基于改进MP-WVD算法的核电厂建设爆破振动信号处理方法

针对爆破施工产生的振动问题，结合现有信号分析方法优缺点，引入MP-WVD组合算法解决信号分析过程中交叉项干扰问题，可提高时频分辨率，满足精确提取核电爆破振动响应信号时频分布特征的需求；将HHT算法引入MP算法数据的预处理，成功降低了MP算法运算复杂度，可为大数据量分析奠定基础。运用该算法对漳州核电一期工程场地平整土石方爆破工程振动监测信号进行分析，精确提取了爆破振动信号的时频特征。     

近壁声空泡溃灭微射流冲击流固耦合模型及蚀坑反演分析

超声场下液体环境中近壁空泡溃灭会产生强烈的微射流，为探究微射流冲击壁面流固耦合效应，利用流体力学及冲击动力学，考虑了率相关的J-C材料本构模型，建立并分析了微射流冲击壁面流固耦合三维模型，并通过超声空化试验和基于球形压痕试验理论的反演分析进行了验证。结果表明:微射流冲击下材料表面出现微型凹坑，凹坑深度由微射流速度和微射流直径共同决定且随其增大而增大，凹坑直径主要与微射流直径正相关，而凹坑径深比则主要与微射流速度负相关；壁面压强基本呈对称分布且最大压强出现在微射流冲击边缘；超声空化试验验证了微射流冲击下材料表面出现的微型凹坑，反演分析方法表明，在16～18的径深比下，微射流冲击强度为420～500 MPa，对应的微射流速度为310～370 m/s。试验及反演分析结果与理论分析结果相符，验证了流固耦合模型及反演分析方法的合理性及准确性，为后续工程应用中空化强度、微射流速度等的控制提供了理论参考。     

约束端面对管内甲烷爆炸特性的影响

为研究不同约束端面下甲烷的爆炸特性，利用自行搭建的实验平台完成了多种约束端面下不同浓度甲烷的爆炸实验。研究表明:约束端面的性质对甲烷的爆炸特性有显著影响，约束端面的承压强度越高，甲烷的爆炸超压越大。单层PVC薄膜作用下，薄膜破裂，不会引起火焰与超压的振荡；而纸膜破裂后，管道内外气流的高速泄放和回流则会引起超压振荡，使火焰前锋波动并发生扭曲变形；两者共同作用时，PVC薄膜会阻碍气流的泄放与回流，加速超压衰减，抑制火焰和超压的振荡。然而，随着纸膜层数增加，破膜时管道内外形成的巨大压差会使约束端面完全破裂，降低PVC薄膜的抑制作用。当破膜难度达到一定程度时，约束端面作用下的泄压峰值成为不同浓度甲烷爆炸的最大超压峰值，且泄爆压力并不随甲烷浓度的改变而改变，因此不同浓度甲烷的爆炸超压在较高的泄爆压力下相同；此时，相同约束端面下不同浓度甲烷的压力振荡曲线在压力衰减的前半个周期内完全重合，管道内外的压差成为主导超压振荡的重要因素，而不同浓度甲烷的燃烧速率对超压振荡的影响则可以忽略不计。     

时程稳定性系数确定的边坡逐孔起爆孔间微差降振时间

为了获得边坡逐孔爆破最佳降振微差时间，以某个实际边坡逐孔微差爆破施工现场为原型，先利用ANSYS建立二维静态模型，借助有限元折减法确定自然状态下的潜在滑动面和静态安全系数；基于已确定的二维潜在滑动面重新建立同尺寸同性质的三维逐孔微差爆破动态模型，利用LS-DYAN进行动力分析，整个过程分别设置同排3个炮孔0、17、25、42和65 ms等5种不同孔间微差起爆方式；同时，对该施工现场进行排、孔间（25 ms，17 ms）、（25 ms，25 ms）、（25 ms，42 ms）、（25 ms，65 ms）等4种微差时间控制的等比例相似小炮测振实验。提取模拟结果中3个炮孔同时起爆时滑面单元的应力数值代入极限平衡法计算公式，绘制了冲击载荷作用下边坡稳定性系数曲线，通过对曲线的理论分析发现，最佳降振微差时间约为48 ms；而三维数值模拟和测振实验结果均显示，孔间微差时间取42 ms时降振效果较佳。这说明，边坡稳定性系数曲线给出的微差时间与模拟和实验结果较为接近，可为今后边坡逐孔微差爆破降振研究提供参考。     

