旋转机械转轴裂纹损伤故障研究进展

综述了近年来旋转机械转轴裂纹损伤故障诊断研究的主要成果和发展前景。首先,对旋转机械转子系统转轴裂纹损伤非线性特性的研究方法、裂纹刚度模型和非线性动力学特性问题的国内外研究现状进行了概述。在此基础上,指出了目前旋转机械转轴裂纹损伤故障问题研究尚待解决的问题,并对今后的发展趋势进行了展望。     

出行链与出行方式相互影响模式

通过居民出行调查数据分析,建立递归联立离散选择模型,从出行链至出行方式和出行方式至出行链2个方向,重点分析了工作出行链和出行方式间的相互作用.研究表明,模型通过直接量化出行链和出行方式之间的相互作用,加强了行为机制对预测分析的指导.分析结果表明,出行链至出行方式的影响模式在工作出行决策过程中占主导地位,出行者首先根据个人和家庭的需要将一日的活动和出行组织成以出行链为单位的片段,然后在出行链各种性质的约束下考虑选择何种交通方式.研究结果对出行需求预测和管理有指导意义.     

基于变分模态分解参数优化的地震随机噪声去除方法

为解决变分模态分解在地震数据去噪中依赖人工经验,模态分解和去噪效果具有一定随机性和偶然性的问题,提出基于频域奇异值分解信噪比估计的参数优化方法。该方法在参数范围内以较高的估计信噪比为评价参数对模态分量数目与有效模态进行选取,自适应寻找去噪最有效的参数,从而避免主观选取参数的随机性,改善去噪效果。仿真模型实验表明：估计信噪比与真实信噪比的误差为正相关关系,能够有效反映地震数据中噪声程度,所估计信噪比可以作为去噪效果的评价参数。通过仿真模型和实际地震数据对方法进行验证,结果表明基于估计信噪比参数优化后的变分模态分解方法能够有效压制噪声、凸显同相轴信息。     

海洋放射性现场探测谱仪的机械优化设计

为提高海洋放射性现场探测NaI(Tl)谱仪的探测性能,采用蒙特卡罗仿真和统计计算方法,研究和分析谱仪封装、材料和尺寸等机械设计对探测性能的影响规律。综合考虑伽马射线衰减和密封、耐压及耐腐蚀等要求,开展谱仪的机械优化设计和海上现场检测实验。优化谱仪达到了对40K最小探测活度约0.30 Bq/L,现场测量相对误差为0.45%。该研究对海洋放射性现场探测谱仪的性能优化设计和现场应用具有重要的指导意义。     

基于GIS空间分析技术的城市路网可靠性评价方法研究

建立了基于GIS空间分析技术的城市路网可靠性评价方法模型,介绍了基于ArcEngine组件的路网空间查找、空间相交、几何网络连通等方法的详细构建过程与实现代码,并分析了最后以广州-佛山都市圈道路网络的可靠性差异.     

基于应变模态小波神经网络的结构损伤识别方法

以框架结构为研究对象,利用小波分析和神经网络理论,结合二者的优点,运用小波分析来确定框架结构的损伤位置,运用神经网络算法来识别损伤程度,给出了基于应变模态参数识别框架结构损伤的原理,建立了一种识别结构损伤的小波神经网络方法.通过建立基于振型模态和应变模态的损伤识别方法,分别对9种不同工况下框架的裂缝位置进行识别,并对比了这2种模态下损伤位置的识别效果.然后,分别对框架的振型模态和应变模态进行连续小波变换,获得2种模态参数下的小波系数模极大值.利用神经网络去模拟小波系数模极大值与损伤程度之间的非线性关系来识别结构的损伤程度,并对比了这2种模态下损伤程度的识别效果.数值分析结果表明,小波神经网络可以有效地识别出结构的损伤位置和损伤程度,基于应变模态的损伤识别方法具有更好的准确性.     

含有J2项摄动的卫星追逃轨道优化

研究含有摄动作用下卫星拦截逃逸的双边最优控制问题,其中假定拦截卫星和目标都使用幅值受限连续有限推力进行机动。在卫星所受二体引力基础上加入J2项非球形摄动,推导了两星的动力学方程。为了求得该微分对策问题的鞍点最优解,根据极大极小值的充分必要条件由系统的哈密顿函数得到双边最优时的控制输出,将最优控制问题转化为两点边值问题。针对该问题存在的初值难以获取、收敛困难等问题,采用启发式优化算法搜到鞍点解的初值,并将其带入非线性优化算法获得精确数值解,最后通过仿真给出了两星追逃过程中的最优轨迹和双边最优控制输出。      

变形钢筋与高强轻骨料混凝土的黏结-滑移性能

研究变形钢筋与轻骨料混凝土间的黏结-滑移性能,完成了9组中心拉拔试验,分析了轻骨料混凝土强度、锚固长度、粗骨料类型及钢筋的直径对黏结应力的影响.结合试验结果,采用厚壁模型,给出了轻骨料混凝土黏结强度的解析解,并建立了钢筋与轻骨料混凝土间的黏结应力-滑移曲线本构模型.结果表明:轻骨料混凝土的黏结-滑移性能主要受砂浆强度影响,使得该类混凝土与变形钢筋间的黏结应力优于普通混凝土;黏结强度随着轻骨料混凝土的强度提高而增加,随着黏结长度的降低而增加;本文提出的本构模型能够较为准确地预测试验曲线.     

基于低秩交叉重构的领域自适应算法

为了解决现有领域在自适应方法中忽略了整个数据域内部结构的信息和源域与目标域之间的差异问题,提出了一种新的基于低秩交叉重构的领域自适应方法.通过对源域和目标域的交叉重构来构造新的源域与目标域,使得同类数据相互交织,缩短了同类数据之间的距离; 通过对重构矩阵施加低秩约束,将2个域的同类数据对齐,以此来充分挖掘源域和目标域同类数据之间的内在结构信息,并利用该结构信息来学习分类器,从而取得更好的跨域识别效果.在5个公开数据集上的实验结果表明:该方法具有较高的跨域识别准确率.     

C-banding pattern and nucleolar organizer regions of Cynoglossus semilaevis Günther, 1873

The C-banding pattern and nucleolar organizer regions of the metaphase chromosomes of Cynoglossus semilaevis are reported. The interstitial regions in all chromosomes including the pair of sex chromosomes had positive C-bands, and the 6th and 12th pairs of chromosomes were entirely stained in most cases. Some chromosomes such as the 1st, 2nd, 7th, 8th, 9th and 10th pairs showed C-bands at centromeric or distal ends. The C-banding heretochromatin occupies 30.03% of the total chromosome surface in C. semilaevis,which is similar to that of amphibians such as Mixophyes fasciolatus (30.2%) and M. schevilli (20.7%), but is rather lower than that of cephalochordate Branchiostoma belcheri (54.3%). Silver staining revealed a single pair of nucleolar organizer regions (NORs) located in the telomeric regions of Chromosome 2. The association of NORs with heterochromatin observed in vertebrates also occurs in C. semilaevis as the telomeric regions of Chromosome 2 are always stained positively with C-banding.