应用等维新息双向差分灰色模型进行趋势分析的新发现

本建立了最佳等维新息双向差分灰色模型，不仅拓宽了灰色预测的适用范围，而且还通过维数选择确定了最佳维数；使用最新数学工具软件MATLAB进行编程，同时通过对上证周指进行趋势分析，该等维新息预测能较准确地预测未来随机时间序列的涨、跌幅度。     

横向爆炸载荷下开孔弹性板的应力集中

基于ANSYS 7.0/LS-DYNA程序,对3 m×3 m四边简支、厚度为0.025 m、中心开有0.3 m×0.3 m方孔的弹性板,在下三角爆炸载荷作用下的应力响应进行了分析;利用能量密度时间分布函数(TDFED)确定了动应力集中因子,重点讨论了时间步长和采样时间间隔对计算结果的影响。     

双轴等拉低周疲劳实验装置

本文给出能在一般单向加载液压疲劳试验机上做双轴等拉低周疲劳实验研究的双向拉伸装置,并对有关影响因素进行了讨论。 本试验是在百吨液压低周疲劳试验机上进行的。双向拉体装置已经受近百万次疲劳载荷,其中交变载荷幅围5.5,t亦经受近20万次。在使用过程,各构件完好合手使用要求,将十字试样进行低周疲劳断裂试验,成功地开出合格裂纹,用它进行超速条件下叶轮材料性能研究亦取得初步结果。可以认为它适用于平而应力集中问题低周疲劳性能的研究。若使用液压高、中周疲劳试验机,它还可用于双轴载荷下裂纹试样裂纹扩展的研究。 本文指出了双向拉伸装置有待改进的方面。     

分数阶黏弹性饱和地基与板的共同作用

基于层状分数阶黏弹性横观各向同性饱和地基的固结解答,采用边界元法与有限元法耦合的方法,探讨板与黏弹性饱和地基的共同作用。首先基于Mindlin中厚板理论,得到板的总刚度矩阵方程;随后引入分数阶黏弹性饱和地基的精细积分解答,获得地基柔度矩阵方程;最后利用板?土协调条件,得到黏弹性饱和地基与板共同作用的解答。与已有文献对比,验证了本文解的正确性,并讨论黏弹性饱和地基参数和地基加固深度等因素对筏板与地基共同作用的影响。     

总弯沉比及其在机场刚性道面板底脱空判定中的适用性

提出了一种板底脱空判定弯沉指标——总弯沉比（R_TD）,分析了其理论特征;为探究R_TD在机场刚性道面板底脱空判定中的适用性,基于Abaqus有限元软件建模,以弯沉比和截距为对比对象,计算分析了道面结构参数、接缝传荷能力和脱空参数等对指标的影响。结果表明：相比弯沉比和截距,R_TD与道面结构参数相关性更高,可据此建立相对精确的判定标准;此外,R_TD在对脱空参数敏感的同时可避免接缝传荷能力与板底脱空的耦合影响。综合而言,R_TD在机场刚性道面板底脱空判定中具有更好的适应性。     

基于词-标签概率的多标签文本分类研究

针对多标签文本分类任务中如何有效地提取文本特征和获取标签之间潜在的相关性问题,提出一种CNN(convolutional neural networks)结合Bi-LSTM (bi-directional long short-term memory)的模型.首先,通过CNN网络和最大池化提取文本的特征;然后,利用训练的Labeled-LDA(labeled latent dirichlet allocation)模型获取所有词与标签之间的词-标签概率信息;接着,使用Bi-LSTM网络和CNN网络提取当前预测文本中每个词的词-标签信息特征;最后,结合提取的文本特征,预测与当前文本相关联的标签集.实验结果表明,使用词-标签概率获取文本中词与标签之间的相关性信息,能够有效提升模型的F1值.     

缀板加强冷弯薄壁C形钢受压极限承载力研究

为研究缀板加强冷弯薄壁C形钢受压构件的受力性能,采用ANSYS软件建立其非线性有限元模型,并与试验破坏特征、极限承载力进行对比,验证建模方法的正确性. 研究缀板间距及偏心距对缀板加强冷弯薄壁C形钢在轴压及单向偏心受压作用下的极限承载力及屈曲模态的影响规律. 结果表明：随缀板间距减小,C形钢的屈曲变形由畸变屈曲逐步转为局部屈曲,轴心受压及偏心受压构件极限承载力逐渐增高;随偏心距增大,偏心受压构件的极限承载力逐渐降低;建议缀板加强冷弯薄壁C形钢轴压、偏压构件的缀板间距分别取λ/3、λ/4（λ为屈曲半波长度）. 基于缀板加强冷弯薄壁C形钢的受力特点及直接强度法,提出缀板加强冷弯薄壁C形钢构件轴压及偏压极限承载力的修正公式,并验证了公式的准确性.     

基于新型相似日选取和VMD-NGO-BiGRU的短期光伏功率预测

光伏功率预测在现代电力系统调度和运行中起着重要作用.针对光伏发电功率的多变性和复杂性,提出了一种基于新型相似日选取和北方苍鹰算法（Northern Goshawk Optimization, NGO）优化双向门控循环单元（Bidirectional Gated Recurrent Unit, BiGRU）的短期光伏功率预测方法.首先,利用斯皮尔曼相关系数选取主要气象因子,通过变分模态分解（Variational Mode Decomposition, VMD）将原始光伏功率和最大气象因子分解重构为一系列子信号.其次,通过构建新的评价指标筛选出相似日数据集,利用一组BiGRU建立以相似日子信号为网络输入的深度学习模型,并利用NGO对每个BiGRU网络的超参数进行有效优化.最后,对各子信号的预测结果进行综合,得到最终的光伏功率预测值.仿真结果表明,所提混合深度学习方法在预测精度和计算效率方面均优于其他方法.     

FP—JTE终端扩展区注入剂量对击穿电压的影响

提出了一种无须进行电离积分的用于高压结终端模拟的边界元素法,分析了下ＦＰ－ＪＴＥ终端结构中扩展区注入剂量对击穿电压的影响,结果表明击穿电压与注入剂量呈线性关系,场板可减弱击穿电压注入剂量的第三性。     

BaFX：Eu（X：Cl,Br）中电子陷阱的研究

Ｘ线影像板需要近红外光激励。掺入Ｃａ＾２＋,Ｓｒ＾２＋,Ｍｇ＾２＋后,用６５０￣７００ｎｍ光激励ＢａＦＸ：Ｅｕ＾２＋,可以更为灵敏。用正电子湮没寿命谱,电子顺磁共振谱,加热发光谱和光激励发光谱,研究了Ｘ射线辐照后ＢａＦｘ：Ｅｕ（Ｘ：Ｃｌ,Ｂｒ）电子陷阱的性质、状态、密度和转换。