地下径流退水过程规律

地下径流退水过程是水文过程的重要组成部分.选择滦河水系2个子流域(柳河流域和瀑河流域)的几场地下径流的退水过程,通过图形分析初步确定了2个子流域地下径流的退水规律,计算了地下径流的退水常数.并通过模型模拟的方法计算了模型模拟的误差,比较了几种模型模拟结果的优劣.结果表明,柳河流域地下径流服从指数退水规律,瀑河流域地下径流服从线性水库退水规律,且不同的降雨类型对应的退水常数不同.研究流域的地下径流退水过程,可为流域洪水过程的基流分割和地下径流的汇流计算提供依据.     

铁磁-反铁磁双层系统低温内能

应用线性自旋波的理论导出铁磁－反铁磁双层系统的Ｈｅｉｓｅｎｂｅｒｇ模型哈密顿量,采用矩阵格林函数运动方程技术得到自旋波的色散关系,利用数值计算的方法得到铁磁－反铁磁双层的低温内能。     

(LiFe)xZn1-2xFe2O4铁氧体的吸波性能研究

采用固相烧结工艺,按不同配方分别制备了(LiFe)xZn1-2xFe2O4(x=0.1、0.2、0.3、0.4、0.45、0.5),用Agilent8510c矢量网络分析仪测试,在0.5～13GHz频段内材料的吸波性能.实验发现(LiFe)0.45Zn0.1Fe2O4有较强的吸波性能,然后再对(LiFe)0.45Zn0.1Fe2O4进行不同搀杂,并在0.5～18GHz频段内测试材料的吸波性能,发现掺入1wt%的Al2O3对增加-10dB带宽非常有效果.     

二维溃坝波传播的数值模拟

采用附加人工粘性的显式Maccormack格式求解二维浅水方程,并对人工粘性加上开关函数,建立了模拟大坝瞬间局部溃倒所致的洪水演进过程的数学模型。用该模型预测了矩形河道中堤坝瞬间局部溃倒后8 min的洪水演进过程,得出了水面线和流场分布,并对溃坝洪峰到达时间和最大淹没水位的沿程分布作了分析。     

双链梯形聚(1,3-二甲基-1,3-二氧二硅氧烷)的制备

采用非水解缩合与水解缩聚相结合的方法,合成了双链梯形聚(1,3-二甲基-1,3-二氧二硅氧烷).第一步运用非水解缩合方法合成出1,3-二甲基-1,1-二氯-3,3-二甲氧基二硅氧烷单体;第二步,不分离提纯该二硅氧烷单体而直接加入适量水进行水解缩聚反应,成功得到双链梯形聚(1,3-二甲基-1,3-二氧二硅氧烷)(PMSQ).借助核磁共振光谱、红外光谱、凝胶渗透色谱、粉末X射线衍射、热失重、分子模拟等手段对PMSQ进行表征.研究结果表明,PMSQ为规整性较高的双链梯形结构,梯形结构宽度为0.87nm、厚度为0.40nm,用凝胶渗透色谱法测定的重均相对分子质量为3.5×105.     

东北大学冶金反应工程学理论研究取得重要进展

东北大学冶金传输和反应工程研究室肖泽强教授和他的课题组在中间包冶金反应工程学研究中,提出了中间包非等温新观点,受到国内外学术界的高度重视·近年来我国钢铁生产技术迅速发展的主要特征之一是钢连铸工艺的广泛应用·在钢的连铸工艺中,中间包作为连接钢包和连铸机的反应器,对连铸过程的顺利进行和最终产品的质量有着重要影响·自50年代连铸技术开始用于钢的浇铸以来,冶金工程技术和研究人员对中间包设计、控制以及对包内过程做过大量的研究·80年代初,加拿大学者蒙格利总结归纳了这些研究成果,提出了一个新学科:中间包冶金学·以前所有…     

应用牛顿法的高压直流输电系统非特征谐波潮流算法

针对高压直流输电系统非特征谐波潮流算法中非线性方程组具有变量多、维数高的特点,采用牛顿-拉夫逊算法迭代求解,提高了非特征谐波算法的收敛性,推导了换流装置交流侧三相电流和直流侧电压及Y、d换流变压器Δ绕组内零序环流的解析式.根据交、直流网络与换流装置的相互关系,组成换流站母线三相谐波电流平衡方程、直流网络谐波电流平衡方程,形成了修正方程式,以统一基波和特征谐波潮流结果为初值,运用牛顿-拉夫逊算法迭代求解全系统非线性方程组.采用该算法计算了南方电网云广±800 kV特高压直流输电系统非特征谐波潮流,计算结果合理,收敛性良好,证明了所提算法的正确性和有效性.     

多轴非比例加载高周疲劳研究进展

综述了近年来国内外在非比例载荷下多轴高周疲劳研究的进展和现状，其中主要评述了各种多轴疲劳寿命估算方法及微观机理的研究，并提出了今后在非比例载荷下多轴高周疲劳研究工作的设想.     

广义均衡和不动点问题的迭代算法

运用粘滞迭代方法,提出一种寻求2个广义均衡问题解及无限多个非扩张映像不动点集的公共元的新的迭代格式,在Hilbert空间中,证明了该算法的强收敛性,推广和改进了相关的结果.     

图像目标语义层级结构及其非监督学习算法

根据场景图像中某些目标的特征间具有空间关联性和几何连贯性的空间语义属性,对特定场景的图像序列进行学习,首先提取各图像的尺度不变特征变换(SIFT)特征点,分析每对图像中各匹配特征点对间的几何连贯性,然后根据图像序列特征点矢量间的空间紧密程度进行聚类获得目标对象,从而得到基于空间关联性的一种新的图像语义层级结构(SBOSH),此层级结构图是通过非监督自动学习的过程获得的.由SBOSH结构图不仅可得到各节点上的目标对象,而且能够获得各节点间的空间交互性.所得的SBOSH结构图符合人对场景的逻辑分析,可以应用于场景分析、目标及目标局部精确定位和类目标的识别中.