具测度初值的非线性抛物方程组的Cauchy问题

研究了一类具强耦合源的退化抛物方程组的Cauchy问题,其中初值为Radon测度。当指标满足一定范围时,克服了方程退化性与强耦合源同时存在带来的困难, 从而得到了解的存在性。还进一步证明了指标的限制范围对解的存在性来说是最优的。     

基于驾驶行为的驾驶倾向特征辨识

驾驶倾向特征的实时辨识,对安全驾驶有积极的意义,但实时并准确识别驾驶倾向却是难点.通过分析驾驶倾向的外在表现,选取驾驶行为中的刹车频率、加油频率、刹车紧急程度和加油紧急程度作为评价指标,以实车试验获取的各评价指标数据为基础,运用BP神经网络构建驾驶倾向特征辨识模型,实现从驾驶行为到驾驶倾向的辨识.经验证,该模型识别率可达89.2%.     

超高压对海鲈鱼鱼肉的蒸煮损失及蛋白质降解程度的影响

适当的超高压处理有利于降低海鲈鱼鱼肉的蒸煮损失．但是随着贮藏时间的延长,蒸煮损失升高,而400MPa的压力处理海鲈鱼的蒸煮损失表现为不显著水平．另外,超高压处理会使肌浆蛋白和肌原纤维蛋白变性,且随着贮藏时间的延长,大分子变成小分子,降解程度加大．     

单轴加载岩石损伤及声发射特性非均质效应的数值试验

为研究岩石非均质性对其力学特性的影响,运用岩石真实破裂过程分析软件RFPA2D,并采用岩石单轴常位移加载方式,分析不同均质度条件下岩石损伤演化模式和声发射特性.研究结果表明:均质度对岩石力学特性影响显著,随着岩石均质度的增高,岩石单轴加载损伤演化模式由延性向脆性过渡,宏观破裂弥散性降低,岩石峰值强度不断增大,当均质度大于30时,岩石峰值强度基本趋于稳定;岩石均质度较低时,单轴加载条件下岩石声发射体现出强度低、事件频率高的声发射特性,均质度增高时,岩石声发射强度也进一步提高,并且突变性增强.     

钢索张力自动调节装置的设计

目前在民用航空领域中仍然有大量基于长跨度软式传动的飞机在运营,对该传动机构进行合理的优化,有助于提高飞机操纵品质和安全性,并且在一定程度上降低运营维护成本。在该传动机构的基础上,通过设计钢索张力自动调节器,使张力自动调节到理想的工作状态集。     

旋流型管壁取样分配器分流特性

试制一种特殊的T型三通管结构取样器,8个取样孔均匀布置在管壁周围,取样孔上游布置有旋流叶片用于流型调整。研究气液两相流通过该分配器的流动特性。采用Euler气液两相流模型和雷诺应力模型,通过数值模拟方法分析节流元件尺寸对分配器分流特性的影响,并在多相流试验环道上开展试验研究。结果表明:旋流取样分配器特性受节流元件尺寸影响显著,前后压力场的变化是分流系数发生变化的根本原因。     

钢筋-沥青复合隔震层实际工程应用研究

农村地区的房屋多为“低矮宽胖”一至两层的砌体结构,且抗震能力普遍不足.基于对钢筋-沥青复合隔震层大量的理论与试验研究,特将该种隔震效果明显、造价低廉、施工方法简易的隔震层应用于一个实际的农村三层民居.结构完工后采用锤击法并配合941B型拾振器拾取该房屋一层楼面和地下室地面加速度波,通过分析计算得该隔震房屋的隔震系数.结果表明,该房屋的隔震层可以将地面水平运动加速度衰减40％左右,具有良好的隔震效果.同时经对比计算得知该隔震房屋的造价没有增加.因此可知,这种新型隔震层非常适用于广大农村地区.     

支持向量机在视频运动目标分析中的应用

提出一种基于支持向量机的运动目标分类方法. 先将支持向量机引入分析视频运动目标中, 再在视频中筛选出简单有效的组合特征对目标进行分类. 该方法先使用混合Gauss背景模型提取前景运动目标, 获取目标的形状特征和运动特征, 再利用支持向量机对样本数据进行训练, 得到最优决策函数. 实验结果表明, 利用支持向量机和运动目标特征组合的方法进行运动目标分析实用、 有效.     

Y2O3：Eu^3＋电荷迁移激发光谱的纳米效应

利用低温燃烧法合成Y2O3：Eu^3＋体相及纳米粉体材料,通过XRD图谱和电荷迁移（CT）激发光谱测定粉体的平均尺寸、电荷迁移能及CT激发光谱能量跨度。在理论分析与实验验证的基础上,探讨Y2O3：Eu^3＋发光材料的纳米化对电荷迁移（CT）激发所需电荷迁移能的影响。结果表明：在Y2O3：Eu^3＋材料发光中心CT激发的谐振子模型中,发光中心的振动频率ω（基态）及ω’（CT态）将随材料纳米尺寸的下降而下降;CT激发光谱能量跨度Espan以及CT激发中发光中心所获得的振动能量Evib将随CT态振动频率ω’的下降而下降;此外,基于发光中心零声子电荷迁移能Ezp以及发光中心振动能量Evib随Y2O3：Eu^3＋纳米尺寸的下降幅度,求得CT激发所需电荷迁移能ECt的变化幅度,所得结果与实验测量值基本相符。该文揭示了Y2O3：Eu^3＋材料纳米化后CT激发能的下降以及CT激发光谱能量跨度的收缩机理,具有一定的理论和实际意义。     

结合主成分分析法的可拓神经网络三维荧光光谱的分类识别研究

提出了结合主成分分析法(PCA)的可拓神经网络算法,并且将其应用于柴油、煤油、汽油的三维荧光光谱分类识别中。实验结果表明,相比传统的BP神经网络算法,该算法迭代数下降了80步,识别率由89%提高到93%,体现了结合算法的高识别率和高效性。