单束纤维增强树脂基复合材料的热水老化性能研究

在96℃水中,对开芙拉29(Kevlar29),开芙拉49(Kevlar49)和聚苯撑苯并唑(PBO)纤维束增强的环氧树脂和双马树脂基复合材料进行老化实验后,再在60℃下进行干燥脱水处理。实验测定了吸水和脱水阶段的含水率及热水老化试样和干燥试样的弯曲性能。结果表明:在热水作用下,复合材料的弯曲强度和模量随热水老化时间的延长呈下降趋势,纤维与树脂基体间的界面发生破坏;再干燥脱水后,材料的弯曲强度和模量恢复,但仍低于未老化试样的性能,纤维与树脂基体间的界面破坏情况也类似。     

木材液化及其在高分子材料中的应用

木材通过液化可转化为具有反应活性的液态产物,进一步反应可以制备胶粘剂、聚氨酯材料等新型高分子材料。文章从方法、机理以及其产物在制备高分子材料等方面对木材液化的研究进展进行了评述。     

均衡模糊C均值聚类算法

模糊C均值聚类算法没有考虑各类样本容量因素,当各类样本容量差异较大时,其聚类判决将向小样本类倾斜。提出一种新的聚类算法——均衡模糊C均值聚类,对模糊C均值聚类算法最小化目标函数进行修正,使得改进的目标函数包含了样本容量因素,利用粒子群算法并以样本模糊隶属度为编码对象求解参数优解。从理论上分析了该算法的性质,通过仿真实验验证了所提算法对平衡、不平衡数据集的有效性。     

基于样本缩减的支持向量机在流分类中的应用

网络流量分类对提高网络服务质量有着非常重要的作用.基于机器学习的网络流量分类中,海量的样本为训练带来了效率瓶颈.论文介绍了SVM算法原理,建立基于改进类别质心的样本缩减策略,并进行实验验证.结果表明,利用缩减样本的SVM训练时间仅为在原样本下训练时间的2％,且分类精度基本不变,证明了样本缩减策略的可行性和有效性.     

LLC谐振变换器的扩展描述函数法建模

给出了LLC谐振变换器的等效电路,基于扩展描述函数法建立了该等效电路的小信号模型、得到了LLC变换器的稳态解及其直流电压增益特性。借助PSpice仿真软件得到了该变换器在不同开关频率和不同电路参数下输出变量对控制变量的频率特性曲线。分析了开关频率、输入电压、占空比、品质因数和负载等主要参数对频率特性的影响。所作的工作对变换器参数的优化设计、闭环控制及动态性能设计具有指导意义。     

基于差异半监督学习的相关理论分析

基于差异的半监督学习属于半监督学习和集成学习的结合,是近年来机器学习领域的研究热点.但相关的理论研究较缺乏,且都未考虑存在分布噪声的情况.文中首先针对基于差异的半监督学习的特点,定义一种分类噪声和分布噪声的混合噪声(HCAD).其次给出算法在HCAD噪声下的可能近似正确(PAC)理论分析及其应用实例.最后基于投票边缘函数,推导出在HCAD噪声下多分类器系统的泛化误差上界,并给出相关证明.文中开展的理论研究可用于设计基于差异的半监督学习算法及评估算法的泛化能力,具有广阔的应用前景.     

变速直驱开关磁阻风力发电系统雷电防护技术研究

根据风力发电机组防雷保护的研究成果和相关行业防雷标准,分析雷电的形成、破坏机理及其破坏形式。结合开关磁阻风力发电系统特征,划分雷电防护区域;按照风力发电机组防雷设计应该遵循的原则,通过外部防护和内部防护相结合,提出开关磁阻风力发电系统各部件防雷保护措施。为工程实践中开关磁阻风力发电系统的雷电防护提供一定的参考。     

基于配置文件的web页面自动生成系统

为了提高web应用的开发效率,产生了很多自动生成工具,如基于模板、可视化页面编辑工具。但仍需要开发人员具备较高的专业技能,并且生成工具的自动化程度不高。本文给出了一个解析xml配置文件生成web页面,并由这些页面组成完整的web系统的自动生成工具。Xml配置文件用于描述页面的风格、控件、交互逻辑以及页面元素与后台的数据的关联等信息,同时数据库表的结构也通过后台xml配置文件描述。用户无需编写前台和后台代码,而只需要书写描述页面的配置文件,这大大提高了web开发的效率,降低了开发和维护的成本。     

“A+一+X,B+一+Y”构式的分类及释义模板

该文以现代汉语中的“A+一+X,B+一+Y”格式为例,介绍了构建《现代汉语构式知识库》的初步工作。“A+一+X,B+一+Y”格式可根据其表义功能不同分为三个大类,十个小类。该文重点阐释了该构式表达“因果倚变义、事物交错义、状态交替义、动作行为交替义、周遍大量义、让步小量义”等6种意义的判定条件及相应的释义模板。     

杂交粒子群算法在列车运行调整中的应用研究

针对列车运行调整存在约束条件多、求解难度大等问题, 结合城市轨道交通列车运行特点, 建立了优化的列车运行调整模型。在此基础上, 引入遗传算法中的杂交思想, 采用改进后的粒子群算法对此模型进行求解, 给出了求解算法的具体步骤, 并采用西安地铁2号线数据进行仿真验证。结果表明, 采用杂交粒子群算法解决列车运行调整问题是一种有效的方法, 并且其优化能力优于标准粒子群算法。