电机驱动微装配在双光子制备微结构中的应用

对微结构的制作、微装配系统进行了研究. 采用飞秒激光双光子聚合微加工技术制作有底座、精细的三维立体“拱形”微结构, 其高250μm、长300μm、厚50μm. 将此微结构与实验室自主搭建的二维微装配平台相结合, 利用自主编程的人机交互界面驱动步进电机, 远程操控微装配设备; 将荧光闪烁陶瓷粉末装配到微结构中, 对装配后的微结构进行荧光光谱表征发现, 纯荧光粉末和微结构中的荧光粉末的发射光谱在测量误差范围内基本一致, 表明荧光粉末的光学性质未发生改变. 利用该装置可以将各类微纳米级材料和微结构进行装配, 形成含有不同材料的微结构系统.     

解析对冲基金经理人的收费最大化问题

由于近年来对冲基金发展迅速，对冲基金经理人收费最大化问题也成为学者关注的焦点。文中将研究对冲基金经理人价值最大化的2篇文章作对比，其次考虑在只收取激励费和高水位线有增长率的情况下，分析对冲基金经理人的价值最大化问题。     

桉树杂交种与其亲本的近红外光谱判别

研究桉树控制授粉后目标性状的基因作用方式是探索其基因重组规律的重要内容。常规的数量统计分析精度往往不高,而DNA分析的专业要求高,且费时费力。该研究利用近红外光谱(NIRs)研究不同基因型桉树杂交种、亲本及杂交种与亲本间近红外光谱信息的关系,探索NIRs用于桉树杂交种与其亲本判别的可行性和准确性。以控制授粉的桉树亲本及其杂交F1代材料为对象,每种基因型从各自田间试验分别选取10个单株,采集树冠中上部新鲜健康叶片。用手持式近红外仪Phazir Rx(1624)采集桉树杂交种与其亲本叶片的NIRs信息。每单株选10片完全生理成熟的健康叶片,避开叶脉扫描其正面光谱5次,以50条NIRs信息的均值代表单个叶片的NIRs信息,最终每个基因型获得10条NIRs信息。对原始NIRs采用二阶多项式S.G一阶导数预处理。预处理后的NIRs用于多元统计分析,首先对桉树杂交亲本和子代样本进行主成分分析(PCA),直观展示不同基因型的分类情况。然后运用簇类独立软模式(SIMCA)和偏最小二乘判别分析(PLS-DA)两种有监督的判别模式验证NIRs用于桉树杂交种与其亲本树种的分类判别效果。PCA结果显示,不同的亲本间、杂交种间及杂交种与亲本间样本的主因子得分可以清晰地将各基因型分开。SIMCA模式判别分析中,桉树杂交种样本到亲本PCA模型的样本距离显示,待判别样本能够形成单独的聚类,且能直观反映两者的遗传相似。PLS-DA判别结果显示,桉树杂交亲本的PLS模型能通过预测其杂交子代的响应变量将其与亲本准确分开。结果表明,桉树叶片的NIRs信息可以准确地反映桉树杂交子代遗传信息的传递规律,NIRs判别模型可以准确地将各种基因型予以区分。因此,NIRs信息不仅可用于桉树杂交种和纯种的定性判别,还可以分析桉树基因重组过程中加性遗传效应的大小,从而为桉树遗传基础分析及其育种改良研究提供理论支撑。     

负泊松比蜂窝材料抗爆炸特性及优化设计研究

为了深入研究车辆底部防护组件爆炸冲击下的结构响应，提高防护型车辆的抗爆炸冲击性能，建立了某车辆底部防护组件在爆炸冲击下的有限元模型，并进行爆炸冲击台架试验验证了有限元模拟的可靠性；将内凹六边形负泊松比蜂窝材料作为防护组件的夹芯部分，分析负泊松比蜂窝材料在爆炸冲击下的变形模式，并对比了同等质量的其他3种防护组件的抗爆炸冲击性能。结果表明，含有负泊松比蜂窝夹芯的防护组件具有更优的抗爆性能。建立了以内凹六边形负泊松比蜂窝胞元尺寸参数为设计变量的多目标优化问题的数学模型，采用多目标遗传算法获得胞元几何参数的最优方案，有效降低了防护组件基板的最大挠度和最大动能。     

