关于含乘积纯正断面的正则半群

介绍了乘积纯正断面的概念和性质,给出乘积纯正断面的等价条件,并给出含有乘积纯正断面的正则半群的结构定理.     

离散变量结构形状优化设计的拟满应力遗传算法

为了弥补遗传算法局部寻优能力差的缺点,将拟满应力算法嵌入到遗传算法中构成一种结合二者优点的混合遗传算法,并将该算法应用于离散变量结构形状优化设计问题.将形状设计变量和截面设计变量统一考虑,编码表示在同一染色体中.既解决了两类变量间耦合上的困难,同时也避免了将两类变量分开考虑只能求得局部最优解的问题.算例的结果表明,该方法用于离散变量结构形状优化是有效的.     

火电厂预应力框架拟静力试验与推覆分析

火电厂作为重点抗震设防建筑,理应具有较强的抗震性能,而现行＂两阶段＂结构设计方法无法提供结构在地震作用下的整体反应。本文采用静力弹塑性分析方法,利用SAP软件,结合我国现行抗震设计规范,分析了火电厂预应力框架在地震作用下的结构反映特性,并通过与拟静力试验结果的对比,提出设计建议。分析表明该结构具有明显的薄弱环节,在设计中应予以重视。     

高富锗蛹拟青霉菌株的筛选

为了获得高富锗能力的蛹拟青霉菌株,对蛹虫草无性型蛹拟青霉不同菌株进行了富锗培养,并对富锗能力、生物量、有机锗转化率等指标进行了测定.结果表明：富锗能力最强的菌株为28号和14号,在锗浓度为500μg/mL时,生物量分别为15.09 mg/mL和13.84 mg/mL,有机锗转化率分别达到2.3%和1.9%.蛹拟青霉不同菌株具有不同的富锗能力.     

底框砌体剪力墙震损房屋抗震加固拟动力子结构试验

在完成了3层足尺底框配筋砌块短肢砌体剪力墙震损房屋损伤程度的评估、加固的基础上,通过对加固后的3层房屋进行拟动力抗震性能试验,研究了震后受损结构构件所用加固方法的适用性和加固对恢复结构抗震性能的效果,为寻求震损结构加固修复的方法提供理论依据,并为汶川地震受损底框房屋的结构修复提供参考。     

刚体动力学初值问题的拟变分原理及其应用

随着科学技术的发展,对刚体动力学提出新的要求.应用变积方法,建立了刚体动力学初值问题的拟变分原理.推导出刚体动力学初值问题的拟变分原理的拟驻值条件.建立了刚体动力学初值问题的广义拟变分原理,说明了应用广义拟变分原理求得问题的解析解和数值解的途径.借助算例说明了应用变分方法来研究刚体动力学初值问题的优越性.     

一种新的盲源分离拟开关算法

针对电子战中各种信号混叠严重难以分离的现象,在盲源分离开关算法基础上提出一种新的盲信源分离拟开关算法.该算法引入单位对称加权滑动向量来加权每次迭代所得的分离信号作为源信号,用峭度取代原算法的峭度符号位作为判断函数来自适应选择加权相应激活函数,以此优化学习算法,结合信号分选的具体应用,给出了迭代结束的评判方法.计算机仿真实验表明,在强噪声背景影响下,该算法能够更加有效地分离空间未知多源线性混叠信号,且在分离效果、稳定性、处理速度和抗噪性能上都比原算法有较大改进.     

胆固醇氧化酶高产菌株的诱变选育及产酶条件优化

在对细脚拟青霉、玫烟色拟青霉、粉拟青霉、香菇、平菇、金针菇等胆固醇氧化酶产生菌初筛的基础上．选择以产酶较高的玫烟色拟青霉作为紫外诱变的出发菌株,筛选出一株相对高产突变菌株MFEC006,其酶活达到了0．5483U／mL,比出发菌株提高了154％,经8次传代培养,突变株性质稳定．对MFEC006菌株产酶条件进行优化,得出其最佳产酶条件为：pH为6．5,温度27℃,接种量10％,摇床转速180r／min．     

氰戊菊酯和甲氰菊酯对棉铃虫的亚致死效应

本文通过饲喂法测定了氰戊菊酯、甲氰菊酯两种拟除虫菊酯杀虫剂亚致死剂量(LC1与LC50)对棉铃虫3龄幼虫拒食、体重、生长发育以及驱避作用的影响。结果表明,各处理棉铃虫3龄幼虫,取食量均低于对照。处理后48h,LC50剂量以氰戊菊酯拒食活性较高,拒食率为38.65%,且LC50剂量的各处理与对照差异显著。所有处理对棉铃虫幼虫—蛹、蛹—成虫的存活率都有影响。药剂处理后,幼虫的历期延长,幼虫的化蛹也受到影响,出现畸蛹,但各处理畸蛹率均低于15%。亚致死剂量杀虫剂对棉铃虫的生长发育、幼虫体重及蛹重都有抑制作用。在LC1与LC50剂量下,两种药剂对棉铃虫也表现出驱避作用。处理48h,氰戊菊酯LC1与LC50剂量的驱避率分别为76.25%与98.75%。这些研究结果显示,低剂量的拟除虫菊酯对棉铃虫生物学方面存在不良影响。     

基于边界扫描技术的设计复杂性优化研究

对于边界扫描技术的电路系统,可利用现代优化算法对其进行复杂性和测试性改善度的综合优化。主要以较小的复杂性设计来实现测试性的最大化改善,以提高系统测试性优化和缩短系统的测试时间。应用模拟退火算法和模拟退火遗传算法实现系统的设计复杂性优化,相比于贪婪算法,模拟退火算法和模拟退火遗传算法能得到更好的优化率。