螺栓连接大变形梁非线性振动特性的实验研究

柔性机械臂、大型可展开天线等机械结构的动作精度受运动过程中大变形几何非线性和连接处接触非线性的影响十分显著。以含螺栓连接结构的大变形梁作为研究对象，针对动力学建模和振动特性开展了实验研究，通过数值计算验证了实验发现的非线性振动特性。搭建了含螺栓连接柔性大变形梁的实验台架，开展了敲击和正弦激振的实验测试。实验结果表明，螺栓连接的柔性梁较连续梁的（无螺栓连接）模态频率降低，阻尼增加，反映出随着激励能量增大，模态频率降低的非线性模态特征。改变螺栓连接位置会显著影响结构的模态频率，其变化规律可由求解线性矩阵特征值定性反映。     

基于熵评价模态分解的雷达信号双谱特征识别

针对在低信噪比下雷达信号调制识别准确率低、抗噪性差的问题, 提出一种基于熵评价模态分解和双谱特征提取的识别方法。利用双谱可以抑制高斯噪声的特点, 分析了在低信噪比下进行信号调制识别的可行性并引入了噪声项。由于噪声项的干扰, 双谱在0 dB以下时, 噪声抑制效果变差, 提出了基于信息熵评价的经验模态化分解对信号进行预处理, 提高信噪比。最后, 设计了卷积神经网络分类器, 实现对不同调制类型信号的识别。仿真实验结果表明, 本文方法相比传统方法具有良好的抗噪性, 能够在低信噪比下对不同类型信号进行有效识别。     

动力学模态分解方法重构及预测流场误差分析

利用动力学模态分解(dynamic mode decomposition,DMD)方法可以实现非定常流场的分解、重构和预测,但该方法重构和预测流场的误差需要给出定量分析.鉴于此,提出了定量描述动力学模态分解重构和预测流场的误差分析方法,以雷诺数Re=80的圆柱绕流二维流场数值模拟结果为例,研究了非线性流动和周期性流场重构和预测误差的动态变化情况.结果表明:依据能量大小确定的模态反映了流场的主要相干结构;低频、低增长/衰减率和大尺度的相干结构能量占比大,对流场的影响较大;DMD方法可以准确重构非线性和周期性变化流场,重构的误差小于10-10,预测流场的误差较重构流场出现跳跃增大现象;DMD方法预测非线性变化流场的误差在样本时间区间内较小(小于10-3),超出样本区间误差的发展急剧增大,变化情况依赖于数据样本;预测周期性流场的误差稳定在10-4左右.     

移动视频学习资源建设——以微信公众号为平台

结合高职院校《Flash二维动画》课程,在现有移动学习模式设计理念基础上,提出基于微信公众平台的教学设计框架和移动视频学习资源的设计模式及开发流程。为基于微信公众平台的移动教学提供了一个新的视角,也为Flash二维动画爱好者提供了崭新的学习模式。     

受交界面控制的类均质体滑坡治理

在我国西南部地区,由于特殊的地形地质条件,滑坡灾害尤为严重,造成巨大的生命财产和经济损失。以云南省大戛高速某滑坡为例,通过调查分析滑坡地质条件及其规模,采用圆弧滑动法计算边坡的安全系数,提出类均质滑坡上部圆弧滑动下部沿基伏界面滑动的机制,以及针对性的工程处置措施,为类似工程问题提供借鉴。     

周鸿祎

经360公司确认,周鸿祎担任酷派和360合资公司"大神科技"的CEO,周鸿祎以后将常驻深圳,360内部已有相关团队成规模驻扎深圳,与酷派团队联合办公。2014年12月16日,奇虎360与酷派结成战略联盟,向酷派投资4.0905亿美元现金成立合资公司,奇虎360、酷派分别持股45%、55%,酷派集团主要提供智能手机设计、制造、供应链管理和售后服务等,奇虎360则提供移动应用开发和在线营销。合资公司因吸收酷派集团原有"大神"品牌的智能手机而得名,还将运营酷派一切互联网概念的产品,包括智能手环等可穿戴设备,并以互联网作     

基于多变量希尔伯特频域模型的癫痫发作预测

癫痫发作具有突发性和反复性,对患者生命安全构成巨大威胁.为了对癫痫发作进行有效地预测,提出了多变量希尔伯特频域模型的癫痫发作预测方法.将希尔伯特边际谱、希尔伯特边际谱的变化方向和希尔伯特加权频率组成一个三维特征向量作为多变量希尔伯特频域模型,输入到支持相量机中,实现癫痫的发作预测,最后采用癫痫发作预测特征方法对预测结果进行评估.实验结果表明:采用多变量希尔伯特频域模型分析方法预测δ波和θ波的癫痫发作,癫痫预测范围在30~45 min,患者有足够的时间采取措施应对;癫痫发作周期在5~10 min,缩短患者等待时间,降低焦虑程度;与多种相关方法进行比较,该方法具有较低的错误预报率和较高的预测敏感度.     

大跨度桥梁基础在船舶撞击作用下的模态分析

船舶撞击桥梁的事故越来越多,引起了桥梁界的普遍关注。桥梁基础在船舶撞击作用下的模态分析能够帮助正确评估桥墩的抗撞击能力。本文对搜集的12座大跨度桥梁主桥基础分别建立的实体有限元模型进行模态分析,得到基础在撞击作用下振动的一般规律,可供桥墩防撞设计参考。