基于流固耦合的防滑差速器内部流场数值分析与优化

为研究某款防滑差速器内部流场分布规律,在流固耦合理论指导下,采用软件仿真的方式对该款差速器内部流场规律进行了研究。首先根据防滑差速器内部结构建立其三维流体域的简化模型,并利用Xflow软件对不同转速、不同油液浸没深度对其内部油液速度稳态波动时间的影响进行了仿真;其次以内部流场先达到稳态平衡为优化目标,以流体域润滑油体积和达到速度稳态平衡所需时间为评价指标,对防滑差速器内部流场分布最优时的浸油深度进行预测,结果显示润滑油浸油深度在-0.03 m时,差速器内部流场分布最优。     

驻留人群-结构耦合体系竖向动力特性

为研究人-结构竖向相互作用中驻留人体模型的适用性,基于质量-弹簧-阻尼(mass-spring-damper, MSD),质量-弹簧-阻尼-附加质量(mass-spring-damper-added mass, MMSD)和刚性质量(rigid mass, MR)三类人体模型,建立了人群-梁耦合体系动力方程,分析了单人作用位置以及人群数量对耦合体系动力特性的影响,以加速度峰值和均方根加速度为指标,评估了三种模型对振动响应的敏感程度。结果表明:MMSD模型和MSD模型对耦合体系动力特性的影响趋势一致,但结果的相对误差会随人群密度的增加而放大;MR模型对体系前两阶频率作用相同,对模态阻尼比的影响可忽略不计,不适用于人-结构相互作用分析;3种简化模型均降低了体系振动水平,合理考虑驻留人体对耦合体系动力特性的影响可提高结构振动分析精度。     

工程分析数据沉浸可视化的关键技术研究和应用

对工程分析数据进行可视化是产品设计师洞察所设计产品性能的有效途径,而目前的商品化CAE软件的可视化功能在交互方式存在局限性,用户难以感知大型复杂模型中较隐蔽的细节信息,从而大大约束了对产品和物理现象的观察。本文提出了一种创新的结合虚拟现实技术的工程分析数据可视化方法,将虚拟现实技术和工程分析数据的可视化有机结合起来,给出了该方法的实现原理并探讨了其中的一些关键技术,从而建立了各工程分析软件与虚拟现实环境之间的联系,最后在Powerwall虚拟现实系统上进行实例验证,并应用在工程实践中。     

天然裂缝对煤层水力压裂裂缝扩展的影响

煤层井下水力压裂过程中,天然裂缝会对水压裂缝的扩展产生重要影响,通过建立水压压裂裂缝遇天然裂缝二维模型,采用理论分析结合数值模拟的方法,对裂缝扩展规律及天然裂缝破坏机理进行研究.研究表明:扩展中主裂缝与天然裂缝的相交角度、水平主应力差及天然裂缝的发育程度是影响扩展方向的主要因素.在低主应力差、低相交角的条件下,压裂裂缝趋于沿天然裂缝发生剪切破坏扩展;在高应力差和高相交角情况下,压裂裂缝易直接穿过天然裂缝扩展.当天然裂缝尺寸较长,压裂裂缝易沿天然裂缝扩展,而小尺寸的天然裂缝对裂缝扩展影响不大.     

基于实时手势识别与跟踪的人机交互实现

为了实现对手势目标的自动识别和连续跟踪,提出了一种手势识别与跟踪算法。首先,通过离线训练手势目标检测器来实现手势目标的自动识别。接着,通过改进的Shi-Tomisi算法,在目标区域提取可靠稳定的特征点。然后,通过KLT跟踪器对特征点进行跟踪。当特征点跟踪成功时,通过求解仿射变换矩阵确定手势目标的新位置;当目标出现遮挡和大尺度旋转时,特征点丢失,此时在KLT跟踪器中加入卡尔曼滤波器来预测手势目标的位置,实现对手势目标的连续跟踪。同时对手势目标可能存在的区域进行估计,缩小检测器的检测范围,提高检测速度。最后,将算法应用于人机交互系统中,实现了机器人的远程控制。实验结果显示,算法在简单背景下的跟踪正确率为99.54%,复杂背景下的跟踪正确率为98.24%。实验结果表明,算法能够快速准确地对手势目标进行检测和跟踪,满足了实时性、连续性以及抗干扰能力强等要求,对于旋转及遮挡均具有较强的鲁棒性,为实现基于手势控制的人机交互提供了一种有效方法。     

CIMS下多品种小批量主生产计划的可视化系统

对ＣＩＭＳ环境下单件小批量生产的主生产计划系统,采用运筹学与可视化技术相结合进行了系统开发．此系统利用运筹学技术的优化功能和可视化技术的直观操作的特点,能够使计划编制人员有效而方便的制订主生产计划．系统实际运行表明,该系统使这种方法科学灵活,并使设备利用率得到很大提高．     

基于蛋白质相互作用网络的蛋白质复合物和功能模块预测算法研究进展

蛋白质相互作用网络中的模块化结构通常对应于蛋白质复合物或者蛋白质功能模块。基于蛋白质相互作用网络预测蛋白质复合物和功能模块不仅有助于理解生命有机体的细胞生物过程,而且可为探讨疾病的发生、发展和治疗以及合理的药物开发提供重要的基础。本文通过回顾近二十年来基于蛋白质相互作用网络的蛋白质复合物和功能模块预测算法研究的发展历程,按照静态蛋白质相互作用网络(SPIN)和动态蛋白质相互作用网络(DPIN)两个方向分别梳理预测算法所涉及的方法和技术,同时归纳常用的数据集并分析所面临的问题,为进一步研究提供有价值的参考。     

PowerPoint交互性初探

Microsoft PowerPoint在日常应用中主要用于制作逐页演示的演示型文稿,其强大的交互性常常被忽视.在PowerPoint中可利用超链接、触发器、ActiveX控件及VBA等实现交互功能.     

考虑次近邻作用原子链的热传导研究

运用Ford—Kac—Mazur（FKM）方法和数值模拟对考虑次近邻作用的一维介电原子链进行了研究。在一定的条件下得到了热流的具体表达式,给出了不同条件下热流随体系大小的变化趋势,分析了次近邻相互作用和质量梯度对热流的影响。结果表明次近邻作用对于热流的调节不明显,而构建材料的不对称结构（质量梯度调节）可作为热传导控制的有效手段。     

Genome-Wide Interaction-Based Association of Human Diseases—A Survey

Genome-Wide Association Studies（GWASs） aim to identify genetic variants that are associated with disease by assaying and analyzing hundreds of thousands of Single Nucleotide Polymorphisms（SNPs）. Although traditional single-locus statistical approaches have been standardized and led to many interesting findings, a substantial number of recent GWASs indicate that for most disorders, the individual SNPs explain only a small fraction of the genetic causes. Consequently, exploring multi-SNPs interactions in the hope of discovering more significant associations has attracted more attentions. Due to the huge search space for complicated multilocus interactions, many fast and effective methods have recently been proposed for detecting disease-associated epistatic interactions using GWAS data. In this paper, we provide a critical review and comparison of eight popular methods, i.e., BOOST, TEAM, epi Forest, EDCF, SNPHarvester, epi MODE, MECPM, and MIC, which are used for detecting gene-gene interactions among genetic loci. In views of the assumption model on the data and searching strategies, we divide the methods into seven categories. Moreover, the evaluation methodologies,including detecting powers, disease models for simulation, resources of real GWAS data, and the control of false discover rate, are elaborated as references for new approach developers. At the end of the paper, we summarize the methods and discuss the future directions in genome-wide association studies for detecting epistatic interactions.