Development of a unified viscoplasticity constitutive model based on classical plasticity theory

The traditional unified viscoplasticity constitutive model can be only applied to metal materials. The study of the unified constitutive theory for metal materials has discovered the correlation between the classical plasticity theory and the unified viscoplasticity constitutive model, thus leading to the concepts of the classic plastic potential and yield surface in the unified constitutive model. Moreover, this research has given the continuous expression of the classical plastic multiplier and presented the corresponding constructive method, which extends its physical significance and lays down a good foundation for the application of the unified constitutive theory to the material analysis in more fields. This paper also introduces the unified constitutive model for metal materials and geo-materials. The numerical simulation indicates that the construction should be both reasonable and practical. Supported by the National Natural Science Foundation of China (Grant No. 90410012)     

Precision forming machine with rolling plate cross wedge rolling

Roller cross wedge rolling (CWR) machines have high rigidity, but sector dies are difficult to process. Plate CWR machines have low rigidity and need large floor space, but plate dies are easy to process. Neither roller CWR machine nor plate CWR machine can produce larger workpieces. Based on the above conclusions, this paper presents the mechanical principle of the precision forming machine with rolling plate CWR. Then, its design principle and machine construction are presented. There are a top press roller above the upper sliding plate and a bottom press roller under the lower sliding plate. The press rollers make rolling contact with the sliding plates. The plate dies are mounted on the upper and lower sliding plates, respectively. Furthermore, the axes of both press rollers and centerline of workpiece always keep in the identical vertical plane during forming process. These make the machine retain advantages of high rigidity for roller CWR machine and simpleness of manufacturing dies for plate CWR machine, and abandon defects of poor rigidity for plate CWR machine and difficulty of manufacturing dies for roller CWR machine. Moreover, the machine can produce larger workpieces.     

防治稻瘟病的新型内吸性杀菌剂氰菌胺

概述了防治稻瘟病的新型内吸性杀菌剂氰菌胺，内容涉及创制经纬、化学名称、理化性质、毒性、作用机理、专利与登记、合成方法与应用等。     

基于流形学习的人体动作识别

目的 提出了一个基于流形学习的动作识别框架,用来识别深度图像序列中的人体行为。方法 从Kinect设备获得的深度信息中评估出人体的关节点信息,并用相对关节点位置差作为人体特征表达。在训练阶段,利用LE（Lalpacian eigenmaps）流形学习对高维空间下的训练集进行降维,得到低维隐空间下的运动模型。在识别阶段,用最近邻差值方法将测试序列映射到低维流形空间中去,然后进行匹配计算。在匹配过程中,通过使用改进的Hausdorff距离对低维空间下测试序列和训练运动集的吻合度和相似度进行度量。结果 用Kinect设备捕获的数据进行了实验,取得了良好的效果;同时也在MSR Action3D数据库上进行了测试,结果表明在训练样本较多情况下,本文方法识别效果优于以往方法。结论 实验结果表明本文方法适用于基于深度图像序列的人体动作识别。     

黏膜佐剂mLT63及CpG-ODN鼻内免疫的佐剂作用

目的研究大肠杆菌不耐热肠毒素无毒突变体mLT63和CpG-ODN鼻内免疫对抗原的佐剂效应。方法选用破伤风类毒素(TT)和小牛血清白蛋白(BSA)为抗原,mLT63和CpG-ODN为佐剂,经鼻内免疫BALB/c小鼠。ELISA间接法检测免疫小鼠血清和肺、直肠及阴道组织萃取液的特异性抗TT、BSA的IgA、IgG水平。结果mLT63和CpG-ODN均能协助TT和BSA抗原在血清、肺、阴道、直肠组织中诱导出高滴度的IgG抗体。在血清中IgA抗体滴度均比较低,而TT-IgA在肺和阴道组织中滴度较高,BSA-IgA在肺组织中滴度较高。各佐剂组之间IgG和IgA抗体水平相比,差异均无显著意义。不同剂量的mLT63诱导的BSA-IgA抗体水平差异无显著意义。结论mLT63和CpG-ODN经鼻内免疫对TT和BSA抗原均有良好的佐剂作用。     

反向传播神经网络在社会发展中的智慧应用研究

人工神经网络技术已被广泛应用于社会经济发展各领域中的非线性复杂问题的处理.文章阐述了反向传播神经网络的工作原理,研究了BP神经网络仿真预测模型在社会经济发展典型领域,如公共安全与灾害防治、医疗、交通、教育、环保及农业、工业、第三产业经济等领域的应用,研究表明,BP神经网络具有广泛的适用性和应用价值.     

