预埋增强介质对玻璃纤维复合材料低温弯曲性能的影响

针对低温飞行环境下玻璃纤维增强塑料(glass fiber reinforced plastic,GFRP)可能出现的弯曲断裂问题,对预埋增强介质的GFRP层合板低温弯曲性能进行研究.首先,制备层间预埋碳纳米管薄膜和碳粉薄膜的GFRP层合板;其次,进行低温环境下的三点弯曲试验,并通过分析弯曲应力-应变曲线得出:低温环境...     

基于深度学习的气象资料迹线识别

气象历史资料数字化是中国气象局“气候变化应对工程”的重要建设内容之一。气象历史资料数字化主要内容是完成珍贵纸质气象资料中字符和迹线信息的数字化处理,建立历史长序列气象资料数据集。气象自记纸记录的迹线信息是气象历史资料的重要内容,气象资料迹线信息的准确跟踪和提取是实现气象历史资料数字化的重要环节。然而,由于纸质气象资料存放时间长,气象迹线识别面临迹线记录模糊或迹线晕染等问题。传统的图像分割和迹线提取算法依赖局部或单一的图像特征,无法有效识别复杂背景中的气象迹线信息,特别是变化的、模糊的、晕染的迹线。为了解决上述问题,本文提出了一种基于深度学习模型的气象资料迹线自动识别方法。该方法结合传统算法和U-network (U-net)语义分割网络自动提取不同尺度的光谱和空间特征,实现气象迹线的高精度识别。本文以达因型风自记纸为例,以《地面气象观测规范》为依据,对不同台站、不同年份的3200多张达因风自记纸进行迹线识别验证,风向迹线平均识别正确率达95%,风速迹线平均识别正确率达95.5%。 结果表明该方法能够准确识别迹线,高度还原了气象迹线信息。该方法适用于风、气压、温度、湿度等气象资料迹线自动识别业务化处理,能够大大减少工作量和降低人工成本,为气象预报预测业务和科研工作提供基础数据支撑。     

基于位移突变准则的颗粒流强度折减法

采用颗粒流强度折减法评价边坡稳定性的关键是临界破坏状态的判定。以某边坡工程为例,利用PFC~(2D)程序对土体进行双轴压缩试验,标定了土体的细观参数并建立边坡颗粒流模型。对位移突变准则进行改进,通过绘制特征颗粒位移与折减系数关系曲线求解边坡稳定系数,并研究特征颗粒的选取方式。研究结果可重现边坡滑动破坏的形态变化,模拟的边坡破坏形态与有限元强度折减法和Bishop法结果一致,研究结果可为颗粒流强度折减法求解边坡稳定系数及滑坡模拟提供参考和借鉴。     

考虑填土泊松比变异性的挡土墙失稳概率分析

挡土墙是一种常见的岩土工程支护结构。为探索墙后填土泊松比变异性对挡土墙失稳概率的影响,首先在基于Lade-Duncan屈服准则的土压力计算公式和相关规范的基础上,推导了考虑墙后填土泊松比的挡土墙稳定性分析模型;然后将泊松比作为服从正态分布的随机变量,基于Monte Carlo法,提出了考虑墙后填土泊松比变异性的挡土墙失稳概率分析模型。通过算例分析表明：挡土墙稳定性系数随着墙后填土泊松比的增大而增大;当稳定性系数大于1时,填土泊松比变异性的存在使挡土墙仍存在失稳的可能,且变异性越强,墙体失稳概率越大;反之,当稳定性系数小于1时,泊松比变异性的存在使挡土墙存在保持稳定的可能性,且变异性越强,墙体保持稳定的概率越大。     

