枪管结构对固有频率的影响

为了研究枪管结构对枪管固有频率的影响,针对枪管尤其是狙击枪管设计中约束长度、枪管外形、膛口装置以及膛线等不同结构,建立了相应的三维模型。采用以六面体为主的网格对枪管进行了网格划分,采用有限元方法对枪管进行了模态分析。计算获得了不同结构枪管的固有频率; 通过比较,得到了不同枪管结构对固有频率的影响。分析结果表明:枪管尾部螺纹长度越长,枪口振动幅度越低; 相同质量枪管,锥形外形枪管刚度最好; 加装膛口装置对枪管刚度和振动特性有不利影响。     

柱面弯曲对矿用可穿戴半模衬底集成空腔天线性能的影响

对矿用可穿戴半模衬底集成空腔天线在柱面弯曲情况下的频率特性、阻抗匹配及辐射特性进行了仿真分析,结果表明:天线柱面弯曲导致谐振频率升高,但-10dB相对带宽基本不变;当辐射开口发生弯曲时,天线阻抗匹配随着弯曲程度增大而逐渐变差;天线柱面弯曲造成正向辐射增益降低、背向辐射增益升高。因此,针对天线在柱面弯曲情况下的应用,应适当增大天线空腔尺寸和导电底面的长度或宽度,并在选择天线放置方向时应保持辐射开口不弯曲。     

盐肤木总多酚萃取工艺优化及抗氧化性研究

以总多酚得率为优化目标,对超临界CO_2萃取盐肤木叶中总多酚的工艺进行优化,并考察了总多酚的抗氧化性能。采用单因素实验研究了料液比、萃取温度、萃取压力和萃取时间对总多酚得率的影响规律。在此基础上通过响应面中的Box-Behnken法设计了四因素三水平优化实验。最优的工艺条件为:料液比(1∶2.15) g/mL,萃取温度47.69℃,萃取压力22.87 MPa,萃取时间124.87 min,预测最大的总多酚得率为8.85%。通过3组实验验证盐肤木叶中多酚平均得率为8.8%,与预测值较为接近。此外,盐肤木叶多酚的IC_(50)为57.41μg/mL,表现出较强的抗氧化性能。     

TEPA/MCM-41固体胺吸附剂的制备及其CO_2吸附性能研究

制备了具有高CO_2吸附性能的TEPA/MCM-41固体胺吸附剂,并采用N_2物理吸脱附、XRD、FTIR、EA、TG-DSC等方法对其进行系统表征。采用重量法测试了吸附剂的吸附与循环稳定性能。结果表明,吸附温度为75℃,CO_2/N_2(体积比12%/88%)的气氛条件下,60%TEPA/MCM-41的吸附量最高为123.24 mg/g,经5次循环吸脱附后,CO_2吸附量降低约7.8%。同时借助计算流体动力学(CFD)对吸附过程进行了模拟,研究结果对吸附剂的设计与反应器的开发具有一定的指导意义。     

一种有效折扣证据源的冲突证据合成方法

为解决证据组合规则中一票否决和弱决策证据在低冲突情况下出现的反直观推理的现象，提出一种有效折扣证据源的冲突证据合成方法。首先根据证据的信任函数和似然函数求得证据间的相似度，然后求出证据之间的支持程度，并确定折扣因子，最后采用Dempster组合规则合成利用折扣因子修正后的证据源。数值算例分析结果表明，改进后的证据组合方法可以有效地处理证据冲突。     

基于张量分解融合RGB-D图像的物体识别

为了充分利用RGB-D图像的深度图像信息，提出了基于张量分解的物体识别方法。首先将RGB-D图像构造成一个四阶张量，然后将该四阶张量分解为一个核心张量和四个因子矩阵，再利用相应的因子矩阵将原张量进行投影，获得融合后的RGB-D数据，最后输入到卷积神经网络中进行识别。RGB-D数据集中三组相似物体的识别结果表明，利用张量分解融合RGB-D图像的物体识别准确率高于未采用张量分解的物体识别准确率，并且单一错分实例的准确率最高可提升99%。     

一种非平衡数据分类的过采样随机森林算法

在灾害天气、故障诊断、网络攻击和金融欺诈等领域经常存在不平衡的数据集。针对随机森林算法在非平衡数据集上表现的分类性能差的问题,提出一种新的过采样方法:SCSMOTE(Seed Center Synthetic Minority Over-sampling Technique)算法。该算法的关键是在数据集的少数类样本中找出合适的候选样本,计算出候选样本的中心,在候选样本与样本中心之间产生新的少数类样本,实现了对合成少数类样本质量的控制。结合SCSMOTE算法与随机森林算法来处理非平衡数据集,通过在UCI数据集上对比实验结果表明,该算法有效提高了随机森林在非平衡数据集上的分类性能。