声学黑洞研究进展与应用

声学黑洞结构作为一种新型的弯曲波调控技术,可以有效地降低结构中弯曲波的传播速度,减小边界末端的反射,形成具有高能量密度的区域,因此在减振、降噪、波动调控以及能量回收等方面具有广阔的应用前景.不同于以往复杂的减振降噪复合结构,声学黑洞因其结构与材料单一,在实际应用方面具有一定的优势.时至今日,针对声学黑洞结构已经进行了大量的基础理论研究和实验探索,并取得了一定的阶段性研究成果.本文首先介绍了声学黑洞的起源和基本原理.然后,全面介绍了理论计算和实验研究方法,详细地综述了声学黑洞结构的4个主要功能性分类,即减振、降噪、波动调控和能量回收,并总结了现在研究存在的问题.最后,对声学黑洞的发展前景进行展望,并指出了未来研究的重点和方向.     

高校典型教学实验室火灾危险源系统评价

在总结国内外火灾风险评价研究的基础上,分析了高校实验室现状及进行火灾风险评价的意义.以矿业工程国家级实验教学示范中心典型实验室—矿井通风仿真实验室为例,从实验室电路、人员、环境及管理四个方面进行火灾风险识别,建立了实验室火灾风险评价指标体系.采用灰色关联分析确定指标集的权重,结合灰色—模糊综合评价法得出实验室火灾评价模...     

3D打印技术用于骨盆骨折的疗效探究

探究3D打印技术用于骨盆骨折的疗效。选择2017年1月～2019年1月期间在秦安县人民医院进行手术治疗的64例骨盆骨折患者作为研究对象,依据是否应用3D打印技术将本次研究对象分为两组,对照组31例未应用3D打印技术但接受手术治疗,研究组33例应用3D打印技术并接受手术治疗。评估骨盆骨折复位情况,同时对手术时间、术中出血量、术后并发症、骨盆功能优良率进行对比。研究组骨盆骨折复位优良率高于对照组(P<0.05);研究组手术时间短于对照组(P<0.05),术中出血量、术后并发症少于对照组(P<0.05),骨盆功能优良率高于对照组(P<0.05)。骨盆骨折治疗过程中联合应用3D打印技术,则有助于骨盆骨折复位,手术所需时间短且术中出血少,术后并发症发生可能性小,骨盆功能恢复良好。     

一元函数微分法的注记

本文给出了一元函数微分学中一个求导运算法则。此法则是用多元函数微分的方法来运算一元函数的导数,并从理论上给出了严格的证明。这样,便把一元函数与多元函数的微分法统一了起来。利用此法则运算某些函数的导数也起到了简化作用。     

艺术传播与艺术的产业化发展关系研究——以广西民歌艺术的产业化发展为例

艺术传播是用传播学的方法来研究艺术传播的过程及其一般规律,揭示艺术传播与艺术创作的关系,艺术传播与艺术接收的关系,以及技术复制条件下所带动的艺术传播与艺术的产业化发展的关系、新媒体的出现与艺术形式的变更等在新的大众传媒下艺术的基本问题。文章从艺术的传播与艺术的产业化发展关系出发,结合广西和百色的民歌艺术产业化发展的案例进行分析,探究了艺术传播和艺术产业化发展的复杂关系,对艺术传播和艺术产业化发展关系研究提供了有益的尝试。     

飞出了这个世界

建立月球上的地下移居地,在土卫六上着陆,给飞登木星、土星的探险家施行外科手术,这些都已提到明天的议事日程上来了。     

我国太阳辐射能量的研究

如果地球是一个均一的球体,地球外围也没有大气,那么,到达地球表面的太阳辐射能量称天文辐射量(w),其变化主要决定于日地距离、地理纬度、太阳的赤纬和时间。实际上,地球外围有大气,地球表面有海陆和地     

基于综合扩展优势度排序L-R型模糊数的方法

根据决策者的偏好及L-R型模糊数的左、右扩展优势度定义该类型模糊数综合扩展优势度,再依据综合扩展优势度,计算每个模糊数相对于其它模糊数综合优势度的几何平均值,以确定模糊数的排序向量,提出一种基于综合扩展优势度排序L-R型模糊数的方法,并用算例进行检验．算例验证表明,该方法在一定程度上克服了现有模糊数排序方法存在的缺陷．     

关于《在完全分配格上诱导映射》的注记

本文进一步研讨了在格上诱导映射的有关性质。对于映射g:L_1→L_2,在L_1为完全分配格、L_2为格的条件下,讨论了g保极小集的充要条件,并且建立了与此有关的几个结果,从而分别改进了[1]文的定理2.11(111)和定理4.6的条件。     

基于神经网络驾驶员模型的PIO预测分析

在PIO研究中,拟线性的McRuer驾驶员模型,因其结构简单、能反映驾驶员基本的行为特性而被广泛采用,但在通常情况下,驾驶员的行为具有高度的非线性,而运用神经网络模型可以更精确地描述驾驶员的非线性特性。以某机为例,利用试飞数据对神经网络进行训练和验证,建立了神经网络模型。通过仿真运算,并用时域Neal-Smith（TDNS）准则对该飞机进行了PIO预测分析。结果表明,与McRuer驾驶员模型相比,神经网络模型可以更好地逼近驾驶员特性,据此运用TDNS准则可以很好地对PIO趋势进行预测。