O形密封环的弹塑性大变形和循环松弛分析

采用非经典大变形弹塑性理论和相应的结构分析有限元程序对压力容器法兰密封结构元件Ｏ形环的压扁及回弹进行了分析。进而对Ｏ形环元件的反复加卸载过程中压紧力的松驰进行了分析,结果与实验吻合得很好。分析还表明所采用的方法收敛速度快且便于工程应用。     

Materials informatics and study on its further development

NOWADAYS,WITH THE DEVELOPMENT OF MATERIALS SCI-ENCE AND TECHNOLOGY AND WITH THE CONTINUOUS EMER-GENCE OF NEW MATERIALS,TECHNOLOGIES,PROCESSES AND METHODS,PROLIFERATION AND COMPLEXITY OF MATERIAL SCI-ENCE DATA HAVE INCREASED ENORMOUSLY.THEREFORE,DIFFI-CULT…     

旋转超声加工智能超声波发生器的研究

为进行硬脆材料的旋转超声加工 ,研制了智能超声波发生器。类比于数控插补原理 ,提出了粗精频率跟踪的自动控制方案 ,即 :频率粗调由软件实现 ,频率精调由锁相环电路实现。对振动系统恒定振幅控制进行了理论分析。实验结果表明 ,研制的智能超声波发生器频率跟踪迅速准确 ,并能实现振动系统的恒定振幅控制 ,可以实现振动系统的自动运行     

Self-Expanded Clustering Algorithm Based on Density Units with Evaluation Feedback Section

This paper presents an effective clustering mode and a novel clustering result evaluating mode. Clustering mode has two limited integral parameters. Evaluating mode evaluates clustering results and gives each a mark. The higher mark the clustering result gains, the higher quality it has. By organizing two modes in different ways, we can build two clustering algorithms： SECDU（Self-Expanded Clustering Algorithm based on Density Units） and SECDUF（Self-Expanded Clustering Algorithm Based on Density Units with Evaluation Feedback Section）. SECDU enumerates all value pairs of two parameters of clustering mode to process data set repeatedly and evaluates every clustering result by evaluating mode. Then SECDU output the clustering result that has the highest evaluating mark among all the ones. By applying ＂hill-climbing algorithm＂, SECDUF improves clustering efficiency greatly. Data sets that have different distribution features can be well adapted to both algorithms. SECDU and SECDUF can output high-quality clustering results. SECDUF tunes parameters of clustering mode automatically and no man＇s action involves through the whole process. In addition, SECDUF has a high clustering performance.     

快速多变量自回归模型的意识任务的特征提取与分类

给出了一种有效的多变量自回归(Multivariate Autoregressive，MVAR)模型参数和阶数估计的快速算法，通过QR分解技术减少了多维矩阵求逆的运算量，提高了模型估计的速度．利用该算法对4个实验对象的3种不同意识任务的脑电(EEG)信号进行特征提取，并将得到的特征向量作为径向基函数神经网络的输入进行训练和分类测试．分类结果表明，利用该方法进行EEG信号的特征提取，分类的正确率明显高于单变量自回归模型，而且算法运算速度快，可以用于不同意识任务EEG信号的在线特征提取与分类系统．     

柠檬酸用量在燃烧法合成Y_2O_2S:Eu~(3+),Mg~(2+),Ti~(4+)中的影响

研究了柠檬酸用量在溶液燃烧法合成Y2O2S:Eu3+,Mg2+,Ti4+中的影响,采用X射线衍射(XRD)、扫描电镜(SEM)、屏幕亮度计对样品进行了表征.研究结果表明,当柠檬酸与Y3+的物质的量比为1.4时,燃烧反应较缓和,样品为灰白色,X衍射谱线峰型尖锐,扫描照片显示其为形貌规则、边界清晰、分布均匀、厚度为50～80 nm、直径为200～300 nm的纳米片,发光亮度最好.     

拉伸与疲劳载荷下α-Ti 中裂纹扩展机制的原子模拟

采用分子动力学方法模拟研究含3种不同裂纹取向的α-Ti在拉伸载荷和疲劳载荷作用下裂纹扩展的微观机制.研究表明:B(0001)[1-210]裂纹构型通过产生变形孪晶的方式来实现垂直于基面方向的变形,单向拉伸过程中裂尖处有无位错区出现;A(1-210)[10-10]和C(1-210)[0001]裂纹构型的失效过程表明基面位错比柱面位错更容易发射;C裂纹构型循环加载时基面滑移系优先开动,使位错快速发射而释放了裂尖应力,导致裂纹出现止裂现象;含微裂纹α-Ti材料的失效过程是位错形核与发射、缺陷扩展、孪晶变形等共同作用的结果.     

施工组织设计文档智慧辅助审查中的文本分类问题研究

施工组织设计是指导工程建设全过程活动的技术、经济和组织的综合性文件,随着自然语言处理(NLP)等人工智能技术的发展,本文针对施工组织设计文档智慧辅助审查中基础性工作之一-文本分类问题开展研究。为实现施工组织设计文本的自动分类,本文运用Word2vec词嵌入技术对文本进行向量化表示,基于Bi-LSTM捕捉文本上下文序列信息,融入Attention机制,提取文本有效信息,采用softmax激活函数分类。Attention Bi-LSTM在房建数据集上达到了0.97的准确率、召回率以及F1值,整体分类效果在正确率、宏平均、加权平均上均优于其他模型。融入Attention机制的Bi-LSTM文本分类模型通过双向捕获文本的特征并利用Attention机制提取有效信息,达到了联合优化的作用,提高了模型的分类性能。     

基于齐次线性递归的可验证 多秘密共享方案

基于齐次线性递归提出了一个新的多秘密共享方案, 并将其扩展成一个可验证的方案。在秘密分发过程中, 只需公布很少的公开参数; 在秘密重构过程中, 每个成员只需提供伪份额, 不会暴露秘密份额; 当秘密更改时, 不需重新分配秘密份额, 实现了秘密份额的多次使用。提出的方案具有秘密份额可以多次使用、公开的参数少以及所要重构多项式的次数小的优点, 这使得方案更高效, 能够更好地满足各种应用需求。     

不同低温下的电动车余热回收性能

研究了余热回收技术在-10,-5,0℃下电池包加热的性能差异,并与传统加热方式进行了热管理性能和能耗的对比分析。基于国内某款商用电动车的整车热管理架构,提出了一种创新性的余热回收系统,能够显著降低热管理系统能耗。为此,基于一维热管理分析软件KULI,建立了余热回收模式下的电驱电控及电池包热管理系统模型,并建立了基于规则的控制策略,实现对散热风扇、冷却水泵、电控比例阀和四通道电磁阀的控制。仿真结果表明,在低温环境中,余热回收系统能够降低电池包用于加热自身的能耗,同时充分利用电驱电控系统产生的废热。根据仿真结果,电池包从环境温度-10,-5,0℃加热电池包到15℃,与传统加热方式热管理系统相比所消耗的能耗分别降低209.5,406.4,460.0 kJ。