【摘要】钢管混凝土结构由于其构件竖向承载力高、施工方便以及综合效益高等优点,应用越来越广泛。目前很多学者对钢管混凝土结构构件承载力、梁柱节点连接、抗火性能以及抗震性能等方面进行了大量的研究,其中如何改善钢管混凝土结构的抗震性能是研究的一个重点,特别是近年来经历了几次大地震灾害后,人们对建筑结构的抗震性能的要求也不断提高。在钢管混凝土结构上设置耗能减震装置是提高结构抗震性能的有效方法之一。在设计耗能 […]

【摘要】团簇是由小至几个大到几千个原子、分子或离子通过物理和化学相互作用组成的相对稳定的微观或亚微观凝聚物。它广泛存在于自然界和人类的实践活动中，涉及到许多过程和现象，如催化、燃烧、晶体生长、成核、凝固、临界现象和相变等。作为物质结构的一个新的层次，团簇具有一系列既不同于单个原子或分子，又不同于宏观固体的奇异的物理化学性质，并且这些性质随着所含的原子数目而发生变化。对团簇的形成机制、团簇的结构和性 […]

【摘要】结构是深入理解物质物理和化学性质的基础，是凝聚态物理和材料设计等领域无法回避的重要研究问题。目前实验上常用的物质结构测定手段是X-射线衍射和中子散射，其技术发展较为完善。但仅通过实验测量来确定物质的结构往往面临诸多问题与挑战。例如，由于受实验设备及技术水平、待测样品的纯度、实验所测信号的强弱及环境等影响，可能无法正确解析物质结构。而理论结构预测通常具有高效准确的优势，成为确定物质结构的重要 […]

【摘要】波状多层膜结构是一种二维光子晶体。电磁波在其结构内传播时,由于其能带结构的差异,TE模和TM模并沿着不同的方向传播,实现偏振分束。基于波状多层膜结构的偏振分束器体积小,容易集成,可实现轴对称偏振,吸引了众多研究人员的关注。目前所报道的基于波状多层膜结构设计出来的偏振分束器大部分在红外波段,而可见波段处的偏振分束器仅有100nm的带宽。而且由于其能带结构复杂,在已有的报道中都没有详细的优化过 […]

【摘要】随着我国物流行业的快速发展和国民经济水平的不断提高,物流行业的一个重要分支——冷链物流越来越多地得到了人们的关注。人类生活的快节奏化导致他们对生鲜易腐产品高度需求,使得人们越来越依赖于冷链物流行业的服务水平和质量,从而进一步促使了冷链物流行业的发展。然而,我国冷链物流与西方发达国家相比起步较晚,还没有形成成熟的规范,未能引起足够的重视,严重阻碍了冷链物流行业在国内的发展。我国冷链物流在发展 […]

【摘要】随着电力电子技术、交流传动控制技术的迅猛发展,矢量控制已成为现代主流的电机控制策略,且在电力推进船舶的推进电机控制系统中得到广泛应用。优良的推进电机控制系统性能会为船舶安全航行提供有效的技术保障,而推进电机控制性能主要依赖于电机参数的准确性,且电机参数在实际运行过程中会发生变化,因此对船舶推进电机参数在线辨识是十分必要的。本文首先深入研究了船舶异步推进电机动态模型,推导出船舶异步推进电机转 […]

【摘要】作为一门新兴工业技术,软测量技术有着广阔的发展前景,已发展成为过程控制与仪表研究的主要方向之一,随着软测量技术理论研究和实践不断地完善和发展,将会在工业控制舞台上起着举足轻重的作用。本文以实际工程为背景,通过研究软测量技术理论,提出了三种软测量建模方法。其一是基于混合KPLS软测量建模方法。结合工程实际,首先采用常用方法偏最小二乘(PLS)建立软测量模型,但考虑到PLS方法运算速度慢、模型 […]

【摘要】随着计算机技术的快速发展,人脸检测技术作为计算机图像处理和人工智能技术的一个重要分支,受到越来越多的关注。基于统计的AdaBoost人脸检测算法是目前用于实时对人脸进行检测并且检测率较高的方法之一。但由于基本AdaBoost算法存在着样本训练时间过长、检测虚警率过高等问题,所以在实际应用中受到了限制。本文引入复杂网络理论中的一些特性,用来改善粒子群的网络拓扑结构,提出了一种基于复杂网络的粒 […]

【摘要】机械振动信号传递与承载着机械设备工作过程中所蕴含的重要信息,在线监测与采集机械振动信号是机械工程领域,尤其是故障诊断或远程故障诊断技术中的核心技术之一,本文将压缩感知理论应用到机械振动信号的监测,研究该理论时,振动信号的稀疏分解问题是压缩感知理论应用的前提和基础,且信号的稀疏分解有助于解决传统方法采样频率高,数据存储量大和传输困难等问题。稀疏分解是在一组高度冗余变换基的作用下,将待分解信号 […]

【摘要】近年来智能故障诊断技术成为故障诊断领域的研究热点,该技术以复杂系统(设备、元件)的管理、监测和故障诊断为主要内容,以建立故障预防和系统维修体系为目标,在诸多生产实践领域得到应用。智能技术的应用提高了系统故障诊断的科学化、智能化水平,在实践中得到了充分检验,极大丰富了人们有关故障的领域知识。智能故障诊断技术主要包括专家系统、模糊故障诊断、神经网络、信息融合和Petri网等。尽管当前的智能故障 […]