新型防屈曲高强钢腹板可更换钢连梁抗震性能研究

文章率先提出一种新型防屈曲高强钢腹板可更换钢连梁(简称“新型钢连梁”)：腹板采用高强钢，可提高钢连梁的屈服抗剪强度，连梁变形减小，从而减小可更换结构整体变形，便于更换；加劲肋紧贴腹板(但不焊接)提供约束，仅与上下翼缘焊接，可减少60%以上的焊接量。其次，设计并开展了11个试件的拟静力试验，研究了加劲肋间距(规范限值dmax、0.85dmax)、腹板厚度(6mm、8mm)、腹板钢材强度(Q460、Q550)和构造形式(加劲肋与腹板贴紧或焊接)等参数对新型钢连梁抗震性能的影响。试验结果表明：试件均发生剪切破坏；满足加劲肋间距限值的新型钢连梁，滞回曲线饱满，峰值时腹板未发生鼓曲且极限转角均超过0.1rad，大于规范限值0.08rad，表现出良好的耗能和变形能力；缩小加劲肋间距、增加腹板厚度或提高腹板钢材强度，新型钢连梁刚度及承载力提高；新型钢连梁峰值承载力较传统构造试件低约5%。最后，基于试验结果建立了有限元模型并开展了分析，研究结果表明：对腹板采用Q460、Q550高强钢材的新型钢连梁，峰值承载力计算时超强系数建议取1.43(长度比为0.5～1.0)或1.39(长度比为1.0～1.6)、1.25，以期为实际工程设计提供依据。     

表面改性对可溶性陶瓷纤维性能影响的测试探讨

针对于可溶性陶瓷纤维给出一种表面改性的工艺,探讨了表面改性对于可溶性陶瓷纤维抗拉强度、加热永久线变化、导热系数性能的影响,得出了其对耐候性有利的评价。同时,探讨了表面改性对于可溶性陶瓷纤维降解性的影响,给可溶性陶瓷纤维长期储存提供了解决方案。     

基于误差估值累加开环校正的诱导式欺骗检测方法

诱导式卫星欺骗干扰可诱导航空器逐渐偏离预定航迹，难以被发现，因此及时有效地检测干扰是飞行安全的保障。在现有紧组合导航体制基础上，设计了一种基于误差估值累加开环校正的紧组合导航结构，并证明了其性能与传统闭环校正紧组合导航性能等效。在此结构中，将紧组合导航系统与自适应序贯概率比检测方法结合，提出了一种基于误差估值累加开环校正的诱导式欺骗检测方法，融合紧组合导航信息与其他不受欺骗影响的导航信息，构建欺骗检测统计量进行诱导式欺骗检测。仿真结果表明，开环校正结构可避免随时间累加的惯性导航系统误差所导致的组合导航滤波器发散问题，同时欺骗检测方法可进一步提高算法对“最坏”情形下微小诱导式欺骗的检测效果。     

掺钪AlN材料特性及HBAR器件性能研究

该文基于掺钪AlN薄膜制备了高次谐波体声波谐振器(HBAR),研究了钪(Sc)掺杂浓度对AlN压电薄膜材料特性及器件性能的影响。研究表明,当掺入Sc的摩尔分数从0增加到25%时,压电应力系数e₃₃增加、刚度 下降,导致Al₁-_xSc_xN压电薄膜的机电耦合系数 从5.6%提升至15.8%,从而使HBAR器件的有效机电耦合系数 提升了3倍。同时,当Sc掺杂摩尔分数达25%时,Al₁-_xSc_xN(x为Sc掺杂摩尔分数)压电薄膜的声速下降13%,声学损耗提高,导致HBAR器件的谐振频率和品质因数降低。     

