几种植物激素对拔节期水稻一些生理指标的影响

植物激素对拔节期的水稻的一些生理指标有复杂的影响。氮的含量受IAA、GA_3和6—BA显著性的互作影响。磷的含量仅受IAA和6-BA的显著性的互作抑制。钾的含量显著性地受GA_3的抑制影响。植株干重受IAA的促进影响,而植株高度极显著地受GA_3的促进影响,乙烯利对这些指标的影响都不显著。     

日本林蛙部分生理生化指标的比较

本文介绍我们对日本林蛙(Rana j.japonica)在冬眠期(12～2月,5.5～8.5℃)与活动期(9～11月,12.5～24℃)的部分生理生化指标的比较.测定了血清、肝、脑、心肌和骨骼肌的乳酸脱氢酶(LDH)同工酶的相对活力(±SD)、血红蛋白浓度及红细胞数等指标.这些指标不仅存在明显的组织差异,也存在季节差异和种群差异.     

空间桁架法计算桅杆的整体稳定

本文用空间桁架位移法计算桅杆的整体稳定。计算中考虑了结构在大位移情况下的几何非线性．从而得到了较为精确的解．将精确解的结果与习用的铰链法和平均参数法加以比较．得出了对实际设计工作有益的结论．     

小样本参数估计算法及其应用

本文简要介绍了Minimax法和MSAR法对小样本数据的研究,随之重点介绍了1种实用的新算法IMSAR法及其应用。该法是通过变权松弛最小二乘法,确定适当的权因子来实现的。它克服了MSAR法的运算量随样本数据量增加而显著增加的突出缺点,仿真结果表明:IMSAR法具有较强的抗干扰能力,可适应于噪声分布未知的情况。最后,本文将IMSAR法应用于转炉炼钢动态模型及药物房室模型的建立,收到了令人满意的效果。     

预应力混凝土箱梁爆炸损伤评估及公式拟合

对预应力混凝土箱梁进行爆炸损伤评估研究。首先,对矩形梁进行爆炸数值分析,结合现场试验结果验证了爆炸数值模型的准确性、可靠性。其次,基于箱梁剩余承载力,建立了箱梁爆后损伤评估准则。通过对预应力混凝土箱梁在不同爆炸工况下的爆后剩余承载力计算,建立箱梁各损伤程度下P?I（超压?冲量）曲线。研究发现,混凝土强度对箱梁超压和冲量临界值影响较大,钢筋屈服强度对超压和冲量临界值影响较小。随着结构损伤等级的增大,各参数对箱梁P?I曲线的影响幅度各不相同。最后,对不同混凝土强度箱梁中各损伤等级P?I曲线进行公式拟合,并对拟合参数β进行分析。     

区间删失数据下基于OLLGG分布的多参数回归模型的参数估计

该文基于Ⅱ型区间删失数据,在OLLGG分布下提出多参数回归模型,通过线性回归刻画分布参数与协变量之间的关系,并通过极大似然方法给出了模型的参数估计,数值模拟验证了模型参数的估计有良好的性质,将提出的模型应用到血友病患者HIV感染的数据中,发现提出的模型对数据有灵活的拟合效果.     

车辆参数对车-桥耦合系统变截面连续梁桥损伤识别的影响

文章研究车-桥耦合系统的非线性振动特性,采用有限分段思想,建立1/4车辆模型和变截面连续梁桥的车-桥耦合振动方程,在MATLAB环境下编制基于Runge-Kutta算法的车-桥耦合振动数值分析程序,得到桥梁跨中位移响应;以某三跨混凝土连续梁桥为算例,分析车桥质量比、车辆速度、车辆弹簧刚度、信噪比4组参数的变化对变截面连续梁桥损伤识别的影响。结果发现：车桥质量比和信噪比较大时,桥梁损伤识别效果较好;较低的行车速度有利于桥梁的损伤识别研究;车辆弹簧刚度的影响非常小,可忽略不计。     

基于量子微粒群优化算法的半透明介质光学参数反演

针对半透明介质光学参数估计问题,建立了脉冲激光辐照下半透明介质光学参数反演模型,采用量子微粒群优化(QPSO)算法反演了折射率和吸收系数,分析了测量误差、热物性参数对反演结果的影响,并利用敏感性分析揭示了反演精度与测量误差的关系.计算结果表明：建立的反演模型和采用的QPSO算法可以精确估计折射率和吸收系数,即使人为添加10%的测量误差,反演结果依然具有较强的鲁棒性和准确度.本研究可为半透明介质物性参数获取提供技术参考.     

咬合管幕结构的抗弯性能及影响参数分析

依托咬合管幕结构的抗弯性能试验,利用ABAQUS有限元软件建立了咬合管幕结构模型,在对模型的准确性进行验证的基础上,对咬合管幕结构在集中荷载作用下的抗弯性能进行分析.选取咬合距离、钢管直径、钢管壁厚及钢筋直径进行研究,得到不同参数组合下结构的抗弯承载力水平.结果表明：加载过程中,钢管与核心混凝土中存在明显的应力重分布,咬合管幕结构具有良好的抗弯性能,钢管直径是影响咬合管幕结构抗弯性能的主要因素,当钢管直径增加45.7%时,结构抗弯承载力最大可提高294.3%.     

基于机器视觉的车辆时空参数识别

车辆荷载信息是分析桥梁受力和性能评估的重要依据,其中车辆时空信息是准确识别车辆荷载的关键参数。考虑到传统在桥面埋设传感器的方法影响交通、破坏路面,提出了一种基于机器视觉技术的车辆荷载时空参数识别方法,包括车辆的横向定位、车速、车轴数、轴距的识别。基于正面拍摄视频,采用背景差分法来实现车辆检测,进一步通过车牌识别确定车辆在图像中的位置,然后根据车牌与车道线距离来实现车辆横向定位。基于侧面拍摄视频,采用图像标定方法,结合已知长度的辅助检测线来获取车辆的轴距、轴数、车速等车辆参数。通过试验室模型试验和现场试验验证了提出的方法。结果表明,现场试验中车辆横向定位和车速的最大误差分别为2.42%和2.67%,轴距的平均误差为1.63%,识别结果可以为更多其他车辆参数如轴重和总重的识别提供重要的技术支撑。