RAFT聚合法研究丙烯酸酯自由基聚合链间转移过程

针对丙烯酸酯自由基聚合过程中链间转移常数测定难题,提出了新的测试策略,即在低分子量聚丙烯酸酯存在下,以UV标记的RAFT试剂N-咔唑二硫代甲酸苄基酯(BCBD)调控第二单体进行RAFT聚合,聚合产物经梯度淋洗聚合物色谱(GPEC)分离,直接测定由向聚合物转移所产生嵌段物的相对摩尔比,并以此估算增长链自由基向另一种聚合物...     

梯度应力作用下模型试件声发射-红外特征及岩爆孕育演化研究

为研究不同梯度应力作用对岩体岩爆特性的影响及岩爆孕育的时空演化规律,借助YB-A型岩爆模拟试验装置对具有岩爆倾向性的模型试件进行梯度应力作用下的加卸载试验,利用高速摄像机、红外热像仪和声发射(AE)等监测手段,捕捉试件在加载作用下的AE变化特征及红外辐射特征,对模型试件加载过程中AE特征参数进行处理并对热像进行图像增强处理与能量演化分析,分析梯度应力作用下模型岩爆孕育过程的时空演化规律。研究结果表明：模型试件受均布加载、低梯度加载与高梯度应力下的岩爆孕育演化特征存在明显差异;模型试件在梯度应力作用下的岩爆孕育过程中呈现出的AE特征、红外辐射时空演化特征与岩爆孕育发生过程具有良好的同步性,且其AE特征与红外辐射特征随应力梯度作用的不同而存在明显的差异;随着模型加载应力梯度的增大,模型加载过程中能量累积段时间增加、耗散阶段时间变短、能量释放率变大,能量积累-耗散-释放各个阶段的差异是模型岩爆烈度随加载应力梯度增强的原因。     

基于正则化正交非负矩阵分解的旋转目标检测方法

小样本的旋转目标检测是指在样本数少的情况下进行旋转目标检测模型的训练,深度学习在旋转目标检测领域往往需要庞大的样本数和计算算力。现有的基于机器学习的旋转目标检测方法大多有着对目标尺度和姿态敏感的缺点。因此提出一种基于正则化正交非负矩阵分解的旋转目标检测方法,来解决小样本的旋转目标检测难题。首先,针对样本不具有各种角度的图片,对样本进行旋转后进行背景填充,这样便于更好的表征学习。其次,提出一种基于正则化正交非负矩阵分解算法对旋转样本的梯度直方图特征进行表征学习。最后,为了测试算法在特征学习后的有效性,利用支持向量机对特征提取后的数据进行训练和测试。实验结果表明本文的目标检测方法在多个数据集中可以取得不错的效果。     

基于板-梁理论的FGM双轴对称箱形截面组合扭转理论与有限元验证

基于板-梁理论研究FGM双轴对称箱形截面组合扭转理论与有限元验证.首先,选取弹性模量变化函数,建立能量变分模型,引入无量纲参数,获得双轴对称箱形截面组合扭转的近似解析解;然后,利用微分方程模型计算双轴对称箱形截面组合扭转的精确解析解,给出微分方程解答;最后,利用ANSYS有限元分析软件进行验证,将本文研究所得解析解和ANSYS有限元分析软件得出的解析解进行对比,对比结果验证了本文理论推导及所给出的自由扭转刚度、约束扭转刚度表达式的正确性.     

甘南亚高山草甸植物对逆境胁迫的生理生态响应

对不同环境梯度条件下6种植物：莓叶萎陵菜（otentilla fragarioides）、火绒草（Leonto-podium nanum）、矮嵩草（Kobresia humilis）、棘豆（Oxytropis kansuensis）、狼毒（Stellera chamaejasme L）、金露梅（Potenti Uafruticosa L）的叶片叶绿素、游离脯氨酸以及可溶性糖含量的变化进行了研究。结果表明：随着生境（包括土壤水分、光照、温度等的）梯度的变化,6种植物叶内脯氨酸含量、可溶性糖的积累量、叶绿素的含量随着从阴坡、半阴半阳坡、阳坡环境的变化都有不同程度的变化;综合分析认为,6种植物的抗逆性由强到弱为棘豆、狼毒、矮嵩草、莓叶萎陵菜、火绒草、金露梅。表3,参14。     

地面站数传系统的RBFNN模型及算法

针对难以建立精确数学模型的地面站数传系统,提出改进梯度迭代学习的径向基神经网络建模方法。改进梯度学习算法通过训练样本相关性矩阵的主成分分析确定网络隐含层初始节点数;改进迭代过程中网络参数的梯度信息计算方式,加快了迭代收敛速度;并增加结构调整过程,实现对网络规模的精简。通过采集地面站数传系统输入-输出数据,将改进梯度学习算法应用于网络离线训练,并给出具体实现步骤。地面站数传资源配置优化实例验证了模型具有较高泛化能力,且算法稳定性较佳。     

基于两级扫描线优化的快速立体匹配算法

通过引入视差梯度理论,提出了一种弱连续性约束,它表示相邻点的视差变化总在一定的范围之内.同时引入了一种两级扫描线优化方法,它从水平和垂直两方向进行扫描线优化.最后把弱连续性约束与两级扫描线优化方法结合起来得到一种快速立体匹配方法.通过对比实验表明,与未加入弱连续性约束的两级扫描线优化算法相比,所提算法计算量更少,同时减轻了同纹理区域的匹配不确定性;与传统一维扫描线优化算法相比,该算法具有更高的匹配准确性并解决了扫描线间的不连续性.     

Krylov subspace method based on data preprocessing technology

The performance of adaptive beamforming techniques is limited by the nonhomogeneous clutter scenario. An augmented Krylov subspace method is proposed, which utilizes only a single snapshot of the data for adaptive processing. The novel algorithm puts together a data preprocessor and adaptive Krylov subspace algorithm, where the data preprocessor suppresses discrete interference and the adaptive Krylov subspace algorithm suppresses homogeneous clutter. The novel method uses a single snapshot of the data received by the array antenna to generate a cancellation matrix that does not contain the signal of interest （SOI） component, thus, it mitigates the problem of highly nonstationary clutter environment and it helps to operate in real-time. The benefit of not requiring the training data comes at the cost of a reduced degree of freedom （DOF） of the system. Simulation illustrates the effectiveness in clutter suppression and adaptive beamforming. The numeric results show good agreement with the proposed theorem.     

总磁场强度梯度模作为匹配特征量的基准图制备技术

基准图制备是地磁匹配制导的关键技术之一。提出用总磁场强度梯度模作为地磁匹配特征量,根据研究的实际需要,从四个方面分析了地磁场梯度模作为匹配特征量的优势;在选定区域制作了以总磁场强度梯度模作为特征量的基准图,在基准图上提取了特征参数并进行了分析。结果表明:在选定区域,以总磁场强度梯度模作为特征量生成的基准图特征丰富、起伏程度大,较之以地磁总场强度为特征量生成的基准图优势明显。