连续损伤力学基临界奇异指数与破坏时间预测

响应量在临近破坏时呈现出临界幂律奇异性加速特征,是一种被广泛证实的灾变破坏前兆,并被火山、滑坡和岩石破坏实验等后验预测结果证实为一种对破坏时间进行短临期预测的可行方法.但是,奇异性指数测量值的较大分散性导致了对其具体取值的争议和预测效果的不确定性.因此,理解奇异性指数取值特征及其内在物理控制因素,成为了一个核心问题.本文基于连续介质损伤力学和材料时间相关失效特征,构建了刻画损伤加速发展通向破坏过程的力学模型.导出了恒名义应力蠕变加载和控制名义应力随时间线性增大两种典型加载方式下,损伤和应变率加速发展通向破坏的临界幂律奇异性前兆特征.阐明了临界幂律奇异性指数取值依赖于材料损伤与承受真应力之间的非线性关系这一内在物理根源,表明了实际测量中奇异性指数的分散性不完全归结于测量数据误差,而是有着内在物理控制因素.针对破坏前奇异性指数的不确定性,建议了在未知奇异性指数条件下预测破坏时间的方法,并基于花岗岩脆性蠕变破坏实验进行了验证和说明.      

基于t分布的自适应花授粉算法

花授粉算法是一种新型启发式优化算法,算法存在易陷入局部最优、后期收敛速度慢等缺陷,为了进一步提高花授粉算法的寻优性能,在异花授粉过程中引入t分布变异算子,提出了一种基于t分布的自适应花授粉算法(tFPA).通过7个标准测试函数进行测试比较,并对改进算法的时间复杂度进行分析,仿真结果表明,改进算法是可行有效的,其寻优速度、寻优精度以及鲁棒性均有很大程度的改善.     

一类改进的灰色预测模型及其应用

通过将GM(1,1)模型中的灰色作用量改为动态形式,并利用最小二乘法确定时间响应函数中的常数c以及采用新陈代谢的思想,提出了一种改进的灰色预测模型.实例分析表明:改进模型在预测精度和实用性上均有较大改善,从而拓宽了灰色预测模型的适用范围.     

谷氨酸甲基化修饰的基质辅助激光解吸电离-串联飞行时间质谱分析

利用基质辅助激光解吸电离-串联飞行时间质谱(MALDI-TOF/TOF)高置信度地鉴定了枯草芽孢杆菌中的蛋白酶抑制剂和杆菌肽F两种蛋白及其翻译后修饰,发现在这两种蛋白质中共有5个肽段发生谷氨酸甲基化,其中肽段FELVVYDSEHK存在FE(Methylation)LVVYDSEHK和FELVVYDSE(Methylation)HK两种形式。结果表明,MALDI-TOF/TOF高能CID所提供的丰富断裂信息和全质量范围扫描对提高分析结果的确定性具有重要作用。此外,这5个甲基化肽段都可以检测到相对含量更高的非甲基化肽段,这为降低分析结果的假阳性提供了辅助判据。在低质量区检测到甲基化赖氨酸的亚胺相关离子m/z 98和143,说明发生了赖氨酸的甲基化;检测到m/z 116则提示发生了谷氨酸甲基化。     

Extended breakdown of Simpleman approximation

In this letter, we solve three-dimensional time-dependent Newton equations for atoms interacting with a ten-cycle elliptically polarized laser pulse. The ionized electron momentum distributions show a tilt angle between the distribution density peak and the main polarization axis. The tilt angle’s behavior changes with an increasing laser intensity. We show that this behavior change is directly related to the release time of the electron from the atom.     

碳纳米管膜的高温纯化研究

为了获得纯度更高的碳纳米管膜, 保证材料发热稳定性, 需要对通过化学气相沉积法得到的碳纳米管膜进行二次纯化. 通过使用高温纯化炉, 在真空状态下, 从1700℃到3200℃分7挡温度对碳纳米管进行纯化, 并对其含碳量和方块电阻进行比较. 结果表明, 高温纯化后的碳纳米管膜含碳量从95.0%提高到99.9%, 解决了含碳量低的问题. 同时, 在高温纯化中发现碳纳米管膜方块电阻从纯化前3Ω降低到0.5Ω, 方块电阻的降低对碳纳米管膜具有十分重要的意义, 同样对碳纳米管膜后续产品的开发也有重要作用.     

基于人体损伤的中低速正面碰撞气囊点火状态分析方法研究

为降低驾驶员在中低速碰撞下受到的损伤, 利用2010年版丰田Yaris整车模型建立100%正面刚性壁碰撞有限元模型, 并根据驾驶员舱布置及相关法规要求建立Madymo约束系统仿真模型, 以验证有限元模型的准确性. 利用建立的碰撞模型, 在中低速碰撞中对不同气囊点火状态下的驾驶员所受损伤进行仿真. 结果表明, 该车型在35 km●h^-1及以上车速时, 点爆气囊能有效减少驾驶员损伤; 30 km●h^-1及以下车速时, 气囊点火会对驾驶员造成额外伤害; 中低速碰撞下, 驾驶员的胸部损伤程度较头部更容易受气囊点火时间影响.     

基于RBM的神经网络时间序列预测

为了克服神经网络依赖初始化结果,泛化能力不强的缺点,提出一种基于受限玻尔兹曼机(RBM)的神经网络模型.利用无监督学习方法优化神经网络的初始权值和阈值,将RBM与神经网络融合起来,模型与时间序列神经网络做实验对比,结果表明,基于受限的玻尔兹曼机的神经网络模型优于神经网络预测模型,模型可以提高预测的精准度,具有一定的应用意义.     

贝卡的一月一记(2月)

正日期:2月12日心情:晴转阴状态:忙碌和暑假相比,我更喜欢寒假,有三个原因:第一,放寒假时,天气有点冷,但只要多穿几件衣服就行了,总比放暑假时热得让人受不了舒服吧?去年夏天,高温成灾,我热得恨不得扒掉一层皮,真难受!第二,放寒假期间有春节、元宵节,既热闹又好玩,     

考虑时间因素的退保率指标及应用

本文对目前广泛使用的两个退保率指标进行了分析,指出了其计算公式存在的问题,特别是没有考虑时间因素。本文以数理推导为依据,提出了一个考虑时间因素的新退保率一g退保率,并在合理假设下,给出了年g退保率和月g退保率的计算公式,并指出了各月份的g退保率不具有可比性。最后结合一个示例,就各个退保率与g退保率的差异进行了分析,并给出了建议。