严重事故安全壳废液中核素活度计算

福岛事故后,放射性废液的处理受到了高度关注。严重事故后安全壳废液中的核素活度分析是废液处理的前提。根据严重事故后安全壳废液中放射性核素的来源及消减机理,建立了AP1000严重事故安全壳废液中核素活度计算模型,研究安全壳废液中放射性核素活度的变化。结果表明：在堆芯核素向安全壳释放阶段,废液中各组核素活度逐渐增大,随后除镧组核素外,其他各组核素活度随时间逐渐减小,碘总活度降低最快,铯组总活度降低最慢;在事故初期,碘是废液中的主要核素,其次是铯;铯组核素占总活度的份额先减小后增大,而其他组核素占总活度的份额先增大后减小。¹³⁴Cs、¹³⁷Cs、⁸⁹Sr、⁹⁰Sr、¹²⁷Te^m、¹⁰³Ru、¹⁰⁶Ru、¹⁴⁴Ce、²⁴¹Pu、⁹⁰Y、⁹¹Y、⁹⁵Nb、⁹⁵Zr衰减很慢,是放射性废液的重要组成成分。#$NL关键词 严重事故;安全壳;废液;核素;放射性活度#$NL中图分类号 TL732; 文献标志码 A     

钢包工作衬用无碳预制块的研制与应用

以高铝刚玉为骨料,电熔镁砂、氧化铝微粉和氧化硅微粉为基质料,研制了钢包工作衬用无碳预制块·结果表明:MgO与Al2O3反应形成尖晶石伴随的体积膨胀效应使预制块获得了较小的烧后线收缩率·与传统的Al2O3-MgO-C砖相比,由氧化物微粉结合的预制块具有较低的显气孔率,较高的高温抗折强度和良好的抗渣性·现场实际应用结果表明,用预制块砌筑的钢包工作衬具有较好的保温效果,能够有效地减小精炼过程中钢水的温降,并可以有效地防止钢水增碳,有利于低碳钢和超低碳钢的生产·     

基于有限元反算和粒子群优化算法杨氏模量重构

提出一种基于边缘提取技术和图像配准技术的杨氏模量定量计算方法.在已知取生物组织边缘位移及病变位置的基础上,假设力的分布、构造单元系统、运用有限元反演方法(IFEM)多次迭代,计算出组织的杨氏模量.在此基础上估计全局杨氏模量范围,采用改进粒子群优化算法(PSO),计算出生物组织整体的杨氏模量分布.并通过计算机模拟实验验证了算法的可行性,讨论了在边界位移存在误差的情况下,计算结果的准确性;改进PSO算法在较大范围内搜索,总能向理论值靠近,得到可行解.     

基于平均有效容量的认知无线电功率控制算法

针对传统认知无线网络功率控制策略难以在信号强度较弱时实现有效功率分配的问题,以认知用户所能获得的平均信道有效容量最大化为优化目标,提出了一种新的认知无线网络的功率控制与优化算法,建立了信道容量及其状态转移模型,设计了支持时延QoS约束的平均信道有效容量目标函数,并采用Lagrangian定理详细推导了最优解的近似表达式,最后对影响平均信道有效容量的因素进行了仿真分析。结果表明,认知用户的平均信道有效容量和相同信噪比条件下认知用户发送能效比得到了明显提高。     

Finite-time neural funnel control for motor servo systems with unknown input constraint

In this paper, a finite-time neural funnel control (FTNFC) scheme is proposed for motor servo systems with unknown input constraint. To deal with the non-smooth input saturation constraint problem, a smooth non-affine function of the control input signal is employed to approximate the saturation constraint, which is further transformed into an affine form according to the mean-value theorem. A fast terminal sliding mode manifold is constructed by using a novel funnel error variable to force the tracking error falling into a prescribe boundary within a finite time. Then, a simple sigmoid neural network is utilized to approximate the unknown system nonlinearity including the saturation. Different from the prescribed performance control (PPC), the proposed finite-time neural funnel control avoids using the inverse transformed function in the controller design, and could guarantee the prescribed tracking performance without knowing the saturation bounds in prior. The effectiveness and superior performance of the proposed method are verified by comparative simulation results.     

聚碳酸酯结构及热稳定性研究

用ＦＴＩＲ及ＮＭＲ研究聚碳酸酯结构表明,不同生产方法生产的ＰＣ在化学结构上存在差异,酯交换法ＰＣ结构规性劣于光气法ＰＣ。ＧＰＣ法测定ＰＣ分子量分布表明,光气法产品分子量分布较酯交换法产品规整。由于链结构规整性差异,使不同生产方法及工艺生产的ＰＣ热稳定性不同。