能耗率极值原理和重力理论交互作用下粗质颗粒的浓度垂线分布

本文同时运用能耗率极值原理和重力理论研究了固液两相流在粗质颗粒时固相浓度的垂线分布,通过探讨能耗率极值原理对“非单向性”作用问题,进一步揭示了两相流运动的机理。计算结果与实测数据有较好的吻合。其研究方法、原理、步骤也极易推广到其它各种粒径的固相。     

土茯苓种苗质量分级标准研究

探究土茯苓(Smilax glabra)种苗质量分级标准,为土茯苓人工种植规范化发展奠定基础。本研究随机选取50株土茯苓种苗进行调查,首先应用相关分析确定苗木分级指标,然后通过逐步聚类分析法修正分级,最终计算出土茯苓种苗的苗木分级标准。结果表明,根数和球茎数为土茯苓种苗的质量分级指标。土茯苓种苗分级标准为Ⅰ级种苗：根数≥37.4,球茎数≥6.8;Ⅱ级种苗：28.3≤根数<37.4,4.2≤球茎数<6.8;Ⅲ级种苗：根数<28.3或球茎数<4.2。所抽取的土茯苓样苗中,Ⅰ、Ⅱ级种苗(合格苗)分别占34%和20%,Ⅲ级种苗(不合格苗)占46%。本研究通过逐步聚类分析法制定的土茯苓种苗质量分级标准结果可靠,说明此方法可行,能为土茯苓人工种植繁育研究以及生产优质的土茯苓种苗提供理论资料。     

基于孪生网络的苹果外观品质分级方法

针对人工和机械在苹果分级中存在低效、易损、准确率低等问题,提出一种基于孪生网络的苹果外观品质分级方法。该方法首先人工采集包含真实背景和不同等级的苹果图像数据集,并进行预处理操作,包括删除无关背景、0-1缩放和数据增强等;其次以卷积层、池化层和批归一化层为基础模块,搭建神经网络模型,提取苹果图像特征;最后用全连接层训练一个分类器,完成对苹果图像特征的分类,从而得到苹果外观品质对应的等级,其中模型的损失函数为对比损失。实验结果表明,构建的孪生网络模型在苹果外观品质分级中,平均分类准确率达到了97.71%,具有较好的稳定性,其用于苹果外观品质的自动分级是可行的,并为其他农产品的外观分级提供思路和参考。     

运用主成分分析和深度神经网络预测钢包炉合金元素收得率的研究

钢包炉（ladle furnace,LF）精炼的核心任务之一是进行钢水合金化过程,以保证钢包到达连铸平台后满足钢水成分要求。钢水合金化也是较为复杂的物理化学反应过程,其不仅对钢水温度有影响,而且对钢水质量、合金料消耗量均有影响。因此,实现LF精炼过程中合金元素收得率的精准预测具有重要意义。本研究首先采用主成分分析法（principal component analysis,PCA）对模型输入变量进行处理,用于简化实际生产数据结构;然后,融合SGDM算法和L2正则化方法,构建了深度神经网络（deep neural network,DNN）;最后,采用主成分分析和深度神经网络相结合的方法,建立了合金元素收得率预测模型。结果表明,Si元素收得率命中率在±1%, ±3%和 ±5%误差范围内分别为54.0%、93.8%和98.8%;Mn元素收得率命中率在±1%, ±2%和 ±3%误差范围内分别为77.0%、96.3%和99.5%。此外,PCA–DNN模型的预测精度优于参考炉次法、多元线性回归模型、改进BP神经网络模型和DNN模型,有助于实现钢水成分的“窄窗口”控制。本研究中合金元素收得率预测模型的建立,也可为LF智能精炼合金化控制模型的开发提供支撑。     

冰盖下组合桥墩的局部冲刷特性及水力特性

为研究冰盖对组合桥墩局部冲刷及其周围流场分布的影响,基于动床冲刷试验,在不同覆盖条件下,分析了不同水流条件和桥墩尺寸对组合桥墩局部冲刷的影响,建立了预测明渠水流与冰盖流条件下组合桥墩最大冲刷深度的经验方程,并通过ADV测量了墩前的流场。结果表明:组合桥墩的冲刷模式与串列桥墩相似,最大冲刷深度始终出现在墩正前方;经验方程中来流水深、来流流速、桥墩尺寸、冰盖糙率均与最大冲刷深度呈正相关关系;在粗糙冰冰盖流条件下,墩前的垂向流速最大,导致其最大冲刷深度总是大于同等条件下的明渠水流和光滑冰盖流。     

球面子流的一个余维可约化定理

设Ｓ＾ｎ＋ｐ（１）是ｎ＋ｐ维单位球面,Ｍ＾ｎ 紧致子流形,本文从两个方面推广了Ｙａｕ「Ａｍ．Ｊ．Ｍａｔｈ。,１９７４,９６：３４６;１９９５,９７：７６」证明的一个余维可约化定理。     

组合合成阵的不可约性

本文讨论了布尔矩阵的组合合成的基本性质,用图论方法找出了２级组合合成阵为不可约的一些充分条件。     

最小度为3k／2—1（k为偶数）的k连通图的可收缩边

最小度δ（Ｇ）＝３ｋ／２－１（ｋ为偶数）的ｋ连通图Ｇ至少有｜Ｇ｜＋５（ｋ＾２－１０ｋ）／４条可收缩边,且当｜Ｇ｜是ｋ的整数倍时,这一界是最好的。     

无初始状态统计知识时多变量系统的最优平滑与预报

在无初始状态统计知识的情况下,我们分别就固定点平滑、固定滞后平滑与预报３种情况给出了动态系统的最优线性最小偏差估计（ＢＬＩＭＢＥ）,同时还给出了完全（ｉ,ｊ,Ｔｉ）－可重构性的概念及系统完全（ｉ,ｊ,Ｔｉ）－可重构的充要条件     

MRI表现在脑胶质瘤恶性度诊断中的作用

本文比较了１０７例脑胶质瘤的病理分级与磁共振影像表现,结果显示两者之间有密切的关系（Ｐ＜０００５）。高度恶性胶质瘤中,ＭＲＩ诊断正确率为８８１０％,而低度恶性胶质瘤中为６４６２％（Ｐ＜０００５）。各单项ＭＲＩ表现,如病灶强化程度、瘤周水肿程度、囊变、坏死等在高或低度恶性胶质瘤中出现率无明显差异（Ｐ值均大于００５）。表明ＭＲＩ表现可在很大程度上反映脑胶质瘤的恶性程度,但在低度恶性胶质瘤中,易出现“过诊断现象”。