DEAE纤维素色谱法对肺源肝素亚组分的分步梯度分离

利用ＤＥＡＥ－纤维素柱层析分步梯度洗脱，将肝素分为活性高低不同的亚组分，即ＨＰ１、ＨＰ２、ＨＰ３，根据三亚组分特点，使肝素能更加对症、更加安全地应用于临床。     

RC线的角法

若ｅ（ｔ）是一列阵，将方程写为矩阵形式，可求解，因Ｍ是厄米的，将其对角化，通过本征方程，求其本征值。     

离散大系统的多级控制

本文使用反馈控制和广义逆矩阵研究离散大系统的多级控制问题,即在局部控制器上加所谓“校正”控制器,达到中性关联作用,使整个系统的性能指标为极小,且得到较小的性能指标偏差的上界。     

利用时域间断伽辽金算法 求解Tellegen介质中的电磁波

目前,利用时域间断伽辽金方法（DGTD）求解各类介质中的电磁传播问题时,通常考虑求解普通介质本构关系的麦克斯韦方程组。 然而,具有非互易性本构关系的Tellegen介质中的电磁传播非常复杂,且少有研究。基于Tellegen介质的本构关系,推导出了一种适用于该介质的时域间断伽辽金系统矩阵离散方案,准确模拟了平面波在Tellegen介质中的时域传播特性。利用所提出的算法,计算了空气与Tellegen介质的分层空间模型,分析了Tellegen介质对电磁波极化偏转角度的影响;同时,针对不同电磁参数的Tellegen介质,计算了反射波与透射波的电场偏转角度,并将时域间断伽辽金方案计算的结果与文献［1］以及解析解进行了对比,验证了该方法的有效性与可行性。     

基于梯度加权类激活热力图的卷积神经网络故障诊断模型鲁棒性分析

深度学习近年来在故障诊断领域受到广泛应用,但基于深度学习的故障诊断模型缺乏工程上的物理解释性,难以保证其故障诊断结果的稳定性。以轴承为例,建立了以小波时频图像为故障诊断依据的卷积神经网络模型(convolutional neural network, CNN),提出了一种基于梯度加权类激活热力图(gradient-weighted class activation map, Grad-CAM)的网络模型鲁棒性分析方法,并利用美国凯斯西储大学(Case Western Reserve University, CWRU)轴承数据集进行验证。首先,将故障直径轴承数据以不同方式混合并训练大、小多个模型。其次,利用Grad-CAM方法,建立时频区域与故障模式之间的联系。最后,利用其他工况下的轴承故障数据,以及含噪数据进行测试,并根据结果结合模型最注重的时频区域进行分析。结果表明,基于深度学习的轴承故障诊断模型在参数较少时更加注重低频区域,并能使其具有更好的鲁棒性。     

三角矩阵余代数上的有限Gorenstein余表现余模

利用范畴的等价定理和范畴之间的正合函子,给出了三角矩阵余代数Γ=(T _TM_U0 U)上的有限Gorenstein余表现余模的具体形式,并且得到三角矩阵余代数Γ与余代数T及U之间的有限Gorenstein余表现维数的关系Max{G.cp.dimT,G.cp.dimU}≤G.cp.dimΓ≤G.cp.dimT+G.cp.dimU+1。     

黏弹性基体中FG-CNTRCs圆柱壳热振动特性分析

建立了考虑碳纳米管（Carbon Nanotubes,CNTs）尺度效应的宏观功能梯度碳纳米管增强复合材料（Functionally Graded Carbon Nanotubes Reinforced Composites,FG-CNTRCs）圆柱壳自由振动特性的理论模型. 综合考虑CNTs的取向和尺度效应,基于Eshelby-Mori-Tanaka（EMT）方法和非局部理论建立了宏观CNTRCs的非局部EMT本构模型. 基于Kirchhoff-Love圆柱壳假设,采用Hamilton原理推导了热环境中visco-Pasternak基体中FG-CNTRCs圆柱壳的自由振动控制方程,利用Navier法得到两端简支圆柱壳的固有频率,并与文献中结果进行对比,验证了模型和方法的正确性. 分析了非局部参数、CNTs的体积分数和分布方式、圆柱壳的长厚比、环境温度以及地基参数等对简支FG-CNTRCs圆柱壳自由振动特性的影响. 研究发现,考虑CNTs的尺度效应后会降低FG-CNTRCs圆柱壳的抗弯刚度,环境温度对简支FG-X-CNTRCs圆柱壳固有频率虚部的影响随CNTs体积分数的增大而增大,且长厚比和地基的阻尼参数对虚部的影响有耦合作用.     

梯度羰基铁/碳纤维增强复合超材料的多尺度结构及超宽频电磁波吸收性能

先进电磁波吸收材料对薄厚度、轻重量、宽频带、强吸收等综合性能提出了更高要求。在此,我们提出了一种具有梯度电磁特性的新型层状台阶吸波超材料。通过在环氧树脂中分散不同含量的羰基铁和碳纤维来获得不同复介电常数和复磁导率的材料。通过对各层材料的电磁参数和几何尺寸实现宽频吸波性能的优化。在相同厚度和相同各层材料电磁参数条件下,平板层状结构在2.0–40 GHz范围内只能实现小于?6 dB的反射损耗,而本文设计的层状台阶超材料实现了小于?10 dB的电磁波吸收。此外,层状台阶超材料在11.2–21.4 GHz和28.5–40 GHz的频率范围反射损耗小于?15 dB。根据实验和仿真结果,本文讨论了多尺度结构协同效应所引起的多种电磁波吸收机制。因此,将多层结构和周期性台阶结构结结合获得新型的梯度吸收超材料,可为宽频电磁吸波材料的设计和研制提供新的思路。     

Sylvester矩阵方程的改进IO迭代算法

通过对Sylvester矩阵方程的理论分析,可知IO迭代算法中迭代矩阵的谱半径随内迭代次数的增大而减小,更新了IO迭代算法中内迭代次数的选择方法,并证明了该算法收敛性与初始矩阵无关。Sylvester矩阵在满足一些特定条件下,为了进一步提高收敛速度,可通过选择适当的相关参数,使得IO迭代算法有较好的收敛速度且比Smith算法的迭代次数明显减少。     

雷达辐射源信号双谱二次特征提取方法

现有的双谱特征提取方法可以满足信号分类识别，但是出现了交叉项、平凡双谱以及特征维数过高等一些问题。针对以上问题，提出一种双谱二次特征提取方法，将双谱转化为灰度图像，以灰度值表示双谱幅度；再利用图像处理技术提取双谱二次特征，提取出能够表征辐射源信号双谱图像纹理信息的灰度共生矩阵特征集；将该特征集与Hu-不变矩特征集进行对比实验。仿真结果表明：该方法具有更好的分类识别性能，对于CW、LFM和NLFM信号的平均识别率均达90%以上。