辐照用小尺寸样品力学性能表征技术研究进展

由于辐照空间尺寸限制、降低样品放射性和提高辐照参数精度等原因，小尺寸样品被广泛应用于核反应堆材料的辐照后力学性能表征。本文就国内外小尺寸拉伸、冲击、断裂韧性、疲劳、蠕变和小冲杆等测试表征技术的研究现状进行了综合论述，分析了小尺寸样品测试中的关键影响因素以及数据归一化方法，总结了小尺寸样品存在的问题，并结合我国需求对小尺寸样品技术的发展进行了分析和展望，以期为小尺寸样品技术及测试分析数据进一步规范化和工程应用发展提供参考。     

模糊综合评价法在医生评价系统中的应用

本文以Java和模糊数学为基础并使用后台框架设计了医生综合评价系统。系统以easyUI为前端框架,后台在业务处理上使用spring、SpringMVC等框架,在数据处理上融合了模糊综合评价算法。整个系统逻辑严谨,结构稳定,数据处理科学,评价结果准确。     

正渗透在煤化工废水零排放处理工艺中的应用研究

对正渗透在煤化工废水零排放工艺中的布置位置、汲取液优选、膜污染等方面进行了研究。结果表明,在没有废热可利用的前提下,与NH4HCO3和Mg Cl2相比,Na Cl溶液作为汲取液具有明显的优势。利用正渗透浓缩生化进水时,高浓度酚的存在会损坏正渗透膜,因此,正渗透不宜设置在生化处理前端。利用正渗透浓缩生化出水时,2.5 mol/L Na Cl溶液作为汲取液,系统运行平稳,最大水回收率高达91.1%;膜污染主要以有机污染为主,而无机污染则以铁盐污染为主。     

ITU-R P.1546方法在中国陆地典型区域适用性研究

在解读、剖析ITU-R P.1546方法的基础上，通过对比北京周边平原地区和贵州喀斯特山区的测试结果和预测结果，分析了该方法在两类中国陆地典型区域的适用性.分析结果表明:1）在3 s和30 s高程精度下，平原地区均表现出较好的适应性，但提升高程精度可一定程度上减小预测误差；2）山区在3 s高程精度下具有良好适应性，粗粒度的高程数据将对发射天线等效高度及场强插值、地形余隙角修正值产生较大影响，其中3 s与30 s高程精度下的地形余隙角修正值的均值相差30.85 dB.研究结果可为ITU-R建议所提供传播预测方法的区域性应用及本地化研究等方面提供参考依据.     

基于熵加权K-means全局信息聚类的高光谱图像分类

目的 高光谱图像波段数目巨大，导致在解译及分类过程中出现“维数灾难”的现象。针对该问题，在K-means聚类算法基础上，考虑各个波段对不同聚类的重要程度，同时顾及类间信息，提出一种基于熵加权K-means全局信息聚类的高光谱图像分类算法。方法 首先，引入波段权重，用来刻画各个波段对不同聚类的重要程度，并定义熵信息测度表达该权重。其次，为避免局部最优聚类，引入类间距离测度实现全局最优聚类。最后，将上述两类测度引入K-means聚类目标函数，通过最小化目标函数得到最优分类结果。结果 为了验证提出的高光谱图像分类方法的有效性，对Salinas高光谱图像和Pavia University高光谱图像标准图中的地物类别根据其光谱反射率差异程度进行合并，将合并后的标准图作为新的标准分类图。分别采用本文算法和传统K-means算法对Salinas高光谱图像和Pavia University高光谱图像进行实验，并定性、定量地评价和分析了实验结果。对于图像中合并后的地物类别，光谱反射率差异程度大，从视觉上看，本文算法较传统K-means算法有更好的分类结果；从分类精度看，本文算法的总精度分别为92.20%和82.96%， K-means算法的总精度分别为83.39%和67.06%，较K-means算法增长8.81%和15.9%。结论 提出一种基于熵加权K-means全局信息聚类的高光谱图像分类算法，实验结果表明，本文算法对高光谱图像中具有不同光谱反射率差异程度的各类地物目标均能取得很好的分类结果。     

基于网格密度峰值聚类的实时雷达分选系统

雷达分选是雷达信号处理中的重要环节。为了解决从复杂电磁环境中准确分选出各个雷达信号的难题,提出一种新的基于网格密度峰值的数据流聚类算法,并将其应用于对雷达信号脉冲描述的实时聚类,从而进行雷达分选。该算法采用双重网格划分方式,解决传统基于网格的聚类算法中边界丢失的问题,并采用基于改进密度峰值的网格合并方式进行聚类避免将距离较近的类合并。仿真实验结果表明,该算法可以用于实时雷达分选,很好地处理了重叠严重的雷达信号,有较高的准确度和抗干扰能力。     

某全铝车身客车结构强度与抗扭刚度分析

以某全铝车身客车为例,由原来的钢车身替换成铝车身来实现汽车的轻量化。并采用有限元法分析了铝车身在垂向工况、扭转工况、制动工况以及转向工况下的的结构强度和整车的抗扭刚度,为实现汽车的轻量化提供了可靠性的依据。