基于电压行波折射系数的柔性直流电网线路纵联保护EI北大核心CSCD

针对柔性直流电网线路纵联保护难以同时适应线路边界存在和不存在情况的问题,提出一种基于电压行波折射系数的柔性直流电网线路纵联保护。通过分析线路的1模波阻抗得到较为精确的故障分量1模电压行波。利用Peterson等效电路定量分析正方向故障时的电压行波折射系数,通过定性分析得到反方向故障下的电压行波折射系数,根据电压行波折射系数的差异构造故障识别判据。在此基础上,设计启动判据和选极判据,与故障识别判据一起形成完整的柔性直流电网线路纵联保护。最后,在PSCAD/EMTDC中进行仿真验证。结果表明,所提纵联保护可实现全线速动,能够耐受500Ω的过渡电阻和20dB的噪声,且对采样频率和数据同步要求低,工程适用性较强。     

C105管桩混凝土设计参数取值的探讨

通过试验得出了C105混凝土100 mm×100 mm×100 mm立方体非标准试件抗压强度换算系数以及C105混凝土的标准方差和强度变异系数。采用理论计算,得到了棱柱体抗压强度与立方体抗压强度的比值α_c1,并与试验实测平均值进行了比较,验证了理论计算方法的可行性。此外,通过对比分析,探讨了直接外延法和引用公式法两种C105混凝土设计参数计算方法的正确性,研究结果可为C105管桩混凝土的设计和应用提供参考。     

火花放电原子发射光谱类型标准化校正方式的探讨

在国内,火花放电原子发射光谱分析广泛使用类型标准化进行方法校正。在国外,标准和文献中鲜见使用此方法的相关论述。类型标准化主要采用平移校正和转动校正两种方式,哪种方式更加合理也鲜见报道。国外设备类型标准化的默认设置优先采用转动校正方式,相关国内标准对最优校正方式的规定尚不明确,此默认设置的合理性有待探讨。实验选用低合金钢20CrNi2Mo、R407标准样品和不锈钢317L、0Cr18Ni9标准样品,引用国内相关标准,以正确度临界差为评判依据,模拟类型标准化样品和待测样品“十分接近”和“接近”两种情况下平移校正和转动校正的数据正确度。经数据统计分析,平移校正分析结果均满足要求,转动校正结果在“接近”情况下部分元素不满足要求。结合相关国家标准中元素含量范围和精密度数据进行分析,通过计算允许最大偏倚量并制作曲线图方式展开分析,得出如下结论:在满足文中类型标准化控制要点前提下,分析设置更适合于采用平移校正方式。     

基于音频特征的工程车辆工况识别研究

高效率地使用工程车辆是工程项目管理中节约成本的有效方法，无人监管环境下工程车辆的工况识别，是实现工程车辆高效率使用的有效手段。目前以GPS等技术为核心的车辆智能管理系统未对工程车辆进行工况识别，提出一种基于GRU循环神经网络的工程车辆工况识别方法，通过对工程车辆在不同工况下产生的音频信号进行分析，从中提取Mel倒谱系数作为主要特征，构建GRU循环神经网络模型进行训练和识别。实验结果表明，该方法可以实现对工程车辆工况的有效识别。     

纸质简谱图像的分割、倾斜校正及音符歌词提取

乐谱图像的自动分割、倾斜校正是乐谱识别过程中的关键技术,各种计算机光学乐谱识别技术在乐谱图像的数字化中有着广泛的应用,但对于乐谱中简谱的识别一直鲜有研究.本文针对人工拍摄条件下光照不理想的简谱图像,提出一种基于PCNN(脉冲耦合神经网络)和DNN(深度神经网络)相结合的分块简谱图像自动分割算法,该方法根据简谱图像灰度分布特征对图像进行自适应分块处理,依据每个分块的灰度特征与PCNN最佳迭代次数之间的关系构造合适的DNN神经网络,从而实现了最优分割图的自适应选取;进一步利用最优分割图像中音符小节线的水平投影,提出一种双尺度下降法实现了简谱图像的倾斜校正;提出去边垂直投影法和连通域距离判断法实现了简谱图像中音符及歌词的提取.实验仿真结果表明:本文算法对复杂光照条件下的简谱图像处理都具有较好的鲁棒性,同时表现出更高的效率.