块体金属玻璃的剪切带行为

0 引言 玻璃态物质以纷繁多样的形式广泛存在于自然与科技技术领域[1-3].除了人们熟知的门窗上的硅酸盐无机玻璃、各种塑料制品的高聚物玻璃外,玻璃态还与光纤通讯、生物制品和生化药剂的保鲜存储、极端干燥条件下昆虫活性的保持等这些鲜为人知的方面密切相关.     

固体跨尺度压痕标度律的研究与展望

压痕标度律是对通过压痕试验方法测定固体材料力学性能参量问题所给出的一般性结论, 具有重要的理论意义, 是探寻材料力学性能潜在规律的方法论研究. 本综述论文系统而简要地介绍如下主要内容: 采用传统理论对传统固体材料压痕标度律的研究回顾; 采用跨尺度力学理论对先进固体材料的跨尺度压痕标度律的研究回顾. 总结并得到了如下主要结论: 传统固体材料压痕标度律可由一空间曲面完整描绘, 若进一步已知某类无量纲独立参量的取值范围, 则该空间曲面可退化为系列平面曲线族; 先进固体材料(新材料)的跨尺度压痕标度律可由一个三维函数关系完整描绘, 若存在某类独立无量纲参量取值范围已知, 则该三维函数关系将退化为系列空间曲面族. 压痕标度律的未来研究发展仍将重点集中在建立新材料的跨尺度压痕标度律上, 以试图从根本上解决新材料力学性能标准规范难以建立的理论问题. 除此之外也将重点关注建立各类功能新材料的多尺度及跨尺度压痕标度律规律.      

考虑电场梯度的挠曲电纳米板弯曲性能分析

具有尺度依赖的挠曲电效应在器件的设计中扮演着越来越关键的角色, 研究人员在微纳米尺度多物理场分析中进行了大量工作. 基于考虑挠曲电和电场梯度效应的弹性介电材料非经典理论, 以二维纳米板为例, 通过理论建模, 分析纳米板在弯曲问题中的力?电耦合行为. 根据Mindlin假设给出板的位移场和电势场的一阶截断, 选取板的材料为立方晶体(m3m点群), 将广义三维本构方程代入到高阶应力、高阶偶应力、高阶电位移和高阶电四极矩的表达式中得到相应的二维本构方程, 利用弹性电介质变分原理得到板的控制方程和边界上的线积分等式, 分别将二维本构方程和边界上外法线的方向余弦代入, 得到板的高阶弯曲方程、高阶电势方程以及对应的四边简支边界条件. 利用四边简支矩形板的高阶弯曲方程、高阶电势方程和相应的边界条件, 根据Navier解理论, 求解纳米板的电势场, 重点分析电场梯度对板内一阶电势的影响. 数值计算结果表明: 电场梯度对纳米板中由挠曲电效应产生的一阶电势有削弱作用, 且材料参数g₁₁越大, 一阶电势受到的削弱越大; 同时电场梯度的存在消除了纳米板在受横向集中载荷作用时一阶电势的奇异性. 本文是对具有挠曲电效应和电场梯度效应的纳米板结构分析理论的一个扩展, 为微纳米尺度器件的结构设计提供参考.      

复杂时间序列的多尺度分析

为纪念郑哲敏先生仙逝一周年, 作者回忆在读研期间先生对自己的教诲, 介绍先生和自己在非线性科学领域的一些工作, 及后来这些工作如何被拓展并演变成一些非线性问题通用的分析方法. 具体的方法包括混沌时间序列分析的相空间最优重构, 混沌的直接动力学判据, 基于依赖于尺度的李雅普诺夫指数(SDLE)的多尺度分析及自适应分形分析. 特别, SDLE可以非常好地刻画已知的所有类的时间序列模型, 因此, 可以统一已知的各种复杂性的度量. 自适应分形分析基于自适应滤波, 能非常好地决定趋势, 包括各种震荡模式和回归分析的非线性回归曲线, 也能非常好地去噪, 并把时间序列分解成各种内在固有模式. 这些方法已被广泛用于自然科学、工程技术和社会科学的诸多领域. 它们特别适用于各领域(包括运维)的故障诊断, 生物医学数据的分析及不确定性的度量. 郑先生从不囿于他自己熟悉的领域, 而是随着时代发展不断拓展新的领域. 身处百年未遇之大变局时期, 我们必须发扬光大先生的这种求真务实和开拓进取的精神.      

