Monte Carlo法确定125I近距离放射治疗源剂量计算参数

为研究IS12501型125I近距离治疗源的剂量分布特点,依据AAPMTG43U1推荐的剂量计算公式,针对IS12501型125I近距离治疗源,用MonteCarlo方法计算剂量率常数,结果为0.959cGy·h-1·U-1,与TG43U1推荐的值相差2.02%。在0.1~10.0cm范围内计算径向剂量函数,与TG43U1符合较好。计算并补充了各向异性函数的相关数值。在二维平面上给出10cm×10cm的剂量分布。对径向剂量函数和各向异性函数进行拟合,得到实用性较强的经验公式。     

基于神经网络的飞控系统实时容错设计与仿真

为了提高系统的可靠性与容错能力,提出了基于径向基神经网络的飞行控制系统传感器实时容错策略.利用改进的梯度下降优化算法来设计神经网络,以提高网络的学习速度和映射能力;基于网络的逼近性能,建立在线神经网络辨识模型;考虑到系统闭环反馈与实时控制的特性,使用多个辨识模型的信息进行传感器故障的定位和信号重构.应用某型飞机进行仿真,在保证闭环系统稳定的前提下,实现了传感器的在线故障隔离与信号重构,达到了预期的效果.     

日本落叶松无性系木材组织比量的遗传变异

对10个10年生的日本落叶松无性系木材组织比量进行了测定,结果表明,无性系间木射线比量、树脂道比量和管胞比量差异极显著。日本落叶松组织比量的径向变异规律为:管胞比量由髓心向外,前期变化曲线呈“梯形”,后期变化曲线呈“V”型;木射线比量由髓心向外,开始迅速下降,到第2年轮后缓慢波动下降或上升;树脂道比量由髓心向外,开始缓慢下降,然后迅速上升达最大值后又迅速下降。木射线比量与树木年轮间的变异模式(径向变异)以双曲线和乘幂式方程拟合效果较好,R2均在0.7以上;树脂道比量与树木年轮间的变异模式(径向变异)以指数式方程拟合效果较好,R2为0.609;管胞比量与树木年轮间的变异模式(径向变异)以三次多项式方程拟合效果较好,R2为0.845。日本落叶松的木射线比量、树脂道比量、管胞比量与树高、形率、冠幅、皮厚、主枝粗、枝干比、主枝夹角的相关关系不显著;木射线比量与主枝长显著负相关;木射线比量、树脂道比量与管胞比量之间的相关显著。木射线比量、树脂道比量和管胞比量都受到中等水平的遗传控制,无性系重复力分别是:0.571、0.453和0.607。按照20%的选择率,日本落叶松木射线比量、树脂道比量的遗传增益为16.70%和207.72%。     

基于PIV技术的高吸力下压实膨润土径向劈裂试验研究

基于粒子图像测速(PIV)技术,采用饱和盐溶液蒸汽平衡法控制试样的吸力,对具有不同吸力的压实膨润土进行了 一系列的径向劈裂试验.在径向压缩过程中用高速相机和Davis8.0采集软件拍摄图像,用PIVview2C软件得到试样径向压缩过程中裂隙开展情况和位移矢量场,同时结合其扫描电镜微观(SEM)试验进行了机理分析.试验结...     

以测度作为神经网络输入的客观音质评价研究

利用径向基函数网络(RBFN)进行语音质量客观评价, 以避免在回归分析中选取具体函数的困难. 选取3种距离测度而非语音文件本身作为神经网络的输入, 使得网络输入维数大大减小,网络结构大大简化. 且对径向基函数网络结构作了修正, 使其更便于作音质评价. 作者在网络参数和结构学习中采用平滑后的训练集, 有效减少了随机因素对客观评测结果的影响, 也大大减少了网络结构的复杂性. 主客观评价结果的相关性实验中, 相关系数达0.96以上, 这表明了该方法的可靠性.     

冲孔灌注桩在灰岩地区的应用

本文笔者以多年的工作经验从灰岩地区高层建筑地基采用冲孔灌注桩基础技术为例谈起,针对灰岩溶洞发育地区采用冲孔灌注桩基础在施工、检测方面的技术问题进行分析、探讨,同时阐明了冲孔灌注桩基础在施工过程中应注意的问题。本文属于个人观点仅供参考!     

利用周节偏差处理锥齿轮径向跳动的新方法

为了在齿轮测量中心上给出锥齿轮径向跳动的客观准确评价,提出了利用周节偏差处理径向跳动的新方法.采用二阶曲面近似代替理论齿面建立了被测锥齿轮齿面模型,利用切平面法来确定假想球形测头的直径,根据周节偏差建立了虚拟测量的数学模型,通过求解测头球面与被测锥齿轮齿面的约束接触方程组,计算出锥齿轮的径向跳动.通过对一个准双曲面齿轮小轮的实例分析表明:新方法与传统方法相比,缩短了齿轮检测时间;与切平面法和圆柱面法相比,能够更准确地建立齿面模型,径向跳动迭代值的变化量可以小于被测锥齿轮径向跳动一级精度公差值的1/10,从而提高了锥齿轮径向跳动评价结果的可信度.     

乙苯脱氢径向反应器的模拟和操作优化

采用一维拟均相绝热径向反应器模型模拟乙苯负压脱氢径向反应器,探讨了在负压条件下乙苯脱氢反应温度、水烃比和压力对乙苯脱氢反应转化率和选择性的影响,指出负压反应系统对压降的严格要求,由此得出合理的操作条件,通过模型计算结果与生产装置实测数据的比较,确认本模型可以用于生产装置的模拟。     

基于免疫粒子群神经网络的短期预负荷测

针对电力系统短期负荷预测的特点,以及人工神经网络的自学习和复杂的非线性拟合能力,提出了基于径向基（RBF）神经网络的短期电力负荷预测模型．采用免疫粒子群优化算法来训练网络的隐层节点、径向基函数的中心点和网络权值．综合考虑气象、天气等影响负荷因素进行短期负荷预测．仿真试验表明,该方法同传统RBF神经网络相比,具有较高的预测精度,同时具有较强的实用性．     

遥感图像分类的多核SVDD算法

将K型核函数和指数径向基核函数分别与径向基核函数组合成多核函数,并利用其构造出性能更加优越的支持向量域描述(SVDD)算法.将提取的遥感图像各波段光谱特征组成特征向量,分别用基于径向基核函数和多核函数的SVDD算法进行遥感图像分类.仿真实验结果表明:改进核函数的SVDD分类算法提高了分类精度,缩短了训练时间.