系统初值问题解的存在唯一性,最后获得了该类初值问题的解有限步稳定的一个充分条件．     

生命科学专业本科生科研训练模式的探索与实践

高等教育的重点内容是加强大学生综合素质的培养,而科研素质作为综合素质的重要内容,是创造性人才的必备素质。近年来,通过加强本科生科研训练来培养生命科学专业学生的综合素质,以探索地方高师院校本科生科研训练的模式。     

动物学综合实验构建模式及开设方式探讨

研究了基于国家级生物学实验教学示范中心平台的动物学综合实验课程的构建模式和开设方式。以动物学方向的综合性实验内容作为实验教学模式改革的典型案例,分析了动物学综合实验的构建模式,更新并不断完善和优化了省级精品课程普通动物学的实验教学内容和实验项目体系。     

使用微多普勒信息识别伪装人体目标动作的新方法

为了有效识别垂直遮障伪装后的地面人体目标动作类别,首先使用具有全天候探测、可穿透障碍物能力的多普勒雷达获取人体目标微多普勒信号,再将微多普勒信号经短时傅里叶变换后获得的时间、频率和功率三维信息图形作为数据源,并使用点描述算法获取三维形状特征用于分类。使用20组人体目标的4个不同动作实测数据,分别采用多层感知器结构的人工神经网络方法和超核支持向量机方法对动作特征进行分类。通过比较实验证明,提出的方法可以更高效地进行人体目标动作分类。     

柴油机燃烧过程的数值模拟及燃烧室改进

为了改善柴油机燃烧室内混合气的形成状态和燃烧质量,对改装DLH1105型直喷柴油机缸内喷雾和燃烧过程进行了动态数值模拟,并在压缩比不变的情况下设计了3种不同结构的燃烧室,分别为敞口型、直口型和缩口型.通过STAR-CD软件对3种结构的燃烧室进行了三维数值模拟,获得了柴油机的缸内流场、燃油质量分数分布和温度场.结果表明:模拟出的缸内喷雾和燃烧过程与可视化试验的结果吻合,计算模拟的方法可靠;缩口型燃烧室有较强的挤流强度,较长的涡流持续期,使混合气质量和燃烧性能优于直口燃烧室和敞口燃烧室,缸内压力和平均温度最高,Soot生成量最少,同时NO的生成量最大.     

浙江省衢州市上方镇大理岩矿床矿物学、地球化学特征及其地质意义

衢州市上方镇位于钦杭结合带东段,是中国著名的重钙用大理岩产区,区内大理岩矿床均赋存于石炭系黄龙组碳酸盐岩地层.在野外地质调查的基础上,对上方镇大理岩矿床的碳酸盐岩进行了详细的岩相学、矿物学和地球化学研究.研究结果表明,上方大理岩矿床矿石主要为大理岩和大理岩化灰岩,具粒状变晶结构,大理岩方解石结晶较好,颗粒较大且规则,含杂质较少,大理岩化灰岩则含较多杂质,其方解石结晶较差,颗粒不规则且有溶蚀交代现象.地球化学特征显示两类碳酸盐岩化学组成相似,大离子亲石元素(Sr、Ba等)和高场强元素(Nb、Zr、U、Hf、Th等)明显富集,而Ti明显亏损.K2O/Na2O、100×MgO/Al2O3、Ga、Ba、Sr和U/Th等指标暗示碳酸盐岩原岩为沉积型碳酸盐岩,且沉积环境为受陆源碎屑物质影响较少的浅海海相沉积,显示为较强的贫氧-缺氧的还原环境特征.     

基于文化萤火虫算法-广义回归神经网络的船舶交通流量预测

为了给海事部门提供科学准确的船舶交通流量预测,本文提出一种基于文化萤火虫算法(CFA)来优化广义回归神经网络(GRNN)的算法(CFA-GRNN),对船舶交通流量进行预测分析.介绍了基于自动识别系统(AIS)的航道交通流量统计方法.利用快速排斥试验和跨立试验来判断船舶轨迹是否穿过航道某一断面的观测线,并将AIS数据中的经纬度数据转换为墨卡托平面坐标系数据.研究了GRNN的实现原理,CFA以GRNN输出均方差为适应度函数,以GRNN的输入层和隐含层中的权值、隐含层和输出层中的权值、隐含层的阈值及输出层的阈值为编码进行优化,进化目标是得到最合适、最优的神经网络结构.利用AIS收集统计到并经过预处理后的数据,应用CFA-GRNN对舟山螺头通航的船舶进行交通流量预测,并对试验结果和误差进行了统计分析.结果表明:CFA-GRNN与GRNN和萤火虫优化广义回归神经网络相比,泛化性能好,不易陷入局部最优,预测结果精度更高.本研究对船舶交通流量进行预测分析有着十分重要的理论和实际意义.