超级过山车拯救航天员

<正>在航天发射命悬一线的紧要关头,突然出现意外该如何是好?比如燃料泄露或者发射塔起火!别怕,马上将有一项和火箭发射本身一样惊险刺激的逃生方案:超级过山车逃生装置!你一定很难想象,航天员穿着航天     

应力对纤维增强塑料排烟内筒耐腐蚀性能的影响

针对燃煤电厂烟囱纤维增强塑料排烟内筒工程中应用的纤维增强复合材料试样S-1设置了5种实验条件,即条件A（静态浸泡）、条件B（Ⅰ型应变,应变4.61%）、条件C（Ⅰ型应变+静态浸泡）、条件D（Ⅱ型应变,应变5.89%）、条件E（Ⅱ型应变+静态浸泡）,以探究不同实验条件下试样性能的变化。力学性能测试结果表明：不同实验条件下,试样力学性能出现了不同程度的下降,相对于条件B,试样在条件D下弯曲强度保留率、拉伸强度保留率分别下降了2.98%、9.52%;相对于条件C,试样在条件E下弯曲强度保留率、拉伸强度保留率分别下降了5.92%、4.42%。扫描电子显微镜（SEM）研究发现,试样S-1在条件E下经90 d的实验周期后,表面破坏较为严重,有明显的纤维拔出现象,巴氏硬度测试也表明试样在不同条件下的表面状态发生了变化。红外图谱结果表明,试样在条件E下的水解程度大于条件C。     

松香烷型二萜在农药及药学中的研究进展

松香烷型二萜是具有三环二萜结构的一类化合物,广泛存在于植物、微生物体内,具有广泛的用途,显示出较好的生物利用度。本文从农药科学、药学、药剂学、手性药物检测、活性化合物结构与性质关系5个方面综述松香烷型二萜在农药及药学研究中的应用。     

与更新过程有关的几个概率分布及其数字特征简

对更新过程进行探讨，推导给出几个与更新过程有关的概率分布及其数字特征，进而将一般更新过程特殊化为齐次泊松过程，得出几个相应的推论．这些分布和推论在刻画城市交通流和行人流中都有重要应用．     

微纳米气泡基本特性及溶解氧的研究

以空气为载体的微纳米气泡为基础,研究温度、时间、pH 值等影响因素对微纳米气泡在水中的溶解氧的影响,并通过正交试验探究微纳米气泡在水中溶解度的优化条件。正交试验结果表明,以空气为载体的微纳米气泡优化条件为pH 值7、时间8 min、温度23℃、转速1300 r/min时溶解氧含量较高。此实验为下一步研究微纳米气泡在工业废水中的应用提供依据。     

不完全共因失效系统可靠性预测贝叶斯更新

利用泊松过程描述了系统共因失效(common cause failures, CCF)的发生规律,证明了共因发生可表示为所有多重失效过程的叠加。给出了共因发生率和多重失效率的数学关系,并利用Jeffreys原则求解多重失效率的贝叶斯估计值。解析了不完全CCF机制,并推导出系统可靠度表达式。以一种飞行数据记录系统为例,基于独立失效和不完全CCF建立了可靠度函数,并与完全CCF和不考虑CCF的假设结果进行对比,说明了该模型能更合理地对系统可靠性进行预测。另外,通过参数的贝叶斯更新,动态地反映了系统可靠性的变化规律,为系统检修周期的确定等问题提供了依据。     

基于双主干网络的雾天交通目标检测方法研究

车辆和行人安全监测是城市交通监测的一项重要任务。 针对雾霾等复杂恶劣天气条件下,监测采集的图像视觉效果差、噪声高、目标检测困难等问题,提出了一种双主干网络(MobileNets VGG-DCBM Network, MVNet)用于雾天交通目标检测,结构受 PCCN 和 CBNet 网络结构的启发,由改进的深度可分离卷积神经网络 MobileNets 和基于 VGGNet 构建的 VGG-DCBM 网络组成;采用并行方式构建双主干目标检测网络结构,以改进的 MobileNets 为主主干网络,VGG-DCBM 为辅助主干网络,共同提取特征信息,实现不同网络间特征层信息的融合;MVNet 网络结构采用并行方式获取两个不同网络提取的不同特征层信息,通过采用通道拼接的方法实现不同网络特征信息之间的融合,以获得更丰富的细节特征;在 RTTS 和 HazePerson 数据集上,平均精度均值(mean Average Precision, mAP)分别达到 71. 50%和 89. 84%;实验结果表明:在雾霾等复杂恶劣天气条件下具有较强的鲁棒性且能够准确的检测到车辆和行人,在目标检测性能上优于对比方法。     

两类积分的求解

讨论了两类积分的求解问题.对于积分I1=∫+∞-∞e-ax2dx,其中a0为常数,给出了以下几种求解方法:利用它与重积分的关系给出两种解法;利用此类积分的特点巧妙借助伽玛函数给出一种求解方法;根据被积函数的特点和积分区域的特殊性来构造恰当的概率分布求解.对于积分I2=∫c2c1e-a(x-b)2dx,其中a0,b,c1,c2为任意实数,通过构造正态密度和查概率分布表求解.     

多维随机向量传递机制下的RV-GERT网络模型及其解析算法

通过构建多维随机向量传递关系下的RV-GERT网络基本模型,利用n维空间内的多元Copula函数将网络传递活动上随机变量的联合分布函数和各自的边缘分布函数连接起来,进而推导节点活动间等价传递参量的度量形式。定义了随机向量矩母函数的概念,借助于信号流图理论分析网络等价拓扑关系,应用梅森公式和矩母函数的性质设计RV-GERT网络的解析算法。通过对RV-GERT网络中传递变量、矩母函数和W函数三者的等价转化,可以求解网络中任意活动的实现概率、期望、方差和风险度等基本参数,从而一定程度上可拓展GERT理论的应用范围。案例对某商用飞机有限公司研制的一款新型数据记录装置的研发周期、产品重量和电池供电时间等技术指标进行分析,利用RV-GERT网络解析算法进行参数反演,并与传统多个参量单独传递的解析算法进行对比,证明所建模型的科学性和实用性。