摘要：An optimization method is introduced to design the aerodynamic parameters of a dual-spin twodimensional guided projectile with the canards for trajectory correction. The nose guidance component contains two pairs of canards which can provide lift and despin with the projectile for stability. The optimal design algorithm is developed to decide the profiles both of the steering and spinning canards,and their deflection angles are also simulated to meet the needs of trajectory correction ***, the aerodynamic efficiency of the specific canards is discussed according to the CFD *** that obtained here can be further applied to the exterior ballistics design.

摘要：为解决手康复训练中指尖触觉刺激装置刺激形式单一、体积与质量过大、刺激效果不佳的问题,提出了一种压觉-滑觉-粗糙度多模态指尖触觉刺激装置。首先,分析人体指尖曲面特征,设计多接触面的气动压觉反馈装置,包括中央、指尖、两侧共计4个气室;然后,设计电极阵列模块,采用电刺激实现滑觉、粗糙度的反馈,建立人体阻抗模型确定供电电压等电刺激参数,并通过仿真验证;最后,采用柔性材料分别打印制作气动压觉执行器和电极阵列,集成的触觉反馈装置质量为14.8 g,尺寸为40 mm长、30 mm宽。实验结果表明,气动压觉反馈装置的线性度较高、迟滞小,单腔力反馈最大为12 N;电刺激装置的粗糙度识别准确率达到100%,滑觉粗糙识别率超过80%。设计的装置可以同时提供给用户指尖精确的压觉、滑觉以及粗糙度的触觉反馈,并且质量轻、体积小、反馈力大,对多模态触觉反馈装置具有一定的参考价值,有应用于脑卒中患者康复训练的潜力。

摘要：目的研究UKA胫骨托盘背部设计对单髁膝关节置换(unicompartmental knee arthroplasty,UKA)骨-假体固定界面的生物力学影响。方法构建膝关节内侧置换的固定式UKA有限元模型,以膝关节行走运动下的关节载荷和关节运动为边界条件,对比研究大龙骨型、小龙骨型、两立柱带鳍骨型、三斜立柱型和三直立柱型UKA胫骨托盘背部设计下胫骨von Mises等效应力、骨-假体固定界面接触应力以及微动的差异。结果在膝关节内侧最大受力时刻,相对于两立柱带鳍骨型的胫骨von Mises等效应力、骨-假体固定界面接触应力和微动,大龙骨型分别减小8%和15.9%、增大9.9%;小龙骨型分别减小12.3%、增大7.5%和1.6%;三斜立柱型分别减小10%和10.5%、增大1.2%;三直立柱型分别减小7.7%、14.7%、1.6%。而骨-假体固定界面的最大微动发生在步态周期21%时刻,相对于两立柱带鳍骨型的骨-假体固定界面微动,大龙骨型增大1.2%,小龙骨型增大1.6%,三斜立柱型减小0.4%,三直立柱型减小2.3%。结论为了提高胫骨假体的长期固定效果,建议UKA胫骨托盘设计应重点考虑两直立柱带鳍骨或小龙骨的组合设计,从而有效地平衡应力传递和界面微动,在保证假体稳定性的同时降低无菌性松动的风险。

摘要：采用半主动型减振器对钻铣加工过程进行制振控制具备可行性,充分克服了通过调节加工参数来减缓切削振动引起生产效率下降的情况。这里设计了一种动力减振器结构在分析原理的基础上,给出了系统的振动模型与运动方程。对钻铣加工中机床主轴进行了减振测试,最后利用数值仿真方法进行了减振性能评价。研究结果表明:相对于未加入动力减振器的情况下,加入动力减振器后,不同主轴转速对应的刀尖点稳态前振幅最大值也减小,进入稳定状态时的振幅最大减小,完成稳态转变时间也缩短。对比不同主轴转速下刀尖频域振结果,可以明显发现设置动力减振器后可以起到有效抑制振动的作用,当主轴达到800/min转速时,获得了最优抑制性能。该研究有助于提高钻铣设备的减震性能,提高机加工精度。

摘要：本文对悬臂梁式局域共振声子晶体的带隙特性进行研究,并提出一种通用的带隙优化设计方法。首先,分析声子晶体的带隙结构和形成机理,发现模态有效质量占比是带隙能否打开的关键因素。其次,基于响应面法对声子晶体的带隙进行优化设计研究,借助参数相关性分析筛选出关键的设计变量,通过最优空间填充设计获取试验点,构建响应面模型进行多目标优化,从而获得能够匹配特定目标频率的带隙优化设计方案。最后,对提出的优化方案进行验证。结果显示,优化后的局域共振单元2条带隙均在目标频率处打开。本研究成果可为局域共振型声子晶体的带隙优化设计提供一种方法和思路。

摘要：针对一类非高斯噪声环境下固定点平滑估计问题,设计一种使用最大相关熵准则作为最优估计标准的平滑估计算法,称之为固定点最大相关熵平滑估计(fixed-point maximum correntropy smoother,FP-MCS).首先基于矩阵变换给出最大相关熵Kalman滤波的新表达形式;然后以此为基础,引入新的状态来扩展系统,并推导出固定点最大相关熵平滑估计的在线迭代方程;进一步比较平滑前后状态估计误差协方差,从理论上分析算法的性能改进,同时比较其计算复杂度;最后通过算例验证所设计的算法在非高斯混合噪声干扰下的有效性和优越性.

