摘要：为获取非谐振单元超声珩齿变幅器动力学特性,根据Mindlin理论及建立的变幅杆和中厚圆环板的力耦合条件,推导了变幅器的频率方程和位移振幅方程,利用MATLAB软件求出了变幅器设计参数和位移振幅的数值解。有限元分析及动力学实验得到的谐振频率和位移振幅与数值解一致。

摘要：近红外光谱(NIR)分析具有分析高效、样品无损、环境无污染以及可现场检测等优点,特别适合药品的快速建模分析。但NIR存在吸收强度弱以及谱带重叠等缺点,需要建立稳健可靠的化学计量学模型对其进行分析。深度卷积神经网络是深度学习方法中一个重要分支,它通过逐层抽取数据特征并进行组合、转换,形成更高层的语义特征,具有极强的建模能力,广泛应用于计算机视觉、语音识别等领域,而在药品NIR分析方面尚未见报道。基于深度卷积网络模型,对药品NIR多分类建模进行研究。针对药品NIR数据的特点,设计若干个面向多品种、多厂商药品NIR分类的一维深度卷积网络模型。模型中卷积层和池化层交叠排列用于逐层抽取NIR数据特征,输出层连接softmax分类器,对药品NIR数据进行分类概率预测。在输出层之前采用全局最大池化层,将特征图进行整体池化,形成一个特征点,用于解决全连接层存在的限制输入维度大小,参数过多的问题。同时,在网络模型中引入批处理操作和dropout机制,以防止梯度消失和减小网络过拟合的风险。在网络模型的设计过程中,通过设计不同的卷积网络层数以及不同的卷积核尺寸大小,分析其对建模效果的影响,同时分析五种经典数据预处理方法对NIR分析的影响。以我国7个厂商生产的头孢克肟片和11个厂商生产的苯妥英钠片样本NIR为实验对象,建立药品的多品种、多厂商分类模型,该模型在二分类、多分类实验中取得了良好的分类效果。在十八分类实验中,当训练集与测试集比例为7∶3时,分类准确率为99.37±0.45,比SVM,BP,AE和ELM算法取得更优的分类性能。同时,深度卷积神经网络模型推理速度较快,优于SVM和ELM算法,但训练速度慢于二者。大量实验结果表明,深度卷积神经网络可对多品种、多厂商药品NIR数据准确、可靠地判别分类,且模型具有良好的鲁棒性和可扩展性。该方法也可推广到烟草、石化等其他领域的NIR数据分类应用中。

摘要：碲镉汞(HgCdTe)线性雪崩焦平面因其相对低的过剩噪声、较小的工作电压、线性可调等优点,得到了广泛关注。基于电子雪崩中波HgCdTe PIN二极管结构,开展暗电流模型和Okuto-Crowell增益模型仿真。通过改变器件材料结构参数模拟不同电压下的暗电流和增益特性。计算讨论了不同I区(本征区)厚度和载流子浓度对器件暗电流和增益的影响。结果表明结区峰值场强的变化会导致直接隧穿(BBT)电流产生率数量级上的剧烈变化;增加I区厚度和降低I区掺杂浓度可有效抑制BBT电流;增益随场强的变化趋势与BBT电流随场强的变化趋势一致;因此抑制BBT电流的措施会造成增益性能的下降,需要优化参数以获得最佳性能。综合考虑暗电流和增益性能,I区的厚度应不小于3μm,I区浓度需控制在5×10^(14)cm^(-3)以下。单元中波APD的增益实验结果与仿真数据较好地吻合,表明了理论模型的正确性。

摘要：社会文化思想影响着中国古代建筑设计的各个方面:以“人”为中心的民族文化心理结构决定了中国古代建筑的材料选择与研究深度;重在时间过程中展开的审美特征决定了中国古代建筑的外观布局形式;儒、道哲学思想决定了中国古代建筑的内部制式结构。中国古代建筑反映了当时的经济、文化和意识形态。

