氧化铝/莫来石复合陶瓷断裂行为研究

用X射线衍射方法测定了氧化铝/莫来石复合陶瓷的残余应力,并通过计算加以验证。在莫来石含量比较小的情况下,氧化铝/莫来石复合陶瓷基体拉应力与莫来石体积含量成线性关系。通过模型分析了氧化铝基体和莫来石颗粒的应力状态及其对裂纹扩展的影响。由莫来石颗粒引入的基体拉应力使裂纹倾向于向晶内扩展。观察了氧化铝/莫来石复合陶瓷断裂方式的转变,计算了穿晶断裂比率与基体应力的关系,进而建立了莫来石含量、基体应力、穿晶断裂比率三者的对应关系。这为复合陶瓷材料的制备和性能分析提供了可靠基础。     

水资源适应性利用理论及其在治水实践中的应用前景

水系统受气候变化和人类活动的影响,一直在不断地变化,因此水资源的开发利用也应适应这种变化,而不能按照固定的控制阈值或约束条件来进行。当然,也不是被动的、随意的去适应。在对水系统及其与环境变化关系剖析的基础上,分析了水资源适应性利用的原理与模式;基于对环境变化下水资源适应性利用机理的认识,提出水资源适应性利用理论的框架体系,阐述了其基本理念和关键内容;基于对我国现代治水实践的分析,分析了其暗含的水资源适应性利用理论的内容,以及我国治水实践中存在的问题及应用水资源适应性利用理论解决这些问题的可能途径。研究认为,水资源适应性利用理论对水资源合理开发、综合利用、科学管理具有重要的指导作用,为环境变化下水资源利用研究与实践奠定理论基础。     

植被排列方式及坡度对坡面流Fr影响的试验研究

为探究植被的排列方式及坡度大小对坡面流弗劳德数Fr的影响,以期揭示坡面流弗劳德数Fr的内在规律。利用人工模拟试验,系统研究了6个坡度、3种植物排列方向与水流方向呈不同走向角的条件下Fr与单位底面积的空间摩阻表面积K值的特征关系。表明在非淹没状态下,Fr与K值的关系为随K值的增大Fr呈现先减小后趋于平稳的趋势;Fr的取值随坡度的增大而增大;在一定的坡度范围内,同一坡度下,当Fr1时,同一K值下,走向角越大对应的Fr值越小,当Fr1时则相反;同一走向角下,在同一K值下,坡度越大对应的Fr就越大。得出在坡度一定的条件下,坡面植被的排列方式不同,弗劳德数Fr的取值也不相同;坡度是影响Fr取值范围的重要因素之一。     

Epileptic seizure classification in EEG signals using second-order difference plot of intrinsic mode functions

Epilepsy is a neurological disorder which is characterized by transient and unexpected electrical disturbance of the brain. The electroencephalogram (EEG) is a commonly used signal for detection of epileptic seizures. This paper presents a new method for classification of ictal and seizure-free EEG signals. The proposed method is based on the empirical mode decomposition (EMD) and the second-order difference plot (SODP). The EMD method decomposes an EEG signal into a set of symmetric and band-limited signals termed as intrinsic mode functions (IMFs). The SODP of IMFs provides elliptical structure. The 95% confidence ellipse area measured from the SODP of IMFs has been used as a feature in order to discriminate seizure-free EEG signals from the epileptic seizure EEG signals. The feature space obtained from the ellipse area parameters of two IMFs has been used for classification of ictal and seizure-free EEG signals using the artificial neural network (ANN) classifier. It has been shown that the feature space formed using ellipse area parameters of first and second IMFs has given good classification performance. Experimental results on EEG database available by the University of Bonn, Germany, are included to illustrate the effectiveness of the proposed method.     

Chemical properties of femoral gland secretions in the desert iguana,Dipsosaurus dorsalis

This study investigates the chemistry of femoral gland secretions in the desert iguana,Dipsosaurus dorsalis (Lacertilia: Iguanidae), and discusses their possible functional significance. Electrophoretic and proton NMR studies indicated that the secretions are composed of approximately 80 % protein and 20% lipid material. Individual differences in polyacrylamide gel banding patterns of femoral gland proteins were found. Reflectance spectroscopy revealed that the secretions strongly absorb longwave ultraviolet light, a feature that may be important in the localization of secretion deposits in the environment.     

流程加工CAN测控网络的应用层协议研究

为提高CAN测控网络的适应性和通信效率,以CAN2.0A技术规范为基础,针对流程加工测控网络的特点,设计面向流程加工领域的CAN总线应用层协议ProCAN。在明确流程加工概念及范围的基础上,分析流程加工测控系统结构模型的特征,提出通信报文的类型,定义标准数据帧仲裁域与数据域的编码格式,并讨论ProCAN协议的通信模式、通信状态、通信异常及长报文误帧重传控制。利用OPNET网络仿真软件进行实验,结果表明,ProCAN协议能实现报文通信,并且具有延时短、实时性强、可靠性高的特点,尤其当网络负载较大时,效果更为明显。     

未知输入和可测噪声重构之线性矩阵不等式非线性系统观测器设计

针对一类同时具有未知输入和输出可测噪声的Lipschitz非线性系统,讨论了状态估计、未知输入与可测噪声重构的问题.首先,基于广义系统和线性矩阵不等式的方法设计滑模未知输入观测器,不仅对原系统状态进行渐近估计,而且实现了对系统输出可测噪声的重构;其次,考虑一种鲁棒滑模微分器,实现了广义系统输出向量微分的精确估计,并在此基础上,提出了一种未知信息重构方法,该方法具有避免直接使用系统输出微分信息的优点.最后,对火车牵引拖动系统模型仿真,结果表明该方法不但能够实现对系统状态的估计,而且可以有效重构未知信息.     

智能电动车辆横纵向协调与重构控制

针对具有高度非线性、强耦合和冗余特性的智能电动车辆运动控制问题,提出了一种由协调控制律和控制分配律组成的横纵向综合控制新方法.首先,建立准确表征智能电动车辆行为机理的动力学模型;其次,采用非奇异滑模控制技术,引入非线性滑动模态切换面,设计有效克服非线性及不确定特性的协调控制律,保证系统状态在有限时间内收敛至平衡点;在此基础上,考虑到轮胎存在冗余和耦合特性,提出基于内点法的控制分配算法来完成期望广义力/力矩的优化分配,实现轮胎横纵向力的协调与重构.仿真结果表明了该方法的有效性.     

高速列车转向架故障信号的聚合经验模态分解和 模糊熵特征分析

为了对高速列车转向架关键部件进行状态监测,利用转向架故障振动信号的特点,提出了一种结合聚合经验模态分解和模糊熵的特征提取方法.对故障信号进行聚合经验模态分解,得到一系列具有不同物理意义的简单成分信号,采用相关分析法选取最能反映原信号特征的本征模态函数.对这些本征模态函数和原信号分别计算模糊熵值构成多尺度复杂性度量的特征向量,输入最小二乘支持向量机中进行分类识别,与模糊熵特征相比得到了更好的识别效果,证明了算法的有效性.