自动网格体系在柱体绕流大涡模拟中的适用性评估

为了评估基于snappyHexMesh方法生成的自动网格体系在二维柱体绕流大涡模拟中的适用性,比较了该自动网格体系与人工网格体系对于Re为3 900圆柱绕流和Re为22 000方柱绕流的数值模拟结果。通过设置合理的计算域以及数值格式,采用snappyHexMesh自动网格以及人工网格的算例都表现出良好的数值稳定性。将不同网格体系的数值模拟结果与物理试验结果进行对比,结果表明,采用snappyHexMesh网格可以提高数值求解效率;圆柱绕流对网格体系的变化比较敏感,不同密度的snappyHexMesh网格会显著影响圆柱气动力特征以及尾流区域的流场结果;snappyHexMesh网格体系可以准确预测方柱绕流,在方柱绕流大涡模拟中具有相较于圆柱绕流更好的适用性。     

图的一种加权邻接矩阵谱半径和能量的界

图G的一种加权邻接矩阵记为A_db(G)=(a^db_ij)_n×n,若顶点v_i和顶点v_j相邻,则$a_{i j}^{d b}=\frac{d_{i}+d_{j}}{d_{i} d_{j}}$, 反之a^db_ij=0.给出图G的加权谱半径的上下界,并在此基础上给出加权谱半径的Nordhaus-Gaddum-type关系.得到了图G的加权能量的几个上下界,并在此基础上给出加权能量的Nordhaus-Gaddum-type关系.     

大熊猫的放归与保护

根据大熊猫在野外的分布格局,对栖息地的选择及种群生存力的分析,应将大熊猫就地保护,使固有的栖息地的种群得以恢复,并提高其生存值和适应度。另一方面,圈养的大熊猫存活率和净生率都大于野外种群,经过一段时间的增殖,保持其野外生态习性,通过驯化,先在大面积范围内散放,然后放归自然,增加野外种群数量和遗传多样性是可行的。     

统一认识和准确把握我国的基本国情

在世纪之交、继往开来的重要时刻,党的十五大重新强调我国正处于并将长时期处于社会主义初级阶段,内涵深刻,意义深远。统一认识和准确把握我国的基本国情,搞清楚什么是初级阶段的社会主义,在初级阶段怎样建设社会主义等问题,对坚持走有中国特色社会主义发展道路,实现跨世纪宏伟大业,到下个世纪中叶基本实现社会主义现代化,具有重大的理论意义和现实意义。     

脉冲示踪法实验误差分析

本文从理论和实验两方面分析了脉冲示踪法中脉冲时间、示踪剂输入和记录仪记录时间差、示踪剂纯度与用量和实验温度对反应器内物料停留时间分布和流动模型参数测定误差的影响,以便在实验中采取相应措施减小或消除误差,获得准确的实验结果。     

广西铺道蚁属昆虫研究(膜翅目:蚁科)

报道采自广西的铺道蚁属Ｔｅｔｒａｍｏｒｉｕｍ昆虫１０种,其中５种为广西区新记录种,即：茸毛铺道蚁Ｔ．ｌａｎｕｇｉｎｏｓｕｍＭａｙｒ、陕西铺道蚁Ｔ．ｓｈｅｎｓｉｅｎｓｅＢｏｌｔｏｎ、史氏铺道蚁Ｔ．ｓｍｉｔｈｉＭａｙｒ、相似铺道蚁Ｔ．ｓｉｍｉｌｉｍｕｍ（Ｓｍｉｔｈ）和克氏铺道蚁Ｔ．ｋｒａｅｐｅｌｉｎｉＦｏｒｅｌ。标本保存于广西师范大学生物系标本室。提供广西该属已知１０种的工蚁分种检索表。     

1,6—二磷酸果糖制备研究：Ⅰ.菌种的筛选及培养条件

介绍了１,６－二磷酸果糖产生菌的筛选和最佳培养条件的确定,在所筛选的菌种中９５１８、９５１９号菌株均具较高的产１,６－二磷酸果糖酶系活力。其最佳培养条件为：培养温度２８℃,ｐＨ６．５。     

Approximate Degree Reduction of Triangular Bezier Surfaces

ＡｐｐｒｏｘｉｍａｔｅＤｅｇｒｅｅＲｅｄｕｃｔｉｏｎｏｆＴｒｉａｎｇｕｌａｒＢｅｚｉｅｒＳｕｒｆａｃｅｓ＊ＨｕＳｈｉｍｉｎ（胡事民）,ＺｕｏＺｈｅｎｇ（左征）,ＳｕｎＪｉａｇｕａｎｇ（孙家广）ＤｅｐａｒｔｍｅｎｔｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒＳｃｉｅｎｃｅａｎ...     

奇异值估计的Brauer型定理

设Ａ＝（ａｉｊ）为ｎ阶复矩阵．记ｓｉ＝ｍａｘ∑ｊ≠ｉ｜ａｉｊ｜,∑ｊ≠ｉ｜ａｊｉ｜｛｝,ａｉ＝｜ａｉ｜（ｉ＝１,２,…,ｎ）．证明了Ａ的奇异值均属于Ｂｒａｕｅｒ型并集∪ｉ≠ｊｚ≥０：｜ｚ－ａｉ｜｜ｚ－ａｊ｜≤ｓｉｓｊ｛｝,并给出了该并集的显式表达及数值例子．     

WAVELET PACKET AND FUZZY NEURAL NETWORK FOR TOOL CONDITION MONITORING *

在自动化制造中,线监控刀具状况以保护刀具与加工工件显得越来越重要．近年来,许多研究者在此领域进行了广泛的研究,然而由于加工过程的不确定性,现有的刀具监控系统的可靠性还有待提高．本文提出了一种基于小波包分析与模糊神经网络的自适应刀具监控系统,该系统利用小波包分析方法将加工过程振动信号分解为不同的频率段,并在此基础上,建立了自适应特征提取方法,为模糊神经网络提供最优的特征输入,然后模糊神经网络据此进行决策,分析刀具磨损状况．实验结果表明：该系统模糊神经网络能有效通过学习人类模糊知识和在线学习样本来提高刀具监控精度．