铜电解阴极板主要参数的确定及其矫直过程模拟

针对设计的21辊矫直机,对其主要参数进行研究分析.在有限元理论分析的基础上,对整个矫直过程建立了符合实际工况的模型,运用ANSYS/LS-DYNA软件对铜电解阴极板的矫直进行模拟,利用LS-DYNA得到不同工艺参数矫直变形过程的仿真结果,基本上找到了模型各个参数对矫直效果的影响,并得到了铜电解阴极板合理的矫直参数.     

光纤F P腔干涉纳米级位移高分辨率测量

激光抗干扰性好、复用能力强,光纤F P腔干涉仪结构简单、灵敏度高,适于纳米级位移测量。为了进一步提高分辨率,扩展测量范围,本文对光纤F P腔干涉信号的相位和功率进行分析。首先给出了二倍次方功率和分辨率的关系,找出了提高分辨率的途径。然后给出了二倍次方功率和干涉条纹变化的关系,确定了测量条件。最后根据光纤波在F P腔内干涉形成的滞后相位,通过多次希尔伯特变换,实现了待测物体位移重构。数值模拟和实验证明了该方法能够实现高分辨率纳米级位移测量,误差小。     

深度特征联合表征的红外图像目标识别方法

针对红外图像目标识别问题,提出了联合卷积神经网络和联合稀疏表示的方法。卷积神经网络学习红外目标图像的深度特征,描述目标的多层次特性。不同深度特征可实现对目标不同特性的描述,因此具有良好的互补性。综合运用多层次深度特征,可为目标识别提供更为充分的信息。分类过程中,采用联合稀疏表示对待识别样本的多层次深度特征矢量进行表征,通过不同特征矢量之间的相关性约束提升整体表示精度。因此,联合稀疏表示在利用各层次深度特征的同时,充分考察了它们之间的内在关联。根据联合稀疏表示的输出结果,按照误差最小的原则判定输入样本的目标类别。实验基于中波红外（ MWIR）目标图像数据集开展,分别在原始测试样本、噪声测试样本以及少量训练样本3类条件下对提出方法进行了测试,并与4类现有红外目标识别方法进行了对比分析。实验结果表明,提出方法在设置的3类测试条件下均可以取得优势性能,表明其对于红外图像目标识别问题具有应用潜力。     

线性参数不确定系统的H-鲁棒控制器设计

本文主要讨论了带有未知不确定参数的线性系统的H_∞鲁棒控制问题,这里假定其中的不确定性是时变有界的,并同时存在于系统的状态矩阵和输入矩阵中,文中提出了一种同时使受控对象保持二次稳定并满足干扰约束的状态反馈设计方法。结果表明,该类反馈控制律可以通过求解一个含有参数的代数Riccati方程得到。     

严格正实引理和严格界实引理的一般描述——非最小实现的情形

本文对于非最小实现的情形研究了严格正实引理和严格界实引理。采用H_∞范数给出了二者的一般描述。其结果可以使人们更清楚地了解严格正实系统和严格界实系统的结构。     

多滚筒驱动胶带输送机的驱动参数计

主要阐述了多滚筒驱动带式输送机滚筒驱动的原理和计算,介绍分析了各滚筒装置的驱动参数的计算方法,包括总的牵引系数和牵引力、各滚筒的牵引力分配系数和驱动功率等,为多滚筒驱动带式输送机的设计提供了参考。     

膈下逐瘀汤对瘀血内结型肝癌术后血凝状态与生存质量的影响

目的: 分析膈下逐瘀汤对瘀血内结型肝癌术后血凝状态与生存质量的影响,为其临床应用提供数据支撑。方法: 将105例瘀血内结型原发性肝癌患者随机分为两组：对照组52例、观察组53例。所有患者均行手术治疗,观察组在手术治疗前后服用膈下逐瘀汤。术后完成3～5年随访,记录复发率、生存率与生存质量评分,并抽取外周血测定肝功能、血液流变性、血管内皮生长因子（VEGF）和细胞间黏附分子1（ICAM-1）水平。结果: 两组患者术后生存曲线和生存率差异无统计学意义（P>0.05）;观察组术后5年复发率低于对照组,生存质量QOL-LC总分和自我评价总分高于对照组,差异有统计学意义（P<0.05）。治疗前,两组患者的肝功能指标和血凝指标差异均无统计学意义（P>0.05）;治疗后,两组的谷草转氨酶（AST）、谷丙转氨酶（ALT）、全血高切粘度、全血低切粘度、红细胞聚集指数、纤维蛋白原、VEGF及ICAM-1有所降低,且观察组低于对照组,血浆凝血酶原时间有所升高,且观察组高于对照组,各项指标的组间差异均有统计学意义（P<0.05）。结论: 膈下逐瘀汤能够改善瘀血内结型肝癌患者血凝状态,利于预防病情复发,改善患者生存质量。     

基于变分模态分解的储油罐壁漏磁检测的研究

首先对变分模态分解(VMD)算法对噪声干扰信号的分离效果进行了研究,然后针对储油罐壁漏磁信号的特点,提出了基于VMD的储油罐壁漏磁检测方法,并通过观察中心频率是否相近来确定预设模态数K值,对实验采集的信号进行VMD分解重构,有效地去除干扰信号并重构出所需的漏磁信号,能够较为精准地确认微弱缺陷。结果表明:基于VMD算法的漏磁检测技术能够有效地应用于储油罐壁的缺陷检测。     

认知无线电中双阶段频谱检测算法研究

在认知无线电网络中,为了实现更精确的检测,并避免对授权用户的干扰,一种双阶段频谱检测算法被提出.该算法由粗检测和细检测两种方式组成.粗检测阶段采用应用广泛的能量检测技术.由于能量检测技术的性能在衰落环境中容易受到影响,当粗检测阶段时感知结果判定为信道空闲,在细检测阶段将采用基于一阶周期平稳特征检测算法.对于这种双阶段频谱检测算法,推导分析了错误检测概率和吞吐量的性能指标.仿真结果表明,频谱检测性能显著优于常规的一阶段频谱检测算法.