切削刀具倒棱刃口挤压力的理论计算

根据试验观察．揭出了刀具刃口带负倒棱时的切削模型。在此模型中,刀具刃口 存在一个“金属死区”。以新模型为基础．采用能量法,对高温、高应变率下刀具刃 口的挤压力进行了理论计算。所做工作的特点是：１）在材料变形分析中计入了挤压 层金属绕过刀具刃口时的过剩变形;２）进行有关材料变形与物理特性的计算时,考 虑了温度与应变率的影响。利用新研制的压电式切削测力仪进行验证试验,其结果表 明,理论计算值与实测数据较好一致。     

Evaluation of the hepatotoxicological effects of a drug in an in vivo/in vitro model

Both in vivo and in vitro models have certain disadvantages for the study of the chronic hepatotoxicity of drugs. The aim of this work was to evaluate a new approach based on an in vivo/in vitro model. After chronic in vivo treatment of rats with Vincamine and Vindeburnol (an eburnamenine derivative which exhibits hepatotoxic properties in man) liver cells were isolated, and functional and metabolic disorders (metabolic utilization of fructose and protein biosynthesis) were studied to determine injury. The results showed no modification of blood parameters, but a direct relationship between the dose of Vindeburnol administered in vivo and the metabolic disorders observed in vitro, evidencing the high sensitivity and reliability of this model.     

产物分离固相化细胞反应器的设计和数学模型

设计了一种以挥发性产物和非挥发性底物为特征的四相反应器——分离器。在此反应器中,生物催化剂被固定在固体柱填充物上并与含有底物的液相接触,汽相流过柱子而将挥发性产物蒸发迸入汽相。反应器由同方向流的浓缩器和反方向流的分离器两个基本汽——液流部分组成。并建立了吸附的单层细胞稳态群体数学模型和反应器平衡状态模型。     

能量系统两种基本组合模型及其影响因子的分析

运用小偏差法分析了能量系统的两种基本组合模型中部件的效率、输入量以及各种部件或环节的损率等参数对系统总效率的影响,提议用相关的“影响因子”分析各种因素对系统总效率的影响程度。本文导得的公式与结论,不仅对于探求系统如何合理用能和参数的优化有一定作用,而且对于分析系统的动态特性也将有所裨益。     

数字图像测量技术及在隧道室内模型试验中的应用

首先按照数字图像技术分析基本原理差异,对数字图像相关（DIC）、粒子图像测速（PIV）等二维数字图像测量方法在隧道模型试验中的应用现状、技术发展以及基本原理进行梳理。进一步,对三维测量方法的原理及在隧道模型试验中的应用潜力进行分析。最后,通过黄土地层盾构隧道的掘进模拟试验,对数字图像测量技术在隧道模型试验中的应用进行示范。结果表明：DIC、数字照相变形量测（DPDM）等非接触测量方法以照片上点的相关性判断各点的位移,使用场景更偏向于室内试验道路、桥梁、隧道、基础、河坝、钢结构、钢混结构等土建结构的变形监测中;而PIV分析可测量流体中流动的大小和方向,被广泛运用于浆液、泥石流、喷泉等流体运动的研究中。此外,基于黄土地层盾构隧道室内模型试验方案发现,低含水率黄土地层盾构掘进8环管片距离时,围岩的扰动范围为盾构掘进中轴线两侧1 D（管片外径）左右和盾构上方1 D范围内。     

带有Ornstein-Uhlenbeck 过程的随机logistic种群模型

研究带有均值回复Ornstein-Uhlenbeck过程的随机logistic种群模型的动力学行为。证明收获努力E＊可以控制随机微分方程模型的随机灭绝和持续:若E≥E＊并且满足一些其他条件,则种群灭绝;若E     

数据驱动下交通异常行为的双层识别模型

为实现对车辆异常行为的准确识别,提高车辆行驶的安全性,提出了一种基于支持向量机(support vector machine, SVM)、监督学习与长短期记忆(long short term memory, LSTM)深度学习的交通异常驾驶行为双层识别模型。首先,对车辆轨迹数据筛除和滤波,构建异常行为数据集;其次,从异常行为轨迹特征中提取出特定异常行为的特征标签,并人为标定在训练集中;再次,构建SVM模型对训练集进行粗识别,基于SVM的二分法原理,从测试集中筛选出异常行为;最后,通过LSTM时间序列模型构建具体种类的异常行为模型,并通过深度学习的方法,从异常行为数据中细分为蛇形驾驶、急速变向、侧滑、大半径转弯、快速U型转弯、急刹车等具体的异常驾驶行为。本次实验选用下一代仿真(next generation simulation, NGSIM)数据中US-101高速公路和peachtree城市道路的数据集的轨迹数据验证SVM和LSTM双层识别模型的性能,包括均方根误差、识别准确率等。结果表明,构建的双层识别模型在第一层有98%的识别准确率,第二层有超过80%的识别准确率,可以较为准确地识...     

基于Bert股吧舆情分析的特征融合股价走势预测研究

传统股价预测模型往往只考虑时序性数据且局限于模型自身机制,而忽略舆情对股价的影响,导致预测精度不高,针对该问题,提出基于 Bert 股吧舆情分析的特征融合预测模型对股价收盘价进行涨跌幅预测。 首先,采用Bert 自然语言处理对股吧舆情以及公司公告政策进行情感分类,并转化为虚拟变量,构建金融舆情情感特征库;然后将金融舆情特征库和时序性数据合并构建特征融合矩阵;最后输入长短期记忆网络模型(LSTM)进行股价收盘价预测,并得出股价的涨跌结果。 以华银电力(600744. SH)为例进行实证分析,实验结果表明:引入股票情感特征后的模型,得到的股价走势准确率上升了 8. 63%,预测收盘价的回归指标 FMAPE FRMSE 分别下降了 23. 59%、22. 9%,R2 提高了 8. 11%,证明引入新的舆情情感特征在实际预测中能提高股价预测的准确率,可以作为精准预测股价走势的手段。     

The Development and Application of Combined Thermoregulatory Mathematical Models

Thermoregulatory mathematical models have being developed for more than half a century and obtained more and more wide application. Among them, the "engineering-physiological" thermal models, which correlated closely to the man-machine-environment system, are the ones that developed most rapidly and have been widely accepted by thermal physiologists and environmental control engineers.This paper attempts to outline briefly the development and application of such kind of thermal models, discusses how to further develop and apply various combined thermal models in practice, and puts forward four respects of suggestions for establishment and modification of combined thermal models of man-clothing-cabin environment.     

一般生长曲线模型中共同均值参数的线性估计的泛容许性

本文对于一般生长曲线模型中共同均值的线性估计的可容许性。