计算材料科学中桥域多尺度方法的若干进展

材料科学中存在固有的多尺度特性,桥域多尺度方法是在宏观尺度(如连续介质力学)中引入不同的细微观尺度的计算区域,乃至纳米尺度的分子动力学、量子力学计算区域,将不同尺度的研究方法通过一定的数学模型耦合在一起。该方法既能节约计算成本,又能保证所研究问题的物理特性。本文对多尺度方法的基本概念、跨尺度桥域多尺度方法的发展、基本原理、耦合方法和离散方程进行了讨论,给出了几个应用算例,并在最后进行了总结,展望了今后的可能发展方向。     

生态平衡制约下离散尺度结构种群的最优收获

研究基于扩展Leslie投影矩阵的离散尺度结构种群模型的最优收获问题,约束条件包括生态平衡和开发成本等.运用凸优化理论证明了最优收获策略的存在性,导出了最优收获模式,应用模型参数给出了收获比率.结论显示:最优策略具有两阶段结构.     

靶场测量中跟踪目标的多尺度多级模糊聚类分类算法

靶场测量中的连发弹目标数量较多,需要对此目标进行分类跟踪,文章提出了一种多尺度多级模糊聚类的分类算法,首先对靶场测量中的多连发目标的特性进行分析,定义了3种不同的类目标群序列,其次针对模糊聚类算法必须先验确定聚类初始点以及聚类中心的缺陷,在此基础上加入尺度因子,并根据目标群的位置信息以及运动方向信息进行多级聚类,最后通过多次聚类实验证明分类结果能够满足靶场测量中的多连发目标的分类要求。     

监控系统预警视频的分布式检索设计与实现

视频监控系统在日积月累的监控过程中会产生大量的视频信息,如何在海量视频中基于内容快速检索出需要的信息成为亟待解决的问题;文章在视频检索过程中,将视频图像的SIFT特征提取匹配与MapReduce并行模式相结合,同时利用LSH映射对视频图像进行分组并存储在HBase数据库中,在配合并行分析的同时减少了计算量;最后实验证明,采用MapReduce并行模式提取图像SIFT特征值,时间会随着集群节点的增加而不断降低,并最终趋于稳定;由此可知,对基于内容的视频检索采用并行化分析可以显著提高效率,实现了Hadoop架构在视频分析方面的应用拓展。     

基于背景最佳滤波尺度的红外图像复杂度评价准则

提出一种基于背景最佳滤波尺度的红外图像复杂度评价准则来解决传统方法评价背景效果较差的问题. 同时, 这种方法还可以为红外图像滤波提供最佳高通滤波尺度信息, 从而对红外图像进行性能最佳滤波. 首先, 生成高斯仿真目标并与红外图像进行融合, 获得包含仿真目标及真实红外背景的图像. 然后, 在不同高斯滤波尺度下对图像滤波, 并计算滤波后仿真目标的信噪比. 最后, 取滤波后目标信噪比最大时的滤波尺度作为背景最佳滤波尺度, 使用该尺度可评价红外图像的复杂度. 另外, 本文还使用数学模型推导了红外图像最佳滤波尺度, 得出最佳滤波尺度的数学表达式. 大量实验表明: 1) 本文推导的最佳滤波尺度数学表达式与实验曲线吻合. 2) 这种方法在评价红外图像复杂度方面比传统的基于信息熵的方法效果要好很多. 并且这种方法获取的红外背景复杂度为滤波最佳尺度, 可以直接利用这项指标对图像进行最佳滤波从而更好地检测弱小目标. 3) 仿真目标尺度越大, 最佳滤波尺度也会相应增大. 因此, 在评价图像复杂度时, 应使用相同尺度的仿真目标, 不同图像之间才具备可比性. 同时, 最佳滤波尺度与仿真目标的强度无关. 4) 本文算法使用的滤波器宜用高斯及Butterworth高通滤波器实现. 5) 本文提出的方法不仅可以有效分析红外视频的复杂度, 并且可以通过复杂度的变化分析图像内容的突变.     

基于多尺度传递熵的脑肌电信号耦合分析

神经运动控制中脑肌电同步特征可以反映皮层与肌肉之间的功能联系. 为定量研究脑电和肌电信号在不同时间尺度上的同步耦合特征, 提出多尺度传递熵方法实现静态握力输出下的脑肌电耦合分析: 对同步采集的头皮脑电信号(EEG) 和表面肌电信号(EMG)进行多尺度化, 计算不同尺度因子下EEG与EMG间的传递熵值, 获取不同耦合方向(EEG→EMG及EMG→EEG)上的非线性脑肌电耦合特征; 进一步计算功能频段下的显著性面积指标, 定量分析不同尺度下皮层肌肉功能耦合强度的差异. 分析结果显示, 静态握力输出时beta频段(15–35 Hz)皮层肌肉功能耦合特征显著, 且beta2频段(25–35 Hz)在不同尺度上EEG→EMG方向的耦合强度大于EMG→EEG方向, 耦合强度最大值和方向间耦合强度差异显著值均出现于较高时间尺度. 研究结果揭示: 皮层肌肉功能耦合具有双向性, 且耦合强度在不同时间尺度和不同功能频段上有所差异, 可利用多尺度传递熵定量刻画大脑皮层与肌肉之间的非线性同步特征及功能联系.