CLT板及CLT木结构体系的研究

CLT(交错层积材)是一种新型的"块状"木制品,具有良好的力学性能和尺寸稳定性。CLT结构体系是以CLT楼板、墙板、屋面板为主要承重构件的新型木质结构系统,具有高预制率、建造速度快、施工方便、抗震性能好、节能环保等优势,适合中高层木结构建筑。通过对CLT板的制造与特点以及CLT结构体系的结构形式、结构组成、研究现状进行总结,阐述了该体系的优越性以及在中国的发展前景。     

多应用消费卡发卡充值系统的设计与实现

本文选用智能CPU卡为消费应用载体,针对区域内一卡多用的需求在其上建立多重消费应用文件,同时具有金额消费和计次消费的功能;并采用C#编程语言在PC机终端开发出适用两种消费功能的发卡充值系统软件,以满足持卡消费的需要。     

基于神经网络剪枝算法的热工过程模型辨识研究

提出了一种基于神经网络剪枝算法的过程模型辨识方法,该方法可解决模型辨识中确定模型阶次困难的问题。首先提出了一种基于灵敏度的神经网络剪枝算法,并将其应用于热工过程神经网络模型的辨识。仿真结果表明,所提出的基于神经网络剪枝算法的模型辨识方法是有效的。     

空间刚性梁轨道与姿态耦合动力学问题的辛分析

以空间结构中某些大刚度小尺寸连接件在轨组装之前的动力学问题为研究背景,建立了空间刚性梁的轨道与姿态耦合问题的动力学模型。针对建立的保守动力学模型,采用辛龙格库塔方法模拟了刚性梁的动力学行为,从刚性梁的轨道半径、真近角和姿态角演化过程的数值结果中,发现了随着初始姿态角速度的增加,梁轨道与姿态之间的耦合效应将加剧;通过记录每一时间步的系统总能量相对误差,并与传统龙格库塔方法的计算结果进行对比,间接地验证了所得到数值结果的正确性,同时也验证了辛龙格库塔方法的长时间数值稳定性。     

采用NSCT与FCM相结合的SAR和多光谱图像融合算法

合成孔径雷达（SAR）和多光谱（MS）图像的融合,有助于得到对观察对象的更好地视觉感知。但是,由于其内在成像机制上的差异,许多经典的方法已被证明不适合这一研究,因此本文提出了采用非下采样contourlet变换（NSCT）和模糊C均值聚类（FCM）相结合的图像融合算法。采用FCM对SAR图像进行分割,得到目标区域和背景区域;采用NSCT对SAR图像和多光谱图像进行分解,得到低频子带和高频方向子带;对于低频部分,不同分割区域采用不同的自适应融合准则进行融合;对于高频部分,采用区域块能量准则进行融合;最后,通过NSCT逆变换得到融合后图像。实验结果表明,该算法的融合图像能很好的保留SAR图像的目标信息和多光谱图像的光谱信息,融合效果优于大部分传统的融合算法。      

应用CPU卡实现充电桩计费的研究

针对用户对电动汽车充电桩中刷卡计费的应用需求,本文首先对现有IC卡选型,提出了采用CPU卡构建刷卡计费系统的解决方案;然后针对CPU卡的发卡中的安全需要,对此解决方案汇中的密钥管理及发卡流程进行了描述;最后通过编程实现充电桩上的用户刷卡充电的消费过程。     

基于物联网的木结构建筑温湿度监测系统预警机制探讨

对木结构建筑温湿度监测系统的预警机制进行了探讨,确定了3个预警指标,包括:封闭区域湿度、封闭区域温度和木材含水率。采用上、下限值的预警方法,确定了系统的预警体系。综合历史监测数据、最不利灾害值、设计规范限值确定了预警阈值,并且形成了预警等级规则,最终实现了木结构温湿度监测系统安全预警功能。     

平整废液芬顿试剂氧化试验研究

平整废液是带钢冷精轧过程中产生的一种废液,是一种较难处理的高浓度有机废水,其生化性较差,传统的生物处理难以奏效,对于此类废水,国内外尚无成熟的处理工艺。采用芬顿（Fenton）氧化工艺对某公司生产的平整液进行了试验研究,研究了初始pH值、硫酸亚铁投加量、H2O2投加量以及混凝pH值等因素对COD去除效果的影响。通过试验研究,确定了反应温度、初始pH值、FeSO4和H2O2投加量等最佳处理工艺条件。在最佳处理条件下,COD去除率可达56%,同时BOD5/COD由0.17提高到0.48,废水的可生化性得到明显改善,可以满足后续生化处理的进水要求。     

太阳帆骨架简化模型自旋展开过程中保结构特性研究

针对相控阵空间太阳能电站系统(solar power satellite via arbitrarily large phased array,简称SPS-ALPHA)中太阳帆骨架自旋展开过程中的简化动力学模型,采用辛算法研究了太阳帆骨架的动力响应,并模拟分析了结构振动特性、约束违约及能量保持的情况。首先,建立太阳帆骨架展开过程中的简化模型,基于变分原理将描述简化模型的拉格朗日(Lagrange)方程导入哈密尔顿体系,进而建立模型的正则控制方程;随后,分别采用辛Runge-Kutta方法和经典Runge-Kutta方法模拟骨架结构自旋展开过程,并对比分析了展开过程中的位移约束及能量误差问题。数值模拟结果显示:与经典RungeKutta方法相比,辛Runge-Kutta方法能更好地处理骨架结构自旋展开过程中的约束违约问题及保持系统的总能量不变,并且具有良好的数值稳定性。     

基于BP神经网络的U型电热微致动器仿真分析

以BP神经网络、随机有限元法为基础,对u型电热微致动器进行了仿真分析．首先利用有限元分析软件ANSYS对u型电热微致动器进行有限元分析得到具体结构尺寸对微致动器最大位移的影响,然后通过建立的BP神经网络来拟合响应与输入之间的关系,根据蒙特卡罗模拟原理获得足够多的样本值对训练后的网络进行误差分析,结果证明本文提出的分析方法是可行有效的．