粉末冶金成形过程实时质量监控研究

粉末冶金成形过程产品质量的实时监控是实现粉末冶金自动生产的关键技术，通过实验分析了粉末成形压制压过程中模具模架系统振动时序模型参数与压坯密度，质量之间的关系，验证了采用时序模型参数识别对压坯密度、质量的技术的实用性与有效性，为实现压制过程产品质量的实时监控提供了一条新的途径。     

大别超高压榴辉岩高温高压下地震波速和密度的初步实验研究——对造山带地壳深部组成和莫霍面性质的启示

<正>深部岩石高温高压下物理性质是制约地球物理测深成果解释、建立岩石圈物质组成和结构模式、探讨超高压变质带俯冲和折返机制的先决条件,也是大陆科学钻探先行研究的重要基础性工作.地震各向异性(Seismic anisotropy)和S波分裂(Shear wave splitting)研究已成为揭示岩石圈动力学机制的新方向,但目前有关超高压岩石的实验数据尚十分缺乏例如,目前国际上对榴辉岩地震波速实验研究最详细的成果应属Fountain等1994年对挪威加里东造山带榴辉岩的研究,该研究系统测定了至600MPa不同压力下榴辉岩和有关麻粒岩的P波速度和波速各向异性,但未研究S波以及温度对波速的影响.本文报道了大别超高压榴辉岩及其围岩在高温高压和组构定向条件下精确测定地震P波、S波、波速各向异性、S波分裂、泊松比、密度和体积变化的初步成果,探讨了实验结果在大别超高压带深部结构、组成和莫霍面性质研究中的意义.     

提花羽绒布生产工艺的研讨

通过对提花羽绒布织物的极限密度、组织系数及不同上机工艺参数的理论分析，阐明了在GA731剑杆织机上生产提花羽绒布的可能性及有关的工艺参数，为提高产品的实物质量和生产效率提供科学的依据。     

编织重经织物时经纱张力分析

本文是研究在单针床经编机上编织重经织物。为了减少编织过程的张力、作者设计了一个测量系统。借助于信号分析技术研究了纱线的张力波动规律。结果表明,在编织过程中纱线张力呈周期性变化,在一个周期中至少有三个峰值,编织过程中成圈机件位置变化对经纱张力有很大影响。通过调整机器,成功地编织出一些重经织物。     

非平稳随机过程谱密度函数的另一定义及实例分析

用时变谱描述非平稳过程的谱密度能够反映非平稳过程频率成份的时变特点，但是其物理概念仍不是很明确。为此，文章给出一种非时变谱的定义形式以及在此定义下的一个实例分析。     

高储能密度电容器复合介质材料的研究

对高储能密度电容器复合介质材料作了研究。采用介电陶瓷／有机聚合物作复合介质材料的实验中，研究了复合材料的介电系数与组成成分的关系，研究发现，ε随陶瓷成分的增加而增大，并且存在一个临界组。     

原子簇Fe3BP异构体稳定性的DFT研究

利用含相关能校正的DFT方法在B3LYP／Lard2dz水平下，对原子簇Fe3BP16种可能构型进行单重态下的全参数优化和频率计算，分析比较了优化结果的能量、结合能和过渡态．结果表明：原子簇Fe3BP有5种稳定异构体，具有立体构型的异构体1、2、3和4共存的可能性较大，其中异构体1最稳定，而平面结构的异构体5存在的可能性较小。     

Reconstruction of Temperature Field in 3-D, Absorbing, Emitting, and Anisotropically Scattering Medium

IntroductionRecently ,theinvestigation on numerical radiative heattransfer has been focused onthe reconstruction of temperatureprofile in target space according to its boundary heat fluxgained by detectors[1 8], whichis a kind of inverse problemofradiation. Among these investigation, Li HY[1 4]hasresearched on one-di mension or two-di mension rectangular ,spherical or cylindrical medium which is absorbing ,emitting , and isotropically scattering ; Liu LH[5,6]hasresearched on the semitranspar…     

Combined Density-based and Constraint-based Algorithm for Clustering

We propose a new clustering algorithm that assists the researchers to quickly and accurately analyze data. We call this algorithm Combined Density-based and Constraint-based Algorithm （CDC）. CDC consists of two phases. In the first phase, CDC employs the idea of density-based clustering algorithm to split the original data into a number of fragmented clusters. At the same time, CDC cuts off the noises and outliers. In the second phase, CDC employs the concept of K-means clustering algorithm to select a greater cluster to be the center. Then, the greater cluster merges some smaller clusters which satisfy some constraint rules.Due to the merged clusters around the center cluster, the clustering results show high accu racy. Moreover, CDC reduces the calculations and speeds up the clustering process. In this paper, the accuracy of CDC is evaluated and compared with those of K-means, hierarchical clustering, and the genetic clustering algorithm （GCA）proposed in 2004. Experimental results show that CDC has better performance.     

基于RAMP密度插值理论的拓扑优化准则法

在研究密度插值法理论和拓扑优化准则基础上,以结构整体柔度最小为目标,推导了基于RAMP插值理论的优化准则,并实现优化准则的迭代算法,二维算例说明了算法正确性、有效性。