摘要：拉曼光谱检测方法依赖于化学计量学算法,深度学习是当下最炙手可热的方向,可应用于拉曼光谱进行建模。但是深度学习需要大样本进行训练,而拉曼光谱采集受制于器材和人力成本,获取大批量的样本需要更大成本,且易受荧光等因素干扰,这些问题都制约了将深度学习应用于拉曼光谱。针对以上问题,通过引入深度卷积生成对抗网络(DCGAN)提取拉曼光谱内部特征,对抗生成新的拉曼光谱,从而达到扩充数据集目的。同时和另一个扩充数据集的方法——偏移法进行对比,证明DCGAN的可靠性。设计生成光谱选取标准,选取高相似性的光谱填充数据集,为深度学习在拉曼光谱中的应用奠定基础。为了验证生成的光谱比原始光谱有更好的适用性,设计四组实验:(1)使用原始拉曼光谱输入到SVM进行分类,得到51.92%的分类准确率;(2)使用原始拉曼光谱输入到CNN进行分类,得到75.00%的分类准确率;(3)采用偏移法生成光谱,输入到CNN里进行分类,得到91.85%的分类准确率;(4)使用DCGAN生成光谱,输入到CNN里进行分类,得到98.52%分类准确率。实验结果表明,DCGAN能在只有少量拉曼光谱的情况下,通过对抗学习得到较好的生成光谱,且生成的光谱相比原光谱更加清晰,减少了可能的干扰因素,具有光谱预处理效果。通过DCGAN对抗生成大量高质量的数据填充到原有拉曼光谱数据集,扩充数据集的样本量,使得深度学习模型能够得到更好的训练,从而提高模型的准确率。该研究为深度学习方法应用于拉曼光谱分析技术提出了一个可行的方案。

摘要：通过对具有四种刚度的两个二维楔形体板架的自由落体试验,测量模型入水速度、砰击压力和结构响应,获得模型底部板架在砰击载荷作用下的响应特征;对结构模型在均布静压力作用下的应力响应进行结构力学分析;比较试验和计算得到的应力响应,获得作用在模型肋骨上的砰击压力的折减系数,从而使该结构在设计时仍可按常规的静力计算方法进行强度校核。通过试验,深入研究了折减系数与结构刚度的关系,并指出在船体局部结构设计中应充分注意刚度变化对折减系数的影响。

摘要：基于修正的Rabotnov损伤理论,建立了适合于依托工程岩体的非线性蠕变损伤本构模型,利用白云质灰岩室内三轴蠕变试验结果对本构方程进行了参数识别;将该模型编入到ABAQUS子程序进行二次开发,对变质灰岩室内三轴蠕变试验过程进行三维数值仿真,数值计算得到的流变时程曲线与试验曲线较为一致。将文章第Ⅰ部分实现的地下工程"智能连续"优化方法应用于四川大渡河猴子岩水电站地下厂房合理空间分布优化中,建立考虑围岩体流变特性、地下厂房分步开挖及其支护体系的参数化模型,通过优化分析得到适合于工程建设的最优空间分布施工方案,并将优化方案与设计方案计算结果进行对比,验证了优化方案的合理性。

摘要：为了实现对艺术体操运动员的转体启动阶段进行专门训练,研制了艺术体操转体启动训练仪。该设备主要包括控制电路、制动装置和旋转装置三个部分。它可以实现只增加艺术体操运动员转体启动阶段的难度,当进入转体阶段后就撤去阻力,就降低旋转的难度的目的。

摘要：对粗糙集理论和计算机辅助公差设计的一般流程进行了简单描述,粗糙集理论在基于制造成本的计算机辅助公差设计中的应用。利用粗糙集理论在同时满足支持度和可信度的基础上对规则进行筛选约简,从而提高了计算机辅助公差设计决策的准确性和合理性。

摘要：人工基因回路是在生命体中设计的"细胞信息处理器",可以按照理论预测功能完成对生命体内外环境信号的动态感应与信息整合,并控制细胞个体与细胞群体的代谢、稳态和发育分化行为。由于生命体是微体积、高噪声、非线性的动态复杂系统,而且面临生态竞争和进化变异等生物特有因素,因此基因线路设计的对象是可进化的复杂反馈系统,需要利用定性或定量的系统理论模型进行某种程度的预测,并在理论预测的指导下,利用各种模块化和正交化的优质调控元件构建完成。在过去二十年,基因回路设计的基础原理取得了巨大的成功,阐明了模块化、绝缘化、正交化和鲁棒性设计等基本设计规律,成功地构建了一大批基因回路。随着超大规模基因回路(包含10个以上调控基因)和非简单模式生物基因回路的出现,基因线路的模块化和正交化等设计理论遇到了严重的挑战。该文将主要综述基因回路设计理论的进展,并着重阐述基因回路设计的已有基础与未来挑战。