硅微谐振加速度计的模态分析与实验

针对硅微谐振加速度计在进行结构设计时,如何根据模态特性选取工作模态这一问题,比较分析了加速度计工作在两种不同振动模态下的性能参数。首先采用刚度法分析了谐振器的振动特性,得出能够反映谐振器振动状态的两种模态即同相振动模态和反相振动模态,结合理论推导和仿真结果得出两种振动模态下谐振频率差值与标度因数差值呈线性关系;其次通过分析两种振动模态下的能量分布情况,得出两种振动模态下谐振器的品质因数与振梁振动幅值之间的关系,同相模态振动一个周期所消耗能量约为反相模态所消耗能量的2倍;最后通过评估硅微谐振加速度计的噪声,阐明了两种振动模态下部分噪声分量不同的原因并进行了实验验证。实验结果表明,在相同驱动电压下,同相模态相比反相模态总体噪声增大25.7%。该研究为设计硅微谐振式加速度计时,确定谐振器的振动模态及驱动方案提供了参考依据。     

绝对重力测量异常值的局部异常因子检测算法

自主研发绝对重力仪的测量结果中出现的离群程度不同的异常值会直接影响测量结果的准确度和测量精度。目前一般采用的一元正态分布异常值检测算法漏检率高,容易造成测量结果的偏差和测量精度的下降。利用人工智能算法中的局部异常因子异常值检测算法,可以在线、快速、高效地完成自主研发绝对重力测量数据的异常值检测。首先,根据实测数据构建测试数据集,利用数值模拟确定局部异常因子算法邻域宽度参数的取值;然后,基于实测数据进行异常值检测并进行结果评估。评估结果表明,局部异常因子异常值检测算法对离群程度不同、连续出现异常值等情况检测效果明显优于一元正态分布异常值检测算法,组测量精度平均提高9.37μGal,可以作为自主研发绝对重力仪异常值检测的通用算法完成组测量结果的异常值检测。     

考虑塑性变形发展程度系数的RC梁开裂弯矩改进计算公式

针对RC梁开裂荷载计算方法尚未统一的现状，首先，结合18根RC梁试验数据对比了已有的6种RC梁开裂弯矩计算公式，发现开裂弯矩理论计算值与试验值的偏差大小和混凝土强度有关；然后，通过提出塑性变形发展程度系数k，推导新的RC梁开裂弯矩计算公式，并进一步基于k值和塑性影响系数计算值γ_k进行改进；最后，选取12根RC试验梁验证改进公式的准确性，证明改进公式的计算值与试验值吻合更好且偏于安全。     

垂直旋转流场中单颗粒运动状态判别及受力分析

为研究单颗粒在旋转流场中的运动状态及受力情况,以毫米级球形颗粒为例,利用旋转流场颗粒运动装置,通过使用摄像机记录颗粒在流场中的运动轨迹以获取其运动参数,分析了不同转速和颗粒直径条件下颗粒的运动轨迹,拟合得到了颗粒运动状态判别公式以及颗粒运动轨迹公式,分析了颗粒在旋转流场中的受力情况。结果表明,颗粒在旋转流场平衡状态下运动状态主要分为两类,一类是未离开壁面保持静止,另一类是离开壁面保持稳定周向运动;颗粒进行周向运动的轨迹为椭圆形,并且圆心随着转速的增大靠近旋转中心,而随着粒径的增大靠近壁面;颗粒在旋转流场的运动过程中主要受到离心力和旋转科式力作用。     

基于专利分析的蛋白质工程技术发展研究

通过检索2001年至2010年间中国、日本、美国蛋白质工程技术相关专利数据,基于专利权利要求数这-新视角,建立技术发展曲线模型,对三个国家的蛋白质工程技术发展情况进行了探索和分析,针对蛋白质工程技术所处发展阶段和剩余技术发展空间大小预测、对比.分析结果表明:中国该领域处于技术开发阶段,剩余技术发展空间很大;日本该领域处于技术应用成长阶段,剩余技术发展空间较多;美国处于技术成熟阶段,剩余技术发展空间相对较少.     

基于深度学习的人体行为识别算法

目前,针对深度学习的人体行为识别研究,往往采用视频中的全局信息对人体行为进行分析.然而,局部信息缺失造成的特征提取不完备,同样会导致识别精度急剧下降.由此,提出了基于多流深度学习的人体行为识别方法,将人体局部信息与全局信息相结合,通过局部不同特征的精确识别,使人体行为识别更加准确.实验表明,与现有深度学习方法相比,提出的方法在数据集UCF101和HMDB51上识别精度分别平均提高了约4.0%和6.2%.