竹红菌素研究的进展

竹红菌素(Hypocrellin)是在我国最早发现的一种新型光敏剂.它的光生物活性可抑制细菌生长.近几年的研究表明,细胞吸收后,它主要分布于细胞膜及胞浆中,只有少量的进入细胞核中.竹红菌素加光照后对细胞具有明显的杀伤作用,使细胞存活率显著下降.竹红菌素光敏作用靶部位是细胞膜,线粒体和微粒体是其敏感靶部位,而光敏作用引发的脂自由基等产物可能是诱导DNA等损伤,最终导致细胞死亡的重要原因.     

一种带可靠性的疲劳裂纹扩展速率表达式

利用旧桥梁钢实验研究了疲劳裂纹扩展速率表达式，并以一种新的方法获得了带有可靠性的疲劳裂纹扩展速率表达式．该表达式表明了疲劳裂纹扩展门槛值的存在，它覆盖疲劳裂纹扩展A区和B区．为精确评估在役钢结构的安全寿命提供了理论依据．     

一种带可靠性的疲劳裂纹扩展速率表达式

利用旧桥梁钢实验研究了疲劳裂纹扩展速率表达式,并以一种新的方法获得了带有可靠性的疲劳裂纹扩展速率表达式.该表达式表明了疲劳裂纹扩展门槛值的存在,它覆盖疲劳裂纹扩展A区和B区.为精确评估在役钢结构的安全寿命提供了理论依据.     

桥梁健康监测中的损伤特征提取与异常诊断

针对桥梁健康监测的应用 ,提出了一种基于统计模式识别技术的结构异常诊断方法 .由正常结构实时监测动态响应形成状态判断的数据基 ,通过序列相似分析将未知状态结构的响应信号与正常结构数据基进行环境/运营条件归一化 ;然后根据动态参数模型残差分析提取结构损伤特征 ,进而通过统计分析进行结构异常诊断和损伤定位 .与基于模态频率变化的方法相比 ,该方法具有更高的损伤识别能力 ,并能较好地克服实测数据离散性和环境与运营条件影响带来的困难 .通过三跨连续梁的数值试验验证了该方法的有效性     

轿车车头道路模拟试验加载谱研究

结合实际工作需要，通过远程参数控制技术在6通道多轴随机振动台上开发了轿车车头内零部件的室内道路模拟试验技术，正确、快速地模拟试件在试车场强化道路上的振动特性，缩短了试验周期，降低了试验费用，建立了制定试验标准的基本流程。     

船体时变可靠性分析

利用船体梁强度的单调退化特性，确定在设计寿命内船体强度的最小值。由船体强度的最小值和载荷的最大值，根据经典的时不变可靠性理论，构造了一种新的时变可靠性表述形式。同Guedes Soares和Garbatov的基于随机过程上跨率的时变可靠性表述形式相比，这种新的时变可靠性表述形式，既能够展现疲劳和腐蚀所导致的船体可靠性随时间的连续变化，同时又避免了数值积分的麻烦。因此这种方法计算量小，计算效率高。     

交通噪声预测的神经网络模型

运用 Matlab语言编程 ,构造预测交通噪声的 LM算法 BP神经网络模型 ,把预测因子 (轻、重型车流量、平均车速、受声点距路肩距离、敏感点高差 )作为样本输入到网络模型 ,噪声等效声级作为样本输出 ,反复训练网络 ,通过增加隐含层节点数、改进算法 ,以降低误差 ,缩短训练时间。     

铁素体球墨铸铁损伤力学特性

根据损伤力学的基本原理,利用测量电阻的方法,研究了拉伸受力状态下,铁素体球墨铸铁的损伤力学特性。得出了损伤变量随应力和应变而变化的演变规律。认为球墨铸铁存在损伤阈值,其大小随球化率提高而呈直线增大,但损伤阈值皆小于屈服强度;临界损伤变量与球化率的关系不大,在本试验条件下,约为0.060～0.068。研究结果表明,当应力大于一定程度时,损伤发生,且随应力增加而逐渐增大。     

基于小波分解的色噪声预测

研究色噪声的预测．将小波分析理论与神经网络建模预测基本原理相结合，提出了基于小波分解的神经网络预测方法．通过对年平均太阳黑子数典型统计模型的预测，验证了该方法的预测效果．将该预测方法用于色噪声的预测研究，通过改变对色噪声的采样速率，分析了色噪声预测的可能性和效果．研究结果表明，色噪声是可以预测的；对其预测的误差随采样率的提高而减小；基于小波分解的神经网络预测方法的预测精度优于线性神经网络预测方法．     

高功率激光二极管的可靠性研究

在使用综合参数测试仪测试半导体量子阱激光器的过程中，通过测试的功率曲线和伏安特性，断定激光器受到损伤，由扫描电镜(SEM：Scaning Electron Microscopy)观察到激光器的腔面出现了熔化，证实激光器性能的改变是由于产生了暗线缺陷(DLD：Dark Line Difect)和灾变性光损伤(COD：Catastrophic Optical Damage)，通过分析，了解到激光器的退化主要是由器件本身的材料、结构以及后期的工艺过程所决定的，在测试器件过程中电浪涌会加速或产生突然灾变性退化，最后给出了用隔离及无吸收窗口来减少损伤的方法．