摘要：建立了一款置于汽车后排中间位置的内置式儿童安全座椅模型,采用MADYMO与LS-DYNA耦合的方法进行仿真计算,并对该模型进行滑车试验验证.首先对无扶手、面式扶手、杆式扶手以及面式扶手及侧翼相结合的4种不同类型的座椅进行侧面碰撞仿真试验,其次对扶手高度不同的座椅模型进行侧面碰撞仿真试验,最后对仿真结果进行对比分析.结果表明,扶手能限制儿童乘员从座垫滑落而有效避免安全带约束儿童颈部造成的窒息死亡,侧翼能有效保护儿童乘员的颈部和胸部,侧翼和扶手组合式儿童安全座椅模型保护效果最好;扶手高度适中的座椅能对儿童乘员提供最好的保护.

摘要：针对单一碰撞工况匹配的儿童乘员约束系统不能保证在其他碰撞工况下儿童乘员的保护,而且极易造成更大的伤害。基于内置式自适应儿童约束系统的参数可调的特征,选取坐垫高度、坐垫长度、安全带限力值为优化变量,以儿童综合伤害评价值I及颈部损伤临界值Nkm为优化目标,采用多项式回归近似模型和非支配遗传优化算法(Non-dominated sorting genetic algorithm II,NSGA-Ⅱ)相结合的方法,分别对3、6、10岁儿童假人在法规GB 27887规定的正面碰撞和追尾碰撞工况下进行多目标优化计算。优化结果表明,在优化设计点,3个年龄段的儿童假人在两种碰撞工况下都能获得较好的保护。基于文中3个年龄段假人的优化设计点,拟合出优化变量与儿童身高和体重的相关关系模型,从而对不同身高和体重的儿童乘员都能达到很好的保护效果。

摘要：研究旋挖钻孔成桩技术在建筑桩基工程中的应用,不仅对于提高建筑施工的效率和质量具有重大意义,而且对于推动建筑行业的技术进步和可持续发展也具有深远的影响。在城市化进程不断加快的背景下,高层建筑及大型基础设施施工要求越来越高,而桩基工程是保证建筑结构安全性的根本,施工技术是否先进直接影响着整个建筑项目是否稳定耐用。旋挖钻孔成桩技术因具有高效,环保和适应性好等优点而被广泛用于桩基工程。所以,对旋挖钻孔成桩技术进行探索并加以运用,恰恰是对建筑科学以及艺术进行完美融合的一种表现,其在提高建筑美学价值的同时,还能保证其结构安全以及长久耐用。

摘要：对于长行程大直径多缸液压系统,选择恒压变量泵与定量泵组合作为系统动力源,兼顾经济型和节能特性。主缸上升采用差动连接,减小了装机容量。选用先导式比例方向阀控制上芯模液压缸、下芯模液压缸及主缸,既满足长行程液压缸快速运动要求,又达到各液压缸精确定位、防止机械撞击的目的。

摘要：目的指纹识别技术已大规模应用于人们的日常生活中,如身份鉴定、指纹支付与考勤等。然而,最新研究表明这些系统极易遭受伪造指纹的欺骗攻击,因此在使用指纹认证用户身份前,鉴别待测指纹的真伪至关重要。伪造指纹的制作材料具有多样性,现有工作忽视了不同材料伪造指纹之间数据分布的关联性,致使跨材料检测泛化性普遍较低。因此,本文通过分析不同材料伪造指纹数据间的分布关联性,挖掘不同伪造指纹间的材料域不变伪造特征,提出了一种基于共性特征学习的高泛化伪造指纹检测方法。方法首先,为了表征和学习不同材料伪造指纹间的特征,设计了一种多尺度伪造特征提取器(multi-scale spoofing feature extractor,MSFE),包含一个多尺度空间通道(multi-scale spatial-channel,MSC)注意力模块,以学习真假指纹类间的细粒度差异特征。然后,为了进一步分析不同材料伪造指纹数据间的分布关联性,又构造了一种共性伪造特征提取器(common spoofing feature extractor,CSFE),在MSFE先验知识的引导下进行多任务的材料域不变伪造特征学习。最后,设计一个材料鉴别器对学习到的共性伪造特征进行约束,同时构建一个自适应联合优化损失模块来平衡多个模块在训练过程中的损失权重,以进一步提高面对未知材料伪造指纹检测时的泛化性。结果在两个公开的指纹数据集(LivDet(liveness detection com⁃petition)2017和LivDet2019)上进行了跨材料测试,实验结果表明所提算法相较对比工作,ACE(average classification error)降低了1.34%,TDR(true detection rate)提高了1.43%,表现出较高的泛化性。结论本文算法在ACE和TDR方面均取得优异性能。此外,当面对未知材料的伪造指纹检测时,同样表现出较强的泛化性。