弱左型B半群的真覆盖

弱型B半群是在半富足半群范围内的广义逆半群.该文利用弱左型B半群真覆盖的定义,给出了弱左型B半群真覆盖的相关性质.特别地,得到了相应于弱左型B半群作用在幂单幺半群上的真覆盖的结构定理.     

考虑应力集中的吊车梁多轴疲劳寿命预测

钢结构吊车梁在工业建筑中被广泛应用,应力集中的存在导致几何不连续位置在复杂应力下服役.借助有限元法分析吊车梁应力-应变状态,确定危险点位置,并提取应力、应变分量;以应变能密度作为损伤参量并以最大平面为临界面,基于能量准则建立临界面位置数值计算方法,结合有限元结果给出吊车梁临界面位置;考虑吊车梁在非对称载荷下服役,借助Goodman方程进行平均应力修正,并结合Q355D钢近似S-N曲线计算疲劳寿命.该方法考虑了应力集中处多轴应力对疲劳损伤的影响,可以为复杂应力下几何不连续钢构件的疲劳寿命评估提供新方法.     

旁侧基坑开挖对超大直径盾构隧道变形影响分析

密集城市区近接基坑工程易引发超大直径（>15 m）盾构隧道变形、结构开裂及渗漏水.当前超大直径盾构隧道建设处于起步阶段,基坑影响下隧道变形响应规律不明,合理的影响分区匮乏.本文采用有限元软件建立超大直径隧道旁侧基坑开挖的三维有限元模型,分析超大直径隧道的结构变形响应机制,并探讨隧道埋深、隧道-基坑间距、基坑开挖深度等因素影响规律.结果表明,基坑开挖引发地层朝向基坑的“鼓肚子”水平位移和“勺子”状竖向位移;与小直径隧道相比,超大直径盾构隧道表现出较小的纵向变形和较为显著的横向变形;隧道变形随隧道-旁侧基坑围护结构距离增大而减小、随埋深增大先增大后减小、随基坑开挖深度的增大而增大.通过基坑开挖深度归一化后,隧道最大变形与隧道-基坑间距可用指数函数高精度拟合.提出归一化后的影响分区图,为实际工程超大直径隧道结构保护提供重要的参考.     

基于正弦信号调制的灵巧干扰技术

线性调频雷达在接收信号时采用脉冲压缩处理,使传统的压制式干扰在进入雷达接收机时无法获得脉冲压缩增益,从而造成干扰效果大幅下降。针对这一问题,建立了时域卷积调制的灵巧干扰信号的数学模型,根据这一模型设计了基于非完全正弦函数卷积调制的灵巧干扰信号,来实现对线性调频信号的干扰,对这一干扰信号的干扰效果进行了仿真分析。仿真结果表明:这一干扰信号可以产生假目标群来实现对一定距离单元的遮盖性干扰,并能利用脉冲压缩时旁瓣的非线性叠加覆盖真实目标回波,解决了卷积干扰信号滞后于真实目标回波的缺陷。     

红毛五加多糖的分离纯化和表观分子质量测定

红毛五加经热水浸提，用Sevag法脱蛋白，经DEAE—cellulose 32离子交换层析和Sephacryl S-200HR凝胶层析纯化得到3个主要多糖组分：AHP-Ⅰ、AHP-Ⅱ、AHP-Ⅲ，经HPLC和Sephacryl S-300HR凝胶层析鉴定，3种多糖均为均一组分，HPLC测定AHP-Ⅰ、AHP-Ⅱ、AHP-Ⅲ的表观分子质量分别为：7．0kD、59．5kD和12．9kD，Sephacryl S-300HR凝胶层析进行验证，得到相似结果．     

光纤传感器及其应用研究

光纤传感器技术在现代检测及自动控制中的应用非常广泛,本文从光纤基本原理及光纤特性等方面,对光线的物理特性进行分析和研究,并利用其不同于传统传感器的优越性能,针对我省采矿工业的安全监控系统,提出一种全光网络的安全监控方法.此方法安全、可靠、精度高.     

多Agent组织的一种矩阵结构

借鉴人类现代组织理论，给出了Agent组织的一种矩阵模型描述。相比层次结构的组织，加强了组织横向之间的联系，增加了管理幅度，减少了组织的层次，从而降低了交互通信代价，提高了组织的求解效率和组织对外部环境的快速反应能力。     

基于Bezier曲面的大规模散乱数据的插值

对于大规模散乱数据而言，传统的散乱数据的插值方法由于要通过求解联立方程组来得到插值曲面，因此无法适应大规模散乱数据的逼近．本文提出的基于Bezier曲面的大规模散乱数据的插值方法，是一种通过自适应的迭代方法，对大规模的采样点进行Bezier曲面插值的方法，有助于提高计算的速度和精度．     

倒立摆的Reinforcement Learning模糊自适应控制

根据Lagrange方程建立了单级倒立摆系统的数学模型，利用模糊自适应控制算法设计了倒立摆系统的控制器，并在Matlab的仿真模块中将倒立摆系统的数学模型和控制器结合起来．对倒立摆控制系统进行了仿真研究。结果表明，对于要求实时性较高的非线性不稳定系统。用模糊自适应控制算法可以按照控制要求在线调节控制参数，在最短的调整时间内取得良好的控制效果。     

用局部奇异值分解与改进LDA相结合的方法进行人脸识别

简要叙述人脸图像的标准化过程，特征脸，LDA算法的原理及实现过程。用PCA获取最佳描述特征，然后用LDA获取最佳分类特征，并用实验证明了这种方案的可行性。