微波消解ICP-MS测试锌精矿中的铟和锗

本文提出了锌精矿通过微波消解,上ICP-MS测试得到铟和锗含量的方法。通过对样品分解方式的选择和质谱干扰扣除以及加标回收实验,得到铟的回收率在96.26%-98.70%,锗的回收率在99.6%-101%。通过检出限实验得到铟的检出限为0.001ug/g,锗的检出限为0.02ug/g。验证了本方法的可靠性。     

基于改进免疫遗传算法的近红外光谱变量选择方法

该文在免疫遗传算法（IGA）的基础上,提出一种改进免疫遗传算法（iIGA）用于近红外光谱波长变量的选择。该算法舍去了原算法中固定抗体相似度阈值的思想,取而代之的是抗体相似度阈值自适应,同时引入精英保留策略和贪心算法思想,使得算法朝着正确的方向进行局部性探优。将该算法在玉米的淀粉和蛋白质含量数据集上进行实验测试,建立偏最小二乘（PLS）分析模型,并与IGA、遗传算法（GA）以及全谱方法进行了对比。结果表明,在玉米淀粉含量的预测上,iIGA相较于原IGA算法,预测集均方根误差（RMSEP）从0.312 0降至0.298 0,预测集预测精度提升4.5%;在玉米蛋白质含量的预测上,RMSEP从0.124 4降至0.110 3,预测集预测精度提升11.3%。分别对预测淀粉和蛋白质模型的RMSEP值进行显著性检验,F值分别为165.22和182.05,P值分别为9.5 × 10－23和4.5 × 10－24,P值均小于0.05,因此,iIGA能显著提升模型预测精度。     

生物降解高分子——一类重要的生物材料 2.生物相容性及脂肪族聚酯的表面改性

脂肪族聚酯是一类越来越受到关注的生物可降解生物材料。由于所有的医疗和药物制品在临床应用时都将不同程度地同机体组织或血液接触,而其表面又将是首先与机体组织或血液接触的部分,因此脂肪族聚酯医用制品的表面生物相容性更是同制品生物安全性和有效性有直接关系的性质。本文在分析脂肪族聚酯自身特性及对其制品表面生物相容性影响因素的基础上,介绍了采用物理、化学和等离子体处理方法对脂肪族聚酯制品表面生物相容性的改进。在分析和讨论各表面改性方法优点的同时,也指出了该法所存在的缺点、不足和应用的局限性。从而可为提高具体的脂肪族聚酯医用制品的表面生物相容性提供可供选择的表面改性方法。     

ITER稳态磁场测试装置磁体电源设计与控制研究

ITER稳态磁场测试装置可产生特定的磁场条件,从而对进入ITER项目现场的实验设备进行稳态磁场合格测试。磁体电源是一关键部件,为稳态磁体提供高精度稳定大电流。介绍了13.5kA稳态磁体电源基本拓扑结构。为提升电源效率,引入同步整流工作方式,提出了双电流闭环控制策略,配合载波移相调制方式,减小负载电流纹波,保证各支路间均流效果良好,使输出稳态磁体电流精度控制在0.5%以内。通过仿真和实验结果证明了该稳态磁体电源系统设计的合理性。     

埋入压电元件的自诊断智能结构的理论分析与实验研究

将压电元件埋设于复合材料层板结构中，可实现结构应变分布的在线监测。本文提出一种采用压电应变传感器阵列和人工神经网络模型的自诊断方法，对局部埋入压电应变传感元件的平板结构进行了分析，采用神经网络模型根据压电传感器组的输出识别结构承载位置和大小，对该方法进行了数值模拟和实验验证。     

一类关节型机器人操作手的迭代学习控制

针对一类机器人操作手，提出了一种设计机器人操作手迭代学习控制的新方法，与其它现有的迭代学习控制方法相比较，当折合到机器人操作手关节轴上的驱动装置惯量足够大时，可以用驱动装置的动力学特性参数确定学习增益，克服了传统迭代学习控制方法由多次尝试选取学习增益的缺点，增强了实用性。在实际机器人操作手上的实验结果充分表明了新提出方法可获得较高学习速度和控制精度的优越性。