含两种介质球壳内电势的半球区间积分解法

在半球形介质以及球形界面一侧含有两种不同介质的静电问题中,由于勒让德多项式在这类区间上的非正交性,应用半球区间积分方法得到的电势一般是以无穷级数的形式给出的,它的收敛性通常由于实际问题的复杂性而是假定的.为研究此方法所得解的收敛性,应用此方法求解球壳内含两种不同介质的静电问题,并将所得电势的级数解与它的精确解相比较,结果二者完全一致,表明该方法对求解此类问题的有效性,同时也给出球壳静电问题一个全新的解法.     

树脂增强选择性激光烧结多孔金属件的研究

针对选择性激光烧结(SLS)间接方法成型的金属零件形坯,经脱脂和高温烧结后形成的零件存在大量孔隙和空洞,其致密度和强度都较低,不能满足实际应用要求的问题,采用改性耐高温环氧树脂浸渗零件烧结坯的方法,使多孔金属件致密化,并粘结内部金属网架,提高零件的机械性能.对浸渗烧结坯的拉伸强度的测试和扫描电镜(SEM)以及热失重(TGA)的分析结果表明,浸渗树脂后的烧结坯拉伸强度提高了约4倍;改性环氧树脂和金属网架粘结在一起,形成一个密实的网络结构,致密度大幅提高;零件可在200℃的温度下使用.该方法可以制造注塑模具和功能零件.     

简支梁多位置损伤识别研究

曲率模态是结构损伤识别的敏感标示量,采用数值仿真方法,把曲率模态用于桥梁损伤识别.利用简支梁损伤前后一阶曲率变化率作为识别参数,便可明显确定其多处损伤位置.对相关样本参数进行归一化处理并引入噪声干扰,利用BP人工神经网络进行数值仿真计算,也能对其损伤程度进行有效模拟,验证了BP神经网络也有很强的泛化能力及容错能力.     

粗晶硬质合金强度和致密度影响因素的研究

针对粗晶WC-Co硬质合金的成分和工艺优化要求,运用正交实验设计,考察了含碳量、烧结工艺、钴含量、镍含量、球磨球料比和球磨时间对试样抗弯强度和体积收缩率的影响。研究表明,烧结制度是影响抗弯强度的最主要因素;其次是碳含量与烧结工艺的交互作用、Co含量与球磨时间的交互作用。烧结工艺是影响体积收缩率的最主要因素。     

双层芯色散补偿光子晶体光纤

为了抑制通信系统中脉冲的展宽,根据色散补偿理论,提出了一种由单一石英材料制成的双层芯光子晶体光纤(DCCPCF). 该光纤的色散值在155μm处可达到-6000ps/(nm〖DK〗•km). 理论分析表明,在传输过程中内芯基模和外芯缺陷模以相位匹配波长为临界状态,在内芯与外芯之间相互交替传输,并在匹配波长处因模式发生强烈耦合而引起折射率产生大幅度波动. 通过对结构参数d1、d2变化的情况下色散曲线的扰动情况进行分析,可为实际制备工作提供一定的理论指导.     

溶剂处理对烟梗梗丝内在质量的影响

为比较溶剂处理梗丝和常规工艺生产的梗丝的差别,采用溶剂处理烟梗梗条后在烟梗制丝线上制备梗丝,研究溶剂处理对梗丝内在质量的影响.通过仪器分析与感官质量对比,结果表明:与传统制备工艺相比,溶剂处理对烟梗的持水性、耐加工性和梗丝结构的影响较小,梗丝的填充值增加11.4%;其主要化学成分及致香成分含量有较大变化,对梗丝内在质量有一定程度的改善.     

超声引导下肝细胞癌穿刺组织中Ezrin表达的临床意义

探讨Ezrin表达及超声引导下穿刺活检对肝细胞癌（HCC）的应用价值,实验方法如下：36例经超声引导下穿刺所得的HCC组织作肝穿癌组;45例手术切除的HCC组织作手术癌组,同时取12个癌旁肝组织作癌旁组;用免疫组化方法检测两组标本的Ezrin蛋白表达,并与临床病理学参数做统计学分析。得出结果：肝穿癌组Ezrin阳性表达...     

轴向柱塞液压电机泵内部流场的分析

提出了一种新型的轴向柱塞液压电机泵,简要介绍了其结构和特点。运用计算流体动力学的方法对轴向柱塞液压电机泵内部流场进行数值计算与分析。主要分析了在转子转速不同情况以及转子转过不同角度时流道内的压力、速度等分布情况;研究结果表明,随着转子转速的增大,柱塞腔内的压力明显减小,但压力损失有所增加,因此在设计时该泵的转速不宜选取过高。通过对流场的对比分析能够判断流道设计的是否合理从而为流道结构的优化设计提供有效参考。     

基于不完全信息的深度网络表示学习方法

网络表示学习的目标是将网络中的节点嵌入到低维的向量空间,为下游任务提供有效特征表示.在现实场景中,大规模网络通常具有不完整的链路,而现有的大多数网络表示学习模型都是在网络是完整的假设下设计的,因此其性能很容易受到链路缺失的影响.针对该问题,文中提出了一种基于不完全信息的深度网络表示学习方法DNRL(Deep Network Representa-tion Learning).首先采用转移概率矩阵将结构信息和属性信息进行动态融合,弥补了结构信息不完整带来的过大损失,然后采用一种具有强大特征提取能力的深度生成模型(变分自编码器)来学习节点的低维表示,并捕获网络数据中潜在的高非线性特征.在3个真实属性网络上的实验结果表明,与当前常用的网络表示学习模型相比,所提模型在不同程度链路缺失的节点分类任务中都明显地改善了分类效果,在可视化任务中更清晰地反映了节点的团簇关系.     

SO_4~(2-)改性对Ce、Ti基催化剂NH_3-SCR脱硝性能的影响

采用共沉淀法制备了几种不同的金属氧化物催化剂(Ce-Pr-Ox、Ce-Y-Ox、Ti-PrOx、Ti-Y-Ox、Ti-Al-Ox),并对其进行了硫酸盐改性.实验同时考察了SO2-4改性对催化剂氨选择性催化还原(NH3-SCR)活性和催化剂结构组成的影响.经SO2-4改性的催化剂,NOx转化率在低温和高温均有显著提高,其中,活性最好的Ce-Pr-Ox在350~500℃范围内转化率接近100%.XRD、IR分析结果表明,催化剂经硫酸盐改性后,催化剂出现了结晶态硫酸盐;催化剂中存在M-SO2-4(M=Al,Pr和Y)键,表明了金属氧化物与硫酸盐发生了相互作用.而经SO2-4改性后催化剂优越的SCR脱硝性能与催化剂酸性位点增加密切相关.