摘要：模板方法是设计模式中一种典型的设计范式,传统上是利用面向对象编程技术的多态属性实现的,文章应用泛型编程技术来实现模板方法设计模式。这种实现方式舍弃了面向对象编程技术中基于继承的基类,派生类的虚函数机制,免去了在程序运行过程中虚函数二次寻址的代价。在保留设计模式中程序修改扩展弹性的同时,降低了程序运行负载,提高运行速度,展现出一种泛型编程技术不同于传统的应用场景。

摘要：提出了一种双锯片磨削加工复合材料的切边方法。通过对复材的切削机理进行研究,设计了一种可安装在数控机床上的磨削切边机构,在复材切边中不产生使材料分层的拉应力。试验结果表明,采用双锯片磨削加工的方法,可以高质量、高效率完成对碳纤维复合材料的切边加工。

摘要：采用有限差分与离散单元外部动力耦合计算方法,研究地震作用下斜坡堆积体变形规律与动力特性,并对堆积体颗粒平行连接强度进行敏感性分析。采用平面应变有限差分网格和平行连接圆盘离散元法分别模拟下伏基岩与上覆堆积体,界面的平滑过渡通过耦合两域取相同时步交替迭代的方法加以实现。动力分析以自重作用下的静力平衡为初始条件,基岩两侧由引入的自由场边界来消除辐射阻尼影响,进而从模型底部输入水平加速度以模拟地震激励。应用上述方法于某斜坡堆积体地震响应分析,结果表明:颗粒平行连接强度为0.5 MPa时,峰值强度为0.05g的Lom a Prieta水平地震加速度激励下材料损伤较小,坡体于地震末仍处于稳定状态;平行连接强度的折减对地震作用下堆积体的损伤程度与变形规律均有重要影响。

摘要：对西攀高速公路K132路堑高边坡施工过程中的变形及稳定性进行了动态监测。结果表明:在自然状态下坡体应力场主要随环境温度而变化,但影响深度有限;施工过程中因张拉锚索使坡体应力场发生改变,其变化仅发生在张拉后较短的一个时段内;施工开挖、爆破及降雨等因素,对边坡有一定影响,但边坡整体是稳定的。

摘要：根据高压涡轮盘设计中包含的半封闭斜腔可达性较差及粉末冶金高温合金切削阻力大的特点,通过切削仿真预测粉末冶金高温合金表面硬化层的厚度。通过FGH96棒材切削试验推断出刀具的实际切削深度与理想切削深度之间的关系,并开展试验验证。根据零件图纸要求调整刀具的切削深度,一次性完成接刀。应用该方法可以得到可靠且稳定的接刀效果,对于测量困难、有接刀要求、难切削材料零件的接刀加工具有较好的借鉴意义。

摘要：利用2004～2007年江西省雷电监测定位系统获取的雷电数据资料，分析了江西省雷电强度、陡度的分布特征、相关关系，结合《建筑物防雷设计规范》（50057—94）中部分雷电参量和安全距离计算公式，对雷电数据进行讨论。分析表明，以地闪实测数据计算的雷击大地的年平均密度与以雷暴日计算雷击大地的年平均密度相差较大。

摘要：基于CAD/CAM一体化技术,对直驱双摆铣头A轴摆动组件进行制造工艺分析,提出采用组合加工、调质后修配关键工位和易变形面的特殊工艺路线。采用Pro/E完成零件的CAD设计,利用Pro/E和PowerMILL的接口技术,将三维模型导入PowerMILL中,完成A轴摆动组件的CAM加工编程及仿真。该方案在现场实际加工中获得了显著效果。

摘要：为进一步提高直流电机电子系统在复杂战场环境下的可靠性,在一片FPGA芯片上采用虚拟可重构电路(Virtual Reconfigurable Circuit,VRC)的演化硬件(Evolvable Hardware,EHW)技术设计了电机电路容错控制系统[1],建立了利用MicroBlaze软核配置虚拟可重构电路的演化模型,给出了电机电路容错控制系统的工作流程,探讨了进行电路故障容错的研究与测试;最后在直流无刷电机控制电路中模拟电磁辐射单粒子烧毁逻辑门产生常见的SA错误,使电机不能正常运转,在容错模式下通过在片演化方法,绕过故障单元使电机恢复转动;实验证明使用虚拟可重构的演化方法可以有效地解决电路中的SA故障,使电机控制电路具有容错能力。

摘要：利用VisualFortran和VisualBasic编程语言及有关算法,研发了多普勒雷达定量测量武夷山九曲溪降水软件系统,利用2002—2004年建阳CINRAD雷达28个过程的回波强度资料和福建省中北部27个地面雨量站与武夷山九曲溪10个自动雨量站的降水资料,通过“最优化处理法”和“相关性检验”等算法确定了三个不同区域三种不同降水类型的9组最优A、b值。利用所得的最优A、b值与最优混合扫描的回波强度资料作为输入,其生成的三种降水产品,在运用雷达定量估测降水方面,比建阳CINRAD雷达的PUP降水产品效果更加明显。

摘要：探索事物之间的因果关系是数据科学的核心问题。在实际场景中,缺失值的存在给基于约束的方法和基于结构方程模型的方法带来巨大挑战。现有的缺失值因果学习方法虽然可以处理随机缺失数据上的因果结构学习问题,但是对于非随机缺失数据,学习因果结构网络中的因果对和马尔可夫等价类结构以及校正因缺失导致错误因果方向等仍未得到解决。为此,基于结构方程似然框架提出新的缺失值因果学习算法MV-SELF。利用非线性加性噪声模型的条件概率分布可以转换为噪声分布表示性质,设计一种基于最大化似然的评分,实现基于评分的因果结构搜索框架。同时,为解决非随机缺失下的因果结构学习问题,利用逆概率加权校正工具来恢复缺失数据的联合分布,从而校正因缺失导致的冗余边和错误因果方向,实现对缺失数据上的高维因果结构搜索。仿真实验结果表明,相比TD-PC、MVPC、Structure EM算法,MV-SELF的F1值提高了3%~19%,能有效区分马尔可夫等价类。