功能梯度双材料弱/微间断界面的冲击断裂分析

提出强间断、弱间断、微间断和全连续界面的概念与分类，建立功能梯度弹性双材料弱间断 界面冲击断裂问题的力学模型，采用积分变换法推导问题的Cauchy奇异积分方程，并用配 点法求得数值解. 分析表明，弱/微间断性对于FGMs界面裂纹应力强度因子有着重要影响， 而且微间断性是优于弱间断性的一种界面力学性能连接关系. 以FGMs界面某一侧 的力学性能函数在界面处的Taylor展开式的低阶项作为界面另一侧的力学性能函数，便可 以使FGMs界面成为``微间断'界面. 界面的一阶微间断对应力强度因子的减小作用较为明 显，而高阶(二阶及以上)微间断对应力强度因子的影响较小. 减小界面的弱间断程度或使 FGMs界面具备``微间断性'，都将利于提高功能梯度双材料界面抗冲击断裂能力，在一定 程度上达到界面增韧的目的.     

糖芯片制备和应用的最新研究进展

糖芯片是一种研究微量糖与生物大分子之间相互作用的生物检测技术,因其具有用量少、快速、高效和高通量等特点,现已被广泛应用到药物开发、免疫学,临床诊断和细菌检测等诸多领域中。近年来,尽管对糖芯片的制备方法和应用进行了较为深入的研究,但对糖芯片的制备方法和应用的综述还较少报道。本文主要介绍糖芯片的制备原理、非化学修饰和化学修饰制备糖芯片的最新方法,然后对糖芯片在自组装等方面应用的最新进展进行综述,并对糖芯片所遇到的挑战和发展趋势也作了展望。     

多壁碳纳米管和分子印迹膜修饰电极检测猪尿液中莱克多巴胺

采用原位热聚合技术,分别以多壁碳纳米管(MWCNs)和分子印迹膜(MIM)修饰丝网印刷电极(SPE),与多壁碳纳米管和非分子印迹膜(NIM)修饰的丝网印刷电极组合在一起,并将其组合的丝网印刷电极通过电极插口与便携式电导仪相连接,组装成检测莱克多巴胺残留的电导型传感器,优化检测条件,并建立了检测莱克多巴胺的标准曲线,测试了实际猪尿样中莱克多巴胺的含量.通过扫描电镜分析了该分子印迹膜的表征结构.结果表明,在莱克多巴胺分子印迹膜表面形成了大量印迹微孔.本传感器装置检测莱克多巴胺具有很高的灵敏度和特异性,检出限为0.033 mg/L,线性范围为0.33～8.0 mg/L,基于猪尿样的检测回收率达到91％～98％,可实现现场快速检测.     

莱克多巴胺分子印迹聚合物的制备及其性能分析

采用热聚合法制备了莱克多巴胺(ractopamine,RCT)的分子印迹聚合物(molecular imprinted polymers,MIPs)。用紫外分光光度法测定MIPs对RCT的吸附性能,结果发现：RCT在272 nm波长处有最大吸光度,测定RCT的回归方程为y=7.354 1x+0.001 0,R2=0.999 9;合成的MIPs对RCT平均吸附率为83.4%。吸附动力学研究表明,MIPs对RCT的吸附时间应控制在10 min以内。红外光谱分析表明RCT与功能单体甲基丙烯酸通过氢键形成MIPs,该聚合物能够通过氢键专一地识别和结合RCT分子,从而为建立基于分子印迹技术检测RCT的方法奠定了基础。     

基于核主元提取的支持向量机辨识

将一种基于特征提取的ε-不灵敏支持向量机方法用于非线性系统辨识.对输入输出数据首先进行核主元特征提取,将特征提取后的数据作为支持向量机的训练数据.将该方法与基于主元特征提取的方法和直接应用ε-不灵敏支持向量机的方法进行含噪和不含噪情况下的仿真比较,结果表明,方法的拟合性能和抗干扰能力优于其他两种方法.     

一种改进相似度量的红外目标跟踪算法

针对红外目标成像特点,提出了一种简单易行、鲁棒性强的目标跟踪算法.在对原始算法中的核心部分相似度量函数进行理论分析的基础上,新算法给出了两点改进:一是利用动态聚类思想对相似度量函数中匹配样本增加动态权值,提高了模型图像和目标图像样本间匹配准确度,二是增加了模型图像和目标图像像素点邻域信息,进一步增强跟踪算法鲁棒性.实验仿真表明,新建算法能对复杂场景下的红外目标进行较好跟踪,证实了跟踪算法的可行性和有效性.     

基于断裂力学理论的表面淬火齿轮疲劳寿命的数值计算

基于二维线性断裂力学理论，提出了一种表面淬火齿轮的弯曲疲劳寿命预测方法，并开发了相应的计算程序。在程序中，用权函数法估计应力强度因子，运算速度快，节省了计算时间。在估计应力强度因子时，考虑了热处理后产生的残余应力的影响。用开发的软件对表面淬火齿轮的弯曲疲劳寿命作了预测，并与试验数据进行了比较。预测值与试验结果基本相符，特别是高应力时，二者符合的更好。     

飞行事故的一种自适应模糊神经网络预测方法研究

飞行事故预测对于预防飞行事故具有十分重要的意义.首先系统分析了空军飞行事故的主要影响因素,对其中的定性因素进行了量化;然后利用系统分析的成果和历史统计数据建立了空军飞行事故的自适应模糊神经网络预测模型.整个预测过程突破了纯数学模型预测的局限性,实现了预测的定性和定量的结合;由于预测中使用了一种基于高木.关野模糊模型的自适应模糊神经网络,从而使预测模型具有很强的自适应能力,预测结果也比较令人满意.     

基于自适应无下采样提升框架的Stokes图像获取方法

根据成像偏振探测中stokes参数图像获取的原理和方法，分析了传统求取stokes参数图像方法在保留图像细节信息和处理输入图像微小平移等方面的不足，在此基础上提出了基于自适应平移不变小波分解的stokes参数图像求取方法，并用无下采样的提升框架来执行平移不变小波分解以提高算法的灵活性和计算速度.针对不同的stokes参数图像求取方法，用均值、方差、熵、边界能量对融合结果进行评价和分析.通过仿真，表明本文方法提高了stokes参数图像的质量并改善了stokes参数图像计算方法对输入图像平移的敏感性.     

基于混合概率核主成分二次相关红外目标检测

在主成分特征提取基础上,提出了一种把子空间二次综合判别函数（Subspace Quadratic Dynthetic Discriminant Function,SSQSDF）作为相关滤波器的红外目标检测算法.该算法把混合概率核主成分分析推广到混合概率模型,在核空间对样本进行特征提取,获取目标样本的低维主特征向量.对训练和待检测样本向主特征向量投影获得它们的低维特征分量,并把获取的特征量作为SSQSDF的样本参量.最后,SSQSDF滤波器输出大于给定阈值所对应的检测区域,将其作为检测目标.实验证明,该算法能较强抑制目标背景噪音,提高目标检测准确度,具有一定的可行性和有效性.