快速凝固Al-Li合金超塑性的研究

制备了急冷微晶铝锂合金并对其超塑性进行了研究。热机械处理使快凝铝锂合金获得超塑性。固溶+过时效+温轧+再结晶预处理的铝锂合金最大延伸率为585％,最佳超塑变形条件是:温度540℃,应变速率1.67×10~(-2)s~(-1)。观察分析了预处理中的组织变化和超塑变形中的空洞。超塑断裂主要因为空洞形成、长大、绕晶粒联接所致。     

混凝土坝工程长效服役与风险评定研究述评

我国混凝土坝工程无论数量、高度、规模均居世界前列,大坝长效服役的健康状况不仅关系到整个工程的安危,而且对经济建设、社会安定与生态安全等具有重大影响。在对我国混凝土坝工程建设与安全现状进行阐述的基础上,从混凝土坝材料性能演化、隐患病害监测与检测、施工质量控制、安全风险管理与评定等方面,论述了混凝土坝长效服役与风险评定理论、方法及其技术的研究现状。认为今后应加强多破坏因素耦合作用下混凝土坝材料性能演化规律、大坝隐患病害与施工质量的全方位智能化监控、水库大坝风险标准与实用化评估、溃坝概率计算和后果评价等方面的深入研究,以建立和完善混凝土坝长效服役保障与提升的理论和方法体系。     

面绘制三维重建原理及其改进算法研究

Marching Cubes(MC)算法是经典的面绘制算法,但它存在数据源复杂、分割方法单一和三维网格存储量大的问题.针对这种情况,提出了改进策略,主要是从图像预处理、图像分割及三角形网格简化方面加以讨论,并给出了相应的算法,由此使得重建算法的数据源信息更准确,适用面更广,存储效率更高.     

基于微腔光学晶体生物传感器的研究进展

多孔硅（PS）与多孔硅微腔晶体（PSM）作为新型功能材料,其独特的光学特性、微电子相容性、滤过性、纳米微孔生长可控性及大的比表面积为生物信号传感提供了一个较为理想的平台,已制备成多种生物传感器应用于血液,细菌,病毒,DNA等的快速检测中。在分析了PS与PSM的结构和性能的基础上,重点介绍了PS与PSM生物传感器的研究现状,并提出开发微型芯片、集成器件和市场化产品将是PS与PSM生物传感器的发展趋势。     

基于概念的折半查找算法

自顶向下或自底向上两种标准查找方式不适合于具体领域逻辑,且缺乏灵活性.模拟有序数组中的折半查找,提出逻辑空间上的折半查找方法,证明该查找方法在保持完备性和非冗余性的同时,还提供了更好的灵活性,最后给出了该查找的通用算法,并分析其复杂性.     

基于LSTM神经网络的压电执行器位移迟滞建模

该文搭建迟滞测量实验平台,测量一种用于LED晶圆检测压电执行器的迟滞效应,设计了一种基于长短期记忆(LSTM)神经网络的压电迟滞模型,使用时间序列预测法对压电执行器位移迟滞效应建模。将该模型与传统的Prandtl-Ishlinskii(PI)模型进行对比。实验结果表明,神经网络模型具有较好、较广泛的迟滞建模效果,对于正弦波,位移预测精度保证小于2%;对于衰减正弦波,位移预测精度可保证小于3%。较高的模型预测精度为使用压电执行器进行LED晶圆检测提供了依据。     

山东土特产包装设计研究

目的为山东土特产设计合适的包装,提高产品的市场竞争力,推动区域经济发展。方法以市场和消费者需求为导向,采用增强文化内涵,弘扬齐鲁文化;凸显地域特色,确保正宗地道;就地取材,坚持可持续发展;融合品牌建设,打造精品包装的策略。从市场调研、结构设计、视觉传达设计等方面,提高土特产的包装设计水平。结论为高端包装、系列化包装、组合包装是土特产包装的重要发展方向,科学合理的包装是提升土特产品牌知名度的有效措施。     

引入扰动补偿的多电机滑模协同控制研究

目的 解决多电机协同控制时容易受到非线性和外界扰动等不定因素的影响。方法 基于多电机偏差耦合控制结构,与引入扰动补偿的混合非奇异终端滑模变结构控制相结合,并与传统PI(Proportional Integral)调节器控制效果做仿真对比。结果 本文所提控制算法通过计算机仿真软件进行验证分析,该算法能够使得电机在启动时效果较好,转速误差在受到扰动时效果优于传统PI控制约8.50%;电机转矩在受到扰动后控制效果更加理想,几乎不存在迟滞时间就能达到新的负载转矩值;在受到负载扰动时转速误差波动较小,优于传统PI控制约8.83%。结论 通过计算机仿真验证得出,引入扰动补偿后的混合非奇异终端滑模变结构控制系统的响应时间和收敛速度、控制性能和鲁棒性都要优于传统PI控制的。     

X射线及低能γ光子在金属箔透射面的光致电子发射产额

采用改进的密立根光电流测量法,在透射方向测量了＾２４１Ａｍ放射源的Ｘ射线及低能γ光子在透过不同厚度的Ａｌ、Ｆｅ、Ｃｕ、Ｔａ及Ｗ箔时光致电子发射的产额。结果表明：光致电子发射产额在样品厚度范围内随箔厚的增加而减少;在高原子序数材料中将产生更多的光致电子发射。提出了“射程层贡献”模型,以该模型为基础建立的计算方法所得结果与实验值间相对误差平均约为１０％。     

基于免疫克隆选择算法的神经网络规则抽取

神经网络的不可解释性一直是限制其发展的固有缺陷,该文从神经网络的功能性观点出发,提出基于免疫克隆选择算法的神经网络规则抽取方法。将免疫克隆策略用于神经网络的规则抽取中,对已经训练好的神经网络隐层神经元输出值进行聚类,缩小搜索空间,抽取出理解性好、简洁的符号规则。该方法不依赖于具体的网络结构和训练算法,可以方便地应用于各种分类器型神经网络。实验结果表明该方法的实用性和可行性。