金属工件内部残余应力的振动消除研究

本文针对传统的消除金属工作内部残余应力的热时效处理法的不足，从激振角度，运用材料力学、动力学中的振动理论等知识，并通过大量试验验证，研究了振动消除应力的方法－－振动时效法的原理及其有关问题。说明这种新的方法具有节能、高效等一系列优点。     

求解层合板内残余应力的边界单元法

本文导出基于边界元理论的一种数值方法，用以计算正交层合板的温度应力，对于板的平面问题的应力分析，采用格林基本解答做为权函数，导出板的边界积分方程。对于有侧向载荷的板壳，同时采用两种不同的基本解为权函数，建立一组边界积分方程。数值计算结果收敛，和实验结果基本相符，证实了方法的可行性。     

The contribution of root respiration to soil CO2 efflux in Puccinellia tenuiflora dominated community in a semi-arid meadow steppe

Rising atmospheric CO2 and temperature are altering ecosystem carbon cycling. Grasslands play an important role in regional climate change and global carbon cycle. Below-ground processes play a key role in the grassland carbon cycle because they regulate …     

具有反向屈服自紧厚壁圆筒的残余应力及其对厚壁强度的影响

本文用理想弹塑性材料模型给出了具有反向屈服自紧厚壁圆筒的残余应力和工作应力的解,给出了反向屈服半径的计算公式并讨论了厚壁圆筒所能承受的压力,以及残余应力的影响。     

基于GRU-DRSN的双通道人体活动识别

人体活动识别(human activity recognizition, HAR)在医疗、军工、智能家居等领域有很大的应用空间。传统机器学习方法特征提取难度较大且精度不高。针对上述问题并结合传感器时序特性,提出了一种融合CBAM(convolutional block attention module)注意力机制的GRU-DRSN双通道并行模型,有效避免了传统串行模型因网络深度加深引起梯度爆炸和消失问题。同时并行结构使得两条支路具有相同的优先级,使用深度残差收缩网络(deep residual shrinkage network, DRSN)提取数据的深层空间特征,同时使用门控循环结构(gated recurrent unit, GRU)学习活动样本在时间序列上的特征,同时进行提取样本不同维度的特征,并通过CBAM模块进行特征的权重分配,最后通过Softmax层进行识别,实现了端对端的人体活动识别。使用公开数据集(wireless sensor data mining, WISDM)进行验证,模型平均精度达到了97.6%,与传统机器学习模型和前人所提神经网络模型相比,有更好的识别效果。     

轴承滚道表面最佳残余应力计算及其强化处理

提高滚动轴承的疲劳寿命,按照等效应力假说,可用预加残余应力的方法调整等效应力使其为最小值。本文提出了最佳残余应力的计算方法;并设计了一种产生残余压应力的试验装置和工艺方法。     

天童山常绿阔叶林土壤呼吸的空间异质性研究:取样数量的估算和取样方法的优化

土壤呼吸是陆地生态系统碳循环中仅次于总初级生产力的第二大碳通量,是陆地生态系统碳循环的重要组成部分.因此准确测量土壤呼吸对于估算生态系统碳储量非常关键.由于土壤呼吸速率在自然生态系统中具有高度的空间异质性,因此在野外实验中通过随机取样法很难准确估算出生态系统的土壤呼吸.探讨一套合适的野外采样方法对于评估整个陆地碳循环具有重要而又迫切的意义.为了评估取样策略(分层取样和随机取样法)和取样个数对实际土壤呼吸估算的影响,采用蒙特卡罗模拟法来检测随机和分层取样法的有效性.以浙江天童亚热带常绿阔叶林为研究对象,于2013年8月至2014年1月使用LI-8100土壤呼吸仪测定了不同呼吸环内的土壤呼吸速率及地下5 cm处的温度和水分.运用模型估算出10℃下土壤呼吸速率(R10)约为1.0μmolCO2/m2s,温度敏感系数(Q10)约为2.0.二者的平均值虽然不受取样策略和个数的影响,但其变异系数(Coefficient of Variation,CV)均随着取样个数的增加而减少,且两种取样策略间没有明显差异.在生长季,分层取样法比随机取样法的精确度提高了约16.7%,工作量减少了约36.4%,非生长季则为8.7%和22.2%.     

灰色残差修正模型在中长期负荷预测中的应用

电力系统负荷预测是电力系统发电计划的重要组成部分,也是电力系统经济运行的基础。本文在应用GM（1,1）模型的基础上,建立了两种应用残差对预测数据进修正的模型。实例表明本文提出的方法较传统GM（1,1）模型有更高的精度。     

基于无线体域网中多生理信号驾驶疲劳检测

利用生理信号的无线测量设备实现了对驾驶员在驾驶过程中的脑电信号、肌电信号和呼吸信号的采集,并对其进行分析处理,从而实现驾驶员的疲劳检测.首先分别计算三个生理信号的近似熵并将其作为疲劳检测的特征参数,然后使用主成分分析对特征参数进行降维优化处理,同时对原始特征参数和分析后的主成分分别进行统计分析,基于优化处理后的特征参数利用回归方程建立驾驶疲劳估计模型.最后通过交叉验证对本方法进行评价,并使用数据融合方法给出了综合的评价结果.评价结果表明提出的方法对驾驶员疲劳状态的检测正确率达到90%以上.     

秋茄红树林湿地土壤呼吸昼夜变化及其温度敏感性

采用LI-8100全自动土壤CO2通量测定系统于2010年7月和10月及2011年1月和4月分别对九龙江口秋茄(Kandelia candel)红树林湿地土壤呼吸的昼夜变化进行测定.结果表明,10月和4月的土壤呼吸速率昼夜变化表现为单峰型,日最高值出现在14:00,最低值出现在00:00;而7月和1月的昼夜变化则显示出不同的趋势,最大值分别出现在10:00和08:00而最低值分别出现在22:00和04:00,样地土壤呼吸速率的日均值出现在06:00——10:00.指数回归分析显示,秋茄红树林湿地土壤呼吸速率变化与土壤温度呈极显著的正相关(p＜0.01),5 cm层土壤的温度变化可以解释秋茄红树林湿地土壤呼吸速率变化的74.4％.