计算机绘制连续梁影响线的程序设计

本文以文献[1]、[2]为理论基础,提出了一个既便于修改和扩展又具有通用性的绘制连续梁影响线的程序设计方法。该程序既可用于工程实际,又可作为计算机辅助教学的工具。     

具有金属内衬缠绕压力容器成型全过程应力场分析

基于具有金属内衬复合材料缠绕容器缠绕、固化和预超压3个制造工艺过程的特点,提出一种温度参数当量法模型和虚实单元分析策略,以模拟在缠绕预张力工艺中的力学行为．根据固化反应动力学理论和热传导理论,对具有金属内衬的复合材料纤维缠绕压力容器在固化工艺过程中瞬态温度、固化度和热应力场分布及其变化规律进行了数值分析．采用经典塑性理论为基础的非线性有限元方法,预测了预超压工艺后容器复合材料缠绕层和金属内衬内残余应力场的分布．以一典型的具有金属内衬复合材料纤维缠绕压力容器为例,讨论了在3个工艺过程中工艺参数对容器内应力场分布的影响．结果表明：适合的工艺参数能够提高压力容器的承载能力．     

浅谈图书馆期刊回溯建库工作的重要性

解释了回溯建库的含义,分析了期刊回溯建库工作的必要性,提出了期刊回溯建库工作中应注意的问题和对策。     

脂质体转移因子的制备及其活性研究

以转移因子为包裹对象,探讨提高脂质体肽类药物的包封率和减缓渗漏率的方法和条件,以及制备过程对活性的影响。采用逆相蒸发法制备、以正交试验设计筛选最佳配方组合,制备负电荷脂质体转移因子。通过巨噬细胞吞噬试验和E-玫瑰花结试验比较不同剂型、不同给药途径对小鼠免疫功能的影响。结果表明：负电荷脂质体转移因子包封率和稳定性均比其他文献报道的有较大的提高,包封率5次平均达43%,30d渗漏率12%,具有一定的稳定性;E-玫瑰花结试验显示：制备过程对转移因子活性无显著影响;巨噬细胞吞噬试验表明：不论注射或口服脂质体转移因子,均有提高机体免疫功能的作用,脂质体转移因子的药效优于游离转移因子。     

分层基法对差分方程的应用

设Ａｕ＝ｂ是二阶椭圆方程的差分逼近，熟知矩阵Ａ的条件数ｃｏｎｄ（Ａ）＝Ｏ（ｈ￣（－２））（ｈ→０）．将差分方程表为ＧＤＭ（广义差分法）形式，并利用分层基法将它化为等价方程Ｂｖ＝ｃ，使ｃｏｎｄ（Ｂ）＝Ｏ（（Ｉｇｈ￣（－１））￣２）．然后用某些迭比法（包括Ｒｉｃｈａｒｄｓｏｎ迭氏、共轭斜量法和Ｃｈｅｂｙｓｈｖ半迭代）解Ｂｖ＝ｃ。理论分析和数值试验证明有高敛速。     

催化动力学光度法测定痕量钒(Ⅴ)

研究了在酸性介质中痕量钒 (Ⅴ )催化KIO3 氧化变色酸及抗坏血酸体系的反应和动力学条件 ,建立了催化动力学光度法测定痕量钒 (Ⅴ )的新方法.该方法的检出限为0.04μg/L ,线性范围为0～0.5mg/L ,该方法用于水样及人发中痕量钒(Ⅴ)的测定 ,结果令人满意.     

管道低频噪声的自适应控制

以管道内行波声场为物理模型,提出采用自适应信号处理技术实现有源降噪的方法,建立了数学模型,导出了自适应系统的传递函数,以管道消噪装置为信号源和控制对象,采用ADSP2101实现自适应滤波。通过计算机仿真分析比较了RLS、LMS和LSL算法的消噪效果。声学实验和数据处理结果表明,在无声反馈时,该方法对0～500Hz宽带噪声的平均降噪量为27.5dB,在有声反馈时平均降噪量为4.86dB,采用频响平坦的扬声器,降噪量可提高到10.2dB。实验结果与理论分析吻合。该技术可应用于降低发动机及其排气管的噪声,采用适当空间分布方法在原理上该方法也适用于封闭三维空间的噪声消除。     

风、浪、流联合作用下系统系泊力的时域计算方法

为解决海洋工程中系泊系统在风、浪、流联合作用下系泊力的计算问题 ,在时域内建立了一种计算防风水鼓系泊系统系泊力的方法。在分析波浪荷载时 ,使用了设计波法和非线性 Stokes五阶波 ,并由经验公式求出了船舶的风、流作用力。由准静态方法计算了初始条件后 ,在忽略了锚链和水鼓动态效应对船舶运动的影响的条件下 ,求解了系泊力和船舶的运动时历。再由二维集中质量法建立了锚链和水鼓的数学模型 ,用 Houbolt方法求解了锚链和水鼓的运动方程 ,并对系泊力进行了修正。模拟计算结果与经验公式计算结果吻合较好 ,且模拟计算的时域特征表现突出 ,建立的时域计算方法可用于防风水鼓系泊系统的系泊力计算     

图算角变力矩法

力矩分配法,是工程界常用的手算结构的力学分析方法.以力矩表达结构结点角位移的量,称为角变力矩.以角变力矩为未知量,以计算图为对象利用力矩分配法概念求解超静定结构的方法,称为图算角变力矩法,即边看图边计算角变力矩的方法.图算角变力矩法,克服了力矩分配法直接待求量个数多、计算的渐近性和有截断误差的近似性等缺点,发扬了力矩分配法计算程式规范,省脑力、思路清晰等优点,成为一种直接精确的力学分析方法,为建立超静定结构普遍统一的力学分析方法奠定了基础.     

智能随机TBFL方法

测试集测试结果对程序错误定位算法（testing-basedfaultlocalization,TBFL）没有考虑到程序和测试用例集本身的信息,而智能随机TBFL方法,则是利用随机理论将测试员、程序员关于测试用例和程序的先验知识和测试结果信息结合起来,去定位程序的错误语句．智能TBFL算法主要从人类处理信息的通常过程着眼,把测试员交给开发人员的测试结果（主要是用例是否失败和用例覆盖语句情况）分两个层次处理,首先构造执行矩阵曰,利用程序先验分布计算测试集捕获错误的能力等级分布,它相当于人类处理信息首先考察信息的正确性和重要性这一事实;其次构造功效矩阵F,利用前述的测试集能力分布计算程序语句出错可能性的等级分布,它相当于人类处理信息时挖掘信息内涵并对信息加以综合从而做出正确判断这一事实．因此文中提出的算法称之为智能算法,它在理论上是可信的．根据文中所提出的两个有关不同TBFL算法比较标准,并在一些实例上把智能算法与其他一些传统错误定位方法进行对比,发现智能算法的功效比较满意．