广义KdV方程的周期初边值问题与相似变换相似解

证明了一类广义ＫｄＶ方程周期初值边值问题的解在Ｌ２意义下关于初值及非齐次项的稳定性和唯一性；借助于单参数的无穷小变换李群，得到了齐次方程的相似变换和相似解。     

基于模糊-证据理论的软件缺陷评估新方法

分析了软件缺陷及其主要的类型,提出了一种基于模糊-证据理论评判软件缺陷的新模型.该模型通过证据合成有效的综合了客观的缺陷测量数据和主观专家评判的结果,消除了软件缺陷测评估中的不确定性、模糊性,提高评价的科学性及可靠性.     

MEMS高量程加速度传感器的动态特性分析

利用霍普金森杆激光干涉冲击试验台对实验室研发的MEMS高量程压阻式加速度传感器进行动态校准;采用两种不同解算方法对实验数据将进行分析处理,求解出该传感器的幅频特性,绘制了对数幅频特性曲线;通过对比两种算法的结果知道,镜像映射法优于FFT算法,其算法简单有效,能直接辨识出系统模型参数和模型阶次。     

T91/TP347HFG异种钢焊接接头裂纹原因分析

火电厂高温过热器用T91+TP347HFG异种钢焊接接头运行时,发生开裂泄露.分别从未开裂和开裂部分的焊接接头处取样,采用金相显微镜、扫描电镜、显微硬度计等对焊接接头试样进行检测和对比研究,分析其开裂原因.结果表明:焊接和焊后热处理工艺不当导致T91侧热影响区位置在整个焊接接头区域脆性较大,并有淬硬倾向比较大的组织出现;同时由于焊接规范参数较大而导致焊接热影响区较宽,在一定应力下的作用导致裂纹从此处萌生和扩展,最终导致该异种钢焊接接头开裂失效.     

一种提高行波管效率的耦合结构小型化设计

作为微波功率模块的核心部件,行波管被广泛应用于通信、雷达以及电子对抗等众多军事装备系统中。为解决行波管小型化、高效率的技术难点,针对某X波段螺旋线行波管的输能耦合结构开展小型化研究。采用在螺旋线末端加载调配筒实现输能系统长度压缩的方法,不但可以使行波管的输入窗阻抗变换尺寸缩短33.0%;输出窗阻抗变换尺寸缩短21.4%,而且行波管整管效率得到提升。     

自由基氧化对中国对虾肌原纤维蛋白的影响

本实验研究经自由基氧化体系处理过的中国对虾肌原纤维蛋白,由于蛋白质氧化而引起的中国对虾肌原纤维蛋白结构以及性质的变化,包括羰基含量,二聚酪氨酸含量、巯基含量以及肌原纤维蛋白表面疏水性,并通过SDSPAGE来观察蛋白质氧化后的降解情况。其中,模拟氧化采用自由基氧化体系（包含FeCl₃和抗坏血酸浓度为0.1 mmol/L,过氧化氢浓度为0、1、5、10 mmol/L）分别氧化1、3和5 h。实验结果显示,经自由基氧化体系氧化后的中国对虾肌原纤维蛋白的羰基含量、二聚酪氨酸含量和表面的疏水性随着氧化剂浓度的增加以及氧化时间的增长而显著升高（p<0.05）,并且自由巯基含量显著下降（p<0.05）。由SDS-PAGE凝胶可以看出,不同氧化剂浓度处理后的蛋白质降解情况也有显著差异。由此可以得出,自由基氧化可以影响中国对虾肌原纤维蛋白的羰基含量、二聚酪氨酸含量、巯基含量、肌原纤维蛋白表面疏水性以及蛋白质的降解程度。      

不同树莓品种冻藏品质变化及适宜冻藏品种筛选

针对8个树莓品种冻藏后贮藏品质变化进行研究,并筛选出适宜冻藏的品种。结果表明:树莓鲜果细胞膜紧贴细胞壁,速冻后胞内失水,细胞膜萎缩,细胞膜与细胞壁分离;在-18℃条件下,随着贮藏时间延长,细胞膜渗透率、汁液流失率升高;硬度下降;可溶性固形物在整个贮藏期中变化都不大;贮藏前30d,总酚和花色苷含量下降较快,贮藏30¹20d,总酚和花色苷含量下降缓慢。其中米克、美国22号、胜利在冻藏后能保持较高的细胞完整性,可溶性固形物、花色苷和总酚的保持率均有较好表现,汁液流失率变化较小,为适宜加工速冻树莓的品种。      

基于IMOLD的注塑模具设计

利用SolidWorks分割线命令,在IMOLD中手动创建喷墨打印机输纸滚轴注塑模具的分型线,应用创建及修补延伸曲面功能生成完整的分形面,成功分离出模具的型芯和型腔,为在IMOLD中如何创建复杂零件注塑模具的分形面提供了一种新方法。     

基于改进LSTM神经网络的测井曲线重构方法

地球物理测井过程中,由于仪器测量或者井眼原因等经常会造成部分测井曲线失真或缺失的情况,针对失真或缺失部分测井曲线的补全与生成问题,对测井领域知识和长短期记忆神经网络(LSTM)进行了研究,提出联合领域知识与深度学习的测井曲线重构模型(DK-LSTM)。利用测井领域知识中的地层岩性特征指数筛选数据得到高质量的训练样本,并将其作为深度学习重构测井曲线的依据;构建并训练带有领域知识约束层的长短期记忆神经网络模型;基于测井曲线间的强依赖关系在重构模型中引入注意力机制,进而生成并补全测井曲线中失真或缺失的信息。实验结果表明DK-LSTM测井曲线重构模型较标准长短期记忆神经网络和串级长短期记忆神经网络具有更准确的预测效果,为测井曲线重构提供了一种新思路。     

一种增强的多粒度特征融合语义匹配模型

语义匹配作为自然语言处理任务中重要的一环,直接制约问答系统、信息检索等任务的效率。针对现有语义模型大多只以词为基本语义单元进行注意力交互,较少考虑中文中的词边界模糊和字符信息获取不足而带来的语言颗粒度对整体建模忽略的问题,提出一种增强的多粒度特征融合语义匹配模型EMGFM。首先结合BERT模型和word2vec以获得增强的字符向量表示,然后从字、词、句三种粒度进行注意力的交互,并对交互结果进行加权融合,以突出不同交互信息对整体建模的贡献。为减少交互过程中产生的信息损失,通过构造差异性来对交互信息进行信息增强。最后通过最大池化、平均池化两种方式获得文本的最终语义表示以进行匹配度的计算。该模型在CCKS问句匹配大赛中文数据集上达到了87%的正确率,相比于一些语义匹配的经典模型准确率均有提升,证明该方法确实能有效提升问句语义匹配的准确性。