基于经验统计的弃渣场失稳致灾距预测模型研究

弃渣场失稳滑坡是一种严重的山地灾害,而对其致灾距离的预测对于灾害的防治具有重要意义。通过收集多组山地灾害数据,并经过处理后提出了滑坡碎屑流致灾距的经验预测模型,并基于此,进一步提出了弃渣场失稳滑坡致灾距的经验预测模型,模型考虑了弃渣体内部因素可能造成的影响,并通过数据拟合对模型的适用性进行了验证。其研究成果具有一定的推广价值。     

高分子材料配方均匀设计系统

结合实验均匀设计和逐步回归优化方法，设计了更为科学的高分子材料配方设计系统，可更准确地预测产品的性能，简化实验程序，提高实验效率。该系统特别适用于多因素多水平多指标实验，在配方变量的变化范围内，利用回归方程建立单一组分与性能间的关系，并可用于预测某一配方的性能指数，利用计算机程序在设定优化条件后可得到相应的优化配方及其性能指标。     

尼龙斜交载重轮胎早期损坏原因及解决方法探讨

针对尼龙余交载重轮胎使用过程中出现的早期损坏，分析了其使用因素和设计因素，从配方设计、结构设计等方面提出了相应的解决方法。同时认为加强工艺控制与结构、配方设计对轮胎性能的影响同等重要。     

考虑边界反射的河流离岸排放污染混合区计算方法

在等强度点源离岸排放条件下,从简化二维移流扩散方程的解析解出发,探讨了考虑两岸反射作用的中宽河流污染混合区的计算方法。给出了污染混合区边界形状曲线与量纲一方程的形式;采用迭代计算和试算比较法,给出了靠岸与离岸两种类型混合区各几何特征参数(坐标)、面积及面积系数与相对离岸距离的关系曲线,提出了以相对离岸距离a'作为判据的排放类型分区条件。给出了河流岸边、离岸与中心排放的分类判别准则:(1)当0≤a'≤a'1时,简化为岸边(近岸)排放类型;(2)当a'1a'a'2时,称为离岸排放类型;(3)当a'2≤a'≤0.5时,简化为中心排放类型,并给出了岸边排放类型与离岸排放类型的临界相对离岸距离a'1和中心排放类型与离岸排放类型的临界相对离岸距离a'2的表达式。通过回归分析,给出了中宽河流离岸排放类型混合区主要特征参数的实用计算公式,可作为中宽河流污染混合区范围计算和排污口位置优化设计的依据。     

绿色环保橡胶硫化配方研究

针对硫磺、促进剂M(2-巯基苯并噻唑)在橡胶制品加工中对环境的污染和对工人健康的危害，研究了硫磺、硫化剂DCP(过氧化二异丙苯)、硫化促进刑M、促进剂CZ(N-环己基-2-苯并噻唑次磺酰胺)在橡胶制品加工中的应用，从环保的角度进行了新的配方设计，并进行了性能测试。结果表明：同等务件下，生产相同的产品胶板，使用硫化剂DCP及促进剂CZ的制品综合性能要优于使用硫磺和促进刑M的制品，且有利于环保。     

基于NoSQL数据库的大数据存储技术的研究与应用

实际工程中采集和处理的数据量特别大,这对传统数据库技术提出巨大挑战。针对传统关系型数据库存储速度慢、对硬件要求高的缺点,提出一种以NoSQL数据库为基础的大数据处理方法,打破了传统数据库的关系模型,数据以一种自由的方式存储,而不依赖固定的表结构。该方法主要是将经验模态分解并与NoSQL数据库技术相结合,应用于大型结构件的变形监测中,构建出一个基于NoSQL数据库系统的大型结构件变形监测系统。仿真结果表明,该方法可以实现大型结构件变形监测数据的实时处理,在计算收敛性、算法稳定性和处理速度上都优于传统数据库技术。     

基于复化梯形公式的GM(1,1) 模型背景值的优化

背景值是影响灰色理论建模精度的重要因素之一。根据灰色系统理论建模机理以及数据累加生成具有非齐次灰指数规律,构建动态序列模型;基于积分几何意义的视角,利用函数逼近的思想,结合复化梯形公式,提出一种新的GM(1,1)模型背景值优化方法。算例结果表明,利用优化的背景值计算公式所建立的GM(1,1)模型在预测精度上有显著的提高。     

基于二维经验模式分解的医学图像融合方法

基于多尺度多分辨率的图像融合是医学图像融合的重要方法,二维经验模式分解（BEMD）方法是一种新的多尺度多分辨率图像分解方法. 本文提出了一种基于BEMD的医学图像融合方法. 首先将待融合的两幅图像进行BEMD分解,获得多个BIMF分量和一个剩余分量;然后针对BIMF分量和剩余分量采用不同的融合规则进行图像融合;最后对融合后的各分量进行BEMD逆变换,得到最终的融合结果. 实验结果表明,本文方法可得到较好的融合效果,融合图像清晰,含有的更多信息.     

未爆弹在机场道面下的侵彻弹道研究

研究未爆弹对机场道面的侵彻（侵彻深度、侵彻轨迹以及未爆弹在机场道面下的状态等）以及侵彻过程中可能产生的状况,是殉爆系统能够顺利隧进到未爆弹有效殉爆范围内的关键。影响未爆弹侵彻弹道的因素非常多,且其中一些无法精确知道,导致侵彻弹道有很大的差异。在分析经验计算公式的基础上,对侵彻深度经验公式进行了分析与比较。     

一类Bayes公式的推导及在小子样评估中的应用

工程中昂贵复杂系统的整机试验通常是小子样的,因此需要结合大量的先验信息进行系统评估,但这可能造成小子样的整机试验数据的信息被淹没。与通常考虑加权的融合方法不同,基于精度评估的正态逆伽玛分布推导了一类Bayes公式,将所有先验信息等价为单个整机试验数据,设计了相应的分布参数,结合等价先验样本量得到推导的后验结果,并给出案例分析了这类Bayes公式的应用范围和合理性。