海洋平台对称K型管节点的局部柔度及其参数公式

将半解析法应用于海洋平台对称K型管节点局部柔度的计算,为验证方法的准确性及可靠性,首先将在轴力和面内弯矩作用下的T 型和Y 型管节点局部柔度的计算结果与国外所有的参数公式进行了比较.在此基础上.用半解析法计算了一系列对称K型管节点的局部柔度矩阵,并通过对计算结果的回归分析得出了局部柔度矩阵中5个独立元素的参数公式.当海洋平台总体结构分析要求计及管节点局部柔度时,本文的参数公式可用来计算对称K型管节点的局部柔度矩阵.     

膛内多路瞬态信号硬线测试弹上系统研究

提出一种用于解决膛内异常现象探测问题的新技术 ,用PCM硬线传输技术来获取膛内多参数测试信号。研制出适于对火炮膛压单元、加速度单元和火药颗粒对弹底 (IT)作用力 3个物理参量进行测试的复合式压电传感器。并对测试系统及其传感器调理电路进行介绍。实验表明 ,该测试系统工作可靠     

电动汽车的关键技术

介绍了电动汽车的发展现状，论述了电动汽车的关键技术，指出了我国汽车工业应重视电动汽车的研制和技术开发。     

基于门控循环单元网络的低阻油层测井流体识别方法

研究区块低阻油层发育广泛,油层和水层的电阻率相差不大,导致测井流体识别较为困难。为了有效识别低阻油层,采用少数类过采样技术(synthetic minority oversampling technique, Smote)对油水同层,油层等少数类样本进行过采样使数据集均衡;并利用门控循环单元(gated recurrent unit, GRU)网络模型进行低阻油层的流体识别。通过相关性分析确定自然伽马(GR)、深侧向电阻率(RD)、密度(DEN)等8条测井曲线数据作为输入训练模型,应用于中实际资料中,并将GRU与传统RNN和其他3种机器学习算法对比。结果表明：序列数据模型的流体识别效果比传统机器学习模型好,且基于Smote-GRU的流体识别模型的符合率达到89.5%,相对传统循环神经网络(recurrent neural network, RNN)的81.1%,取得了较好的应用效果。通过对照试验还证实了Smote算法提高了分类器对少数类样本的识别率。所提出的方法可为样本不均衡的低阻油层的流体识别提供参考。     

关于有限群的s-半正规子群Ⅱ

有限群G的一个子群H称为在G中s-半正规,如果H同G的所有阶与1H1互素的Sylow子群相乘可换．研究了s-半正规子群的一些基本性质和它们是如何影响群结构的．主要结果如下：(1)假设N是有限群G的一个正规子群使得G／N是p-幂零群,其中P为|G|的素因数并且(|G|,p-1)=1.如果N的一个Sylow p-子群Np的所有极大子群都在G中s-半正规,则G是p-幂零群．(2)假设N是有限群G的一个正规子群使得G／N是超可解群．如果N的每个Sylow子群的全体极大子群都在G中s-半正规,则G是超可解群．     

子群皆半正规的有限群

本文的主要目的是证明如下两个定理：Ｉ，对于有限九Ｇ，下列例题等价：（１）Ｇ的Ｓｙｙｌｏｗ子群皆半正规；（２）Ｇ的子群皆半正规；（３）Ｇ的子群皆Ｓ－半天规；（４）Ｇ的Ｓｙｌｏｗ子群皆强半正规；（５）Ｇ的子群皆半正规或自正规；（６）Ｇ的子群皆Ｓ－半正规或自正规；（７）Ｇ是广幂零群；令Ｈ／Ｋ是Ｇ的任一主因子，则Ｇ／ＣＧ（Ｈ／Ｋ）是阶与│Ｈ／Ｋ│互素的素数幂阶循环群。Ⅱ对于有限群Ｇ，下列例题等价；（１）Ｇ     

非等温长输管线稳态泄漏计算模型

为了客观准确地计算燃气管道泄漏时的泄漏率、泄漏孔口内外温度和压力分布,通过对长输管线微元段燃气压缩因子、摩擦系数、泄漏系数、压力修正系数以及温度修正系数的分析讨论,结合现有泄漏模型,建立了非等温条件下的稳态管道泄漏小孔、管道及大孔模型．对大孔模型泄漏过程,提出了综合三状态模式及具体两状态模式．通过对非等温条件下3种泄漏模型计算结果的比较,得出小孔模型适用于孔径比约为0．15的泄漏,管道模型适用于孔径比约为0．9的泄漏,而大孔模型在各种泄漏孔径下均比较适用,所得计算结果均合理可靠．     

具有可见光光催化活性N掺杂纳米二氧化钛的制备和表征

以廉价的TiOSO4为原料,通过水解法制备正钛酸前驱体,然后,向正钛酸前驱体中加入尿素作为氮源,经煅烧制备氮掺杂纳米二氧化钛.用X射线衍射、紫外-可见吸收光谱、热重-差热分析和X射线光电子能谱等方法对制备的样品进行表征,考察煅烧温度、煅烧时间及Ti与N配比等对光催化活性的影响.研究结果表明:制备的样品均为锐钛矿,氮掺杂使二氧化钛在可见光区的光吸收明显增强;煅烧温度和Ti与N配比对光催化性能影响显著;于400℃制备的样品中存在1个最佳的Ti与N配比,所对应的可见光催化活性最强,甲基橙降解实验15 min时脱色率达到97%.     

New Wavelet Theory and Application in Nondestructive Testing

A new ultrasound signal processing model that provides fast real-time performance was developed. The model is based on the “rotation angle series fast wavelet transform“ algorithm developed for realtime digital signal processing. Instead of the traditional convolution-based algorithms, the algorithm uses a cascaded structure which can be quickly implemented on digital signal processors. The algorithm runs twice as fast as and is more flexible than the fast wavelet transform, and is applicable for multi-channel and phased array ultrasound systems. By using this algorithm, multi-channel ultrasound systems, including phased array ultrasound systems can have less complex software and hardware designs, lower cost,smaller size, and especially more powerful functions.     

一种新的地面激光点云中树木叶面积计算方法

【目的】地面激光扫描仪(terrestrial laser scanning, TLS)通过获取植物的稠密激光点云，以精细刻画森林的结构参数，如树木骨架和叶面积等。真实叶面积是林学和植物学中表型研究的一个重要参数，而目前在植物科学领域，还没有很好的表型特征测量手段。因此，本研究提出了一种新颖的地面激光点云的叶面积估算方法来评估树木的表型特征指标。【方法】首先，设计了一种基于小平面区域定位与生长的植物点云的单叶分割算法，实现精准的单叶点云分割提取；其次，以每片叶片法向量与扫描仪入射激光线的夹角、扫描仪与叶片的距离和单叶的点云数量3个参量为输入特征，并结合训练样本与L1+L2正则化多元回归方法获取拟合系数，以反演树冠内所有叶片的面积。最后，将校园内实验树(紫薇、樱花、银杏和香樟)作为研究对象，并将计算结果与实测值进行比对。【结果】本研究方法相较最小二乘拟合算法，取得了更优的叶面积反演结果。对于两棵小树而言，本研究方法与实测值比对取得了较好的结果：紫薇(R²=0.95,RMSE为0.42 cm²)、樱花(R²=0.92,RMS...