摘要：为揭示黄土高填方场地的降雨入渗规律,在延安某黄土高填方场地建立监测站,对天然降雨入渗条件下28 m深度范围内的土体含水率进行为期31个月的连续监测,结合降雨量、蒸发量及气温数据分析压实黄土中的水分迁移规律。结果表明:地面下3.5 m是大气影响深度,随降雨量和蒸发量变化,土体含水率变化存在明显波峰与波谷,并呈周年性变化趋势;地面下1.0 m是大气急剧影响深度,当单日降雨量29 mm/d后土体含水率出现跳跃式骤升;降雨量越大,土体含水率的增幅越大,降雨持续的时间越长,水分迁移入渗的深度越大,监测期内降雨最大入渗深度为6.0~7.0 m。

摘要：长江中下游通江泵站数量众多,是城市雨污水入江的主要通道。以武汉市江南泵站为例,基于MIKE21构建江段二维水动力水质模型,模拟预测了正常、事故排放污水处理厂尾水以及排涝3种工况条件下江段COD、NH_(3)-N、TP的迁移扩散特征。与正常排放污水处理厂尾水相比,江南泵站排涝时所在江段各水质指标影响范围均显著扩大,尤其超Ⅱ类水质标准的TP污染带长度、宽度分别增加了2.66、0.64倍,且下游杨泗港国控断面TP超标0.16倍,与事故排放污水处理厂尾水的影响相当,泵站排涝已成为所在水域汛期水质超标的潜在风险源。泵站排涝的水环境影响主要受排涝水质及流量控制,制定基于防洪安全、水环境保护等多目标的泵站运行调度方案是未来研究的重点,同时建议将通江泵站纳入入河排污口监督管理,倒逼沿江城市水环境提升,有效降低长江干流水环境风险。

摘要：为全面实现白光干涉测量系统的搭建及应用,在硬件结构的基础上对软件系统进行了设计和开发。以LabVIEW图形化编程语言为开发工具,分别通过.NET控件、ActiveX控件与运动控制器和数据采集仪建立通信,实现对5个运动轴的协调控制及数据的实时采集及分析处理。最后通过对标准环规的测试,验证了此软件不仅能精确高效地完成白光干涉测量系统的测试任务,其所输出的点云数据还可以进一步处理获得直径、圆柱度等形位公差信息。

摘要：天体识别是天文新发现和深入研究天体的基础。在LAMOST DR8 v1.0发布的低分辨率光谱数据中有约53万条因没有类别标签而被命名为“Unknown”的光谱,其中有88.56%的光谱信噪比在0~10之间,对这批光谱的研究分析将增加LAMOST的有效数据产出。该研究为“Unknown”光谱的分类设计了一种ODS-YOLOv7模型。它是一种端到端的类别预测模型,通过添加一维卷积注意力模块以提高光谱识别能力。在经过一批信噪比在0~10之间的已知类别光谱训练后,ODS-YOLOv7可以学习到低信噪比光谱的有效特征,进而实现对“Unknown”光谱的类别预测。实验表明,该模型在已知类别标记的低信噪比恒星、星系、类星体的光谱识别中,F1-score分别为0.98、0.95、0.95;同时在与传统算法KNN、RF、DT、SVM和深度学习算法1D CNN、1DSSCNN、ResNet、DenseNet、VIT对比实验中取得相对最好的效果。实验结果还给出了ODS-YOLOv7模型对DR8 v1.0中信噪比在0~10的“Unknown”光谱预测置信度分布,在预测类别为恒星、星系、类星体任务中,有92%的分类置信度在60%以上。为保证模型输出质量,本文只选取分类置信度大于99%的光谱类别作为输出结果。以此为依据,在DR8 v1.0和DR9 v0发布的全部“Unknown”光谱中分别有37.19%和47.03%被ODS-YOLOv7模型预测出类别。此外,还增加人工认证以检验该模型预测的正确性。为提升模型的可解释性,参照了二维图像特征可视化的Grad-CAM方法,将其改进为适合于可视化一维光谱数据特征的算法。其结果表明该模型可自动关注到不同的分类特征,使得该模型非常适用于低信噪比“Unknown”光谱的类别预测。