轴向冲击下波纹腹板梁的失稳控制和能量吸收

针对Sine波纹腹板梁结构,通过设计其初始振幅缺陷,控制不同波形阶数下波纹梁的失稳模态,引导上下翼板按预期渐进、稳定、可重复的压溃变形模式发展.采用Abaqus/Explicit中的显式动力学方法数值模拟初始振幅缺陷与比吸能(Specific Energy Absorption,SEA)的关系.通过对比低阶、中阶和高阶波形的载荷-位移曲线说明波形阶数对吸能特性和失稳控制的影响.结果表明:对于给定的波形阶数,存在初始振幅缺陷的临界值使Sine波纹腹板梁结构达到预期的临界失稳状态,同时SEA最大;初始振幅缺陷越大,失稳控制越容易,但吸能效果随之降低.     

超滤和反渗透过程的浓差极化：文献述评Sablani,S．S．等Desalination2001,141（3），269～289（英文）

在膜分离过程的初始阶段，通量下降的主要原因是溶质在膜表面上的浓差极化。浓差极化可与膜表面的不可逆污染以及可逆的凝胶层的彤成同时发生。为了对浓差极化现象深入了解，进行了很多组试验研究。木义重点讨论已经发表的研究结果。     

乳液型PVC薄膜复合胶粘剂的研制

合成了一种丙烯酸酯乳液，考察了反应条件对乳液性能的影响；通过加入改性增粘树脂以提高乳液对PVC薄膜的初始粘接强度。该胶可应用于木材、家具、音箱等行业中PVC薄膜的粘接。     

卫生陶瓷生产过程中石膏使用的几个问题

对石膏在不同的拌和水温度时的强度、吸水率变化进行了研究，结果显示拌和水温度越低，石膏的强度越高，吸水率越低。当环境温度低于零度时，石膏模具会因为冰冻而发生内部晶体结构变化，从而影响其强度和吸水率。     

大凌河流域初始水权分配实践评价

结合大凌河流域初始水权分配实践,从分配范围、分配机制、分配原则、分配模型等方面,对现有研究成果进行全面梳理。在此基础上,结合大凌河流域特点,借鉴我国流域水资源配置评价指标体系,从公平性、效率性、可持续发展、政府宏观调控4个维度,设计了一套水权分配评价指标体系,进而构建了初始水权分配实践效果的耦合评价模型,并应用于大凌河流域。结果表明,在政府和大凌河流域水行政管理部门的宏观调控作用下,通过加强大凌河流域所在区域的政治民主协商,流域内各区域水权分配结果充分体现了与其社会经济发展之间的匹配性,且各区域之间的耦合协同发展效度均达到较高水平。     

金沙江典型水库水温影响因素敏感性分析

在拱坝温度应力计算等领域,库水温是重要的边界条件,对其计算精度要求较高,尤其对于高拱坝上游库水温而言,需要进行详细研究。库水温的影响因素较多,如河道的类型、水库的来水流量、来水温度、气象条件等,如何合理考虑各项因素对库水温分布的影响,对于计算的精确度意义重大。利用横向平均的二维水动力模型来研究金沙江上向家坝、溪洛渡、白鹤滩、乌东德等4座水动力特征相似水库的水温时空动态分布,并以典型水库溪洛渡为例,对该水库的来水流量、来水温度和气象条件等因素进行敏感性分析。研究成果可为后续几座水库的水温计算分析提供参考。     

臭氧氧化降解高浓度苯酚废水的研究

采用臭氧氧化技术对高浓度含酚废水进行了研究。考察了臭氧进气量、反应时间、温度及溶液初始pH值等因素对苯酚溶液COD去除率的影响。研究表明：在一定范围内，随臭氧进气量的增加、反应时间的增长，COD去除率增大；温度对COD去除率的影响不大；溶液的初始pH值对臭氧氧化有比较重要的影响，在pH值为11—12左右时，COD的去除率最大；在臭氧氧化处理高浓度含酚废水的过程中，酚的降解规律符合表观一级反应。     

基于A-VFSA粒子发生器的PSO算法的研究

对超快速模拟退火算法进行改进(A-VFSA),并以此为粒子发生器,提出了PSO-PG算法.该算法通过粒子发生器对搜索域内粒子进行改进,从而生成一个精英粒子池;并根据随机策略从粒子池中选择粒子,作为初始种群,采用PSO算法进行优化,得到全局最优解.相比于标准PSO算法和LDW算法,PSO-PG算法拥有更好的稳定性和优化精度,能够更加快速地收敛到全局最优解,在一定范围内几乎不依赖于初始参数的选择.     

一种蛋白质复合体模块度函数及其识别算法

蛋白质复合体对于研究细胞活动具有重要意义.随着新的生物实验技术的不断出现,产生了大量的蛋白质相互作用网络.通过对蛋白质相互作用网络进行聚类识别蛋白质复合体是当前研究热点.然而,目前大多数蛋白质复合体识别算法的性能不够理想.为此,提出了蛋白质复合体模块度函数(PQ),并在此基础上提出了基于蛋白质复合体模块度函数的模块合并(based on protein complexes modularity function for merging modules,BMM)算法.BMM算法首先识别网络中一些稠密子图作为初始模块,然后依据PQ函数对这些初始模块进行合并,最终得到了质量较高的蛋白质复合体.将识别出的复合体分别与2种已知的蛋白质复合体数据集进行比对,结果表明BMM算法具有很好的识别性能.此外,与其他最新的识别算法相比,BMM算法的识别准确率较高.     

基于GP-SRCDKF的初始对准技术研究

随着对惯性导航系统中对准时间要求的不断提高,初始对准需要在大方位失准角条件下进行,此时需采用非线性滤波方法来实现初始对准。基于此,提出高斯过程回归平方根中心差分卡尔曼滤波算法(GP-SRCDKF)。将高斯过程回归融入到SRCDKF算法中,利用高斯过程得到系统回归模型及噪声协方差,用回归模型代替状态方程和观测方程,对相应的噪声协方差进行实时自适应调整。该算法不仅克服了扩展卡尔曼滤波滤波精度低、需要计算雅可比矩阵的不足,而且可解决传统滤波容易受系统动态模型不确定和噪声协方差不准确的限制。仿真实验结果验证了该算法的有效性和优越性。