基于高精度流线生成的交互流场可视化

高效准确的流线绘制一直是流场可视化的重要研究内容,流线可以对流场的重要特征进行有效的稀疏表示,但流线需要长期的粒子追踪过程及大量的积分计算,在面向大规模流场可视化时时间效率较低,需要高性能计算设备进行辅助计算.本文通过设计一种基于深度学习的高精度流线生成算法,将初始的低精度流线快速映射为稠密的高精度流线,可以在较短的时间内快速生成可靠的流线可视化结果,并在此基础上设计了交互式实时流场可视化系统,涵盖了流场的特征检测,属性关联分析,信息论分析等,帮助用户快速了解流场数据,找到自己感兴趣的区域进行后续进一步深度分析,避免了获取过多冗余数据,同时优化了分析工作的效率,满足用户对于流场结构,特征属性等多维度进行关联分析的需求.     

用于单张图像去雨滴的轻量级网络

图像去雨是图像低等级任务中的热点问题,去雨滴又是图像去雨中很重要的一种情况,附着在玻璃或相机镜头上的雨滴会显著降低场景的可见性.因此,去除雨滴将有助于许多计算机视觉应用,特别是户外监控系统和智能驾驶系统.本文提出了一种用于单张图像去雨滴的轻量级网络算法(PRSEDNet),该网络算法采用递归计算,运用卷积长短期记忆网络(Convolutional LSTM network)和特征提取模块来提取特征,通过与原图像结合来去除雨滴,最终获得高质量的无雨滴清晰图.实验结果表明,我们的PRSEDNet与现有的基于深度学习的去雨滴算法相比,在能达到高效的去雨滴性能的同时,有更少的参数量且计算效率高.     

基于多季相Sentinel-2影像的白洋淀湿地信息提取

白洋淀湿地是华北平原上重要的浅水湖泊湿地,对雄安新区绿色发展具有重要的生态价值。对白洋淀高度异质化的景观格局进行分类,能够为白洋淀湿地资源的遥感监测提供指导意义。针对湿地季节变化的特点,对白洋淀每个季节选取一期具有代表性的Sentinel-2影像,采用分类与回归树（CART）、支持向量机（SVM）、随机森林（RF）3种常用的机器学习分类器对15种季相组合实验方案进行分类,分析不同季相遥感影像及其组合对白洋淀湿地信息提取的优劣。结果表明：相较于使用单一季相影像分类,多季相影像的组合能够显著提高分类精度,春&夏季相组合能够得到最优的分类效果,相对单季影像总体分类精度提高了10.9%~25.5%,Kappa系数提高了0.09~0.29;SVM分类器的分类表现较为稳定,能够得到最高的平均分类精度,CART分类器在处理高维特征的能力不如随机森林和SVM;不同特征类型对湿地信息提取的贡献度从高到底依次是红边光谱特征、传统光谱特征、缨帽变换特征、主成分分析特征、纹理特征。实验成果能为湿地信息的遥感识别提供依据。     

空气质量细粒度数据内联关系可视分析系统

随着数据观测和数字计算技术的快速发展,空气质量数据粒度越来越细致,为研究空气质量的细粒度数据内联关系可视化、辅助理解空气污染物的转化规律提供了数据基础.针对蕴含丰富内联特征的大气质量细粒度数据开发了一个内联关系可视分析系统.首先,基于大气质量数据多维属性设计时空数据维度模型增强数据的时空表达,并提出一种基于深度学习的特征提取方法,将空气质量数据从高维空间映射到支持交互可视分析的低维特征空间;然后,设计了一套多视图联动的可视化系统,帮助用户发现空气污染传输中的细粒度内联关系,理解污染传输途径的数据分布特征.用户实例和用户评价结果表明,该系统是有效的.