直流断路器吹弧磁场仿真及小电流开断试验研究

为解决直流断路器开断小电流困难的问题,采用了并联激磁的磁吹装置.设计了“T”形和矩形导磁板结构的磁吹装置,进行了触头系统区域的吹弧磁场仿真分析计算和关键位置的磁场对比研究.仿真分析及样机小电流开断试验结果表明,采用“T”形导磁板结构磁吹装置的断路器具有更好的小电流开断能力.     

基于心音传感阵列ICA 信号处理的冠心病诊断的研究

通过研究冠脉血流动力学和心脏心音产生的机理，首次提出了将独立分量分析（ICA）方法应用于心音信号处理并达到自动检测冠心病的目的。在本系统中，信号采集系统采用了高灵敏度传感器列阵对正常人及冠心病患者胸部的多个部位进行检测。经预处理后的信号最后通过计算机进行数据采集。应用独立分量分析的方法将心脏舒张期的心音信号进行分离，并将各心音分量的统计特征参数作为输入参量输入到径向其函数网络（RBF网络）进行训练和识别。实验结果说明，独立分量分析结合人工神经网络的心音信号的分析方法是一种较为有效的诊断冠状动脉疾病的无创伤方法。     

考虑波纹度的薄壁轴承-转子系统非线性强迫振动分析

在考虑内外圈波纹度、径向间隙和变柔度等非线性因素的基础上,建立薄壁轴承-转子系统非线性动力学微分方程组,利用RK4数值积分法对方程求解。结合分叉图、庞加莱映射图和频域图等,分析了薄壁轴承-转子系统的非线性强迫振动特性。结果表明:较大的不平衡力时系统的混沌振动范围增大;不平衡力对系统水平方向振动的影响要远大于竖直方向;随着转速的增加,强迫振动频率在系统振动响应中逐渐占据主要地位。     

基于平面印刷碳电极的重金属离子检测

重金属离子对人类产生了极大危害.基于平面印刷技术的电化学传感器由于其便于大规模生产、重复性好、成本低已引起人们的广泛关注.我们采用丝网印刷技术制备了以碳为工作电极和对电极、Ag/AgCl为参比电极的三电极系统,结合微分脉冲溶出伏安技术(DPASV),实现了多种离子的同时检测(Cu,Pb,Zn),并对溶出条件进行了优化.该电极具有很好的灵敏度和精度,检测限达×10-9,并对污水中的重金属离子进行了检测,取得了较好的效果.     

基于频率信息的织物起毛起球等级检测

针对织物毛球含有的信息和织物纹理结构等干扰信息频率不同的特点,采用Haar小波变换将图像按频率分层,依据纹理结构产生频率信息在数量上的优势,以及纹理信息分解的方向性和毛球信息分解的各向异性,找到纹理及毛球所在频率层。在毛球层上计算起毛起球密度,毛球大小,毛球形状等特性参数,进而依据这些参数实现未知织物类型的起毛起球等级判定,判定准确率达到91.3%。     

基于多特征融合的分形服饰图案的美学评价

针对分形服饰图案的特点,提出了一种多特征融合的美学评价方法。首先对设计图像进行主观美感评分,建立样本图像库;然后提取图像的美学复杂度、色彩分布、构图和纹理等19维美学特征以及7维通用图像特征,建立特征库;通过支持向量机建立图像美感分类器,最终实现高、低美感图案的自动分类。实验结果显示:该方法的高、低美感评价准确率为87.14%,AUC值为0.923 7,符合人类对图案的审美思维;与典型的美学分类算法对比,该方法对分形图案美感等级分类的性能有所提高。     

地方高校特色学科建设策略研究——以浙江省为例

地方高校的学科建设应坚持特色发展,与地方经济社会发展有机结合,为地方服务。以浙江省为例,分析了地方高校在学科建设中人才队伍建设、资源配置、人文环境建设等方面存在的问题,指出问题产生的根源是定位不准、学科特色不鲜明,提出了"以突出特色为中心,以立足地方、面向需求为根本,增强特色学科辐射力为保障"的基本思路,并提出了地方高校在学科建设特色化发展中可采取的举措。     

水库蓄清排浑的初步探讨

本文通过头屯河水库2002年以来蓄清排浑技术取得的成果,总结了蓄清排浑技术的特点。通过蓄清排浑技术的运用,打破了水库使用年限的概念,提出了蓄清排浑技术新的理论体系,为今后相似水库的排沙运用提供了重要的理论依据。     

头屯河水库坝前冲沙漏斗及泄空冲沙的初步探讨

介绍了河流上建造水库形成淤积的原因及水库淤积的形态和特性，进而引入了水库排沙的一些方法，并描述了头屯河水库在没有进行泄空冲沙前的淤积形态及相关特征。研究和分析了坝前冲沙漏斗的形态及特征，其中包括冲刷坑深度和水下休止角等漏斗特征的确定。并根据这些淤积形态和漏斗特征，以及水库实际冲刷的形态和过程，建立了溯源冲刷的物理图形，找出适合溯源冲刷纵向冲刷长度估计的计算公式，并对头屯河水库冲刷长度进行了验证。     

墙体浅层裂缝检测的数字化图像处理方法

数字图像处理技术应用于墙体浅层裂缝测量可获取数字化的裂缝信息,具有操作灵活、测量精度高等优点,可以克服传统墙体裂缝宽度测量技术的费时费力、精度不高等不足,具有广泛的应用前景。该文提出了一种新的基于神经网络进行图像分割的方法,对墙体裂缝图像进行提取,一定程度上克服了传统分割方法对背景图像的依赖性,减少了伪点和伪区域,降低了采用形态学算法带来的不准确性,提高了测量准确性;同时介绍了对墙体裂缝图像进行数字化处理的具体方法和流程。结合工程实例进行实验,结果表明该技术测量精确,操作方便,具有明显的工程意义和一定的实用价值。