地下结构抗震动力可靠度分析

由于地震的随机性,开展地下结构随机地震响应及其抗震可靠度分析具有重要的实际意义。本文从有限元动力分析的基本原理出发,利用脉冲响应函数和傅立叶变换原理,研究了将地震荷载作为平稳随机过程时地下结构随机地震响应分析方法,导出了平稳随机地震作用下地下结构动力响应的数字特征计算表达式。分析了地下结构在某烈度地震作用下和设计基准期内的抗震可靠度。     

有限水深复合格林函数的数值计算

有限水深格林函数值的正确求解对处于浅水的海洋结构物运动响应和载荷计算起着非常关键的作用.本文根据海洋结构物的物面对称性,在有限水深复合格林函数表达式的基础上推导出了格林函数偏导数的数值计算表达式,并对格林函数的奇异性进行了分析.采用抛物线积分法对其进行了积分,为有限水深海洋结构物的水弹性分析奠定了基础.计算结果表明,利用抛物线积分法所求得的运动响应与挪威DNV船级社SESAM软件的计算结果吻合得很好.     

基于EMD和AR模型的汽车变速器齿轮故障诊断方法

提出了基于EMD和AR模型的汽车变速器齿轮故障诊断方法。该方法采用EMD将齿轮振动信号分解成若干个平稳的IMF分量,对每一个IMF分量建立AR模型,以模型的自回归参数和残差的方差作为特征向量建立Mahalanobis。距离判别函数,进而识别齿轮的工作状态。实验分析表明,该方法能有效地应用于变速器齿轮的故障诊断。     

透水模板布在陈家贡湾特大桥中的应用

文章基于陈家贡湾特大桥透水模板布的具体应用情况,介绍了透水模板布的工作原理和主要功能,阐述了透水模板布的施工工艺及操作要点,并对其使用效果进行了探讨。     

人工神经网络与遗传算法在发动机性能优化中的应用

利用BP神经网络的自学习以及非线性逼近能力对发动机性能的影响因素和性能进行拟合和预测,再 用遗传算法强大的全局寻优能力对影响因素进行优化,最终得到满足发动机燃油经济性的最佳动力性组合。二者 的有机结合,为发动机性能优化提供了新的途径。     

潜在型克山病患者柯萨奇B组病毒抗体和红细胞免疫功能的检测

探讨潜在型克山病患者柯萨奇 B组病毒 ( Coxsackie virus B,CVB)感染情况和红细胞免疫功能变化。方法　采用间接酶联免疫吸附法 ( ELISA)对陕西省黄陵县克山病病区潜在型克山病患者 CVB1～ 6Ig M,CVB1～ 6Ig G以及红细胞免疫功能进行检测。结果　 1潜在型克山病组血清 CVB1～ 6Ig M抗体阳性率明显高于非病区健康对照组 ,但明显低于病毒性心肌炎组。2潜在型克山病组血清 CVB1～ 6Ig G抗体阳性率明显高于非病区健康对照组 ,但与病毒性心肌炎组无明显差异。 3潜在型克山病组红细胞 C3 b R花环率明显低于非病区健康对照组 ,血清红细胞免疫粘附抑制率则明显升高 ,而血清红细胞免疫粘附促进率两组之间无明显差异。结论　潜在型克山病患者有 CVB感染存在及红细胞免疫功能低下     

冷镦机夹钳机构中失效凸轮机构的拟合运动方程

本文应用最小二乘法,拟合计算出冷镦机夹钳机构中失效凸轮机构的从动摆杆运动规律方程,从而为该凸轮机构的优化改进设计和分析提供了便利条件。     

简易胰岛素释放试验对评价胰岛B细胞功能的意义

目的探索简易胰岛素释放试验(insulin release test,IRT)对评价2型糖尿病患者胰岛B细胞功能的价值。方法对广东医学院附属医院2003²013年门诊以及住院的1 631例2型糖尿病患者和168例健康人(正常糖耐量组,即NGT组)口服75g无水葡萄糖粉,行简易IRT和相应时点的血糖测定,按测定结果将糖尿病患者再分为空腹胰岛素低值组(A组)、空腹胰岛素正常组(B组)、空腹胰岛素高值组(C组),将A、B、C各组的结果分别与NGT组进行比较。结果 NGT组中,血清胰岛素的峰值出现在餐后1h,峰值为空腹血清胰岛素值的5倍以上,餐后2h时血清胰岛素明显降低。A组各时点的血清胰岛素值均低于NGT组,在餐后2h时出现低峰值,各时点的血清胰岛素值与NGT组相比差异均有统计学意义(P<0.05)。B组空腹和餐后1h与NGT组无差异,峰值出现在餐后2h,餐后2h血清胰岛素值与NGT组相比差异有统计学意义(P<0.05)。C组各时点血清胰岛素值均明显高于NGT组,峰值出现在餐后2h,各时点血清胰岛素值与NGT组相比差异均有统计学意义(P<0.05)。简易IRT各点的胰岛素水平与相应的糖耐量试验(OGTT)的血糖值均呈负相关。结论简易IRT对评价糖尿病患者的胰岛细胞功能具有一定的临床指导意义。     

行人穿越机动车流的平均临界间隙分析方法

通过研究行人穿越机动车流的平均临界间隙．对所观测的行人穿越间隙数据进行归纳分析,得出可接受穿越间隙的正态分布函数N（4.86,1．72）,并通过三种不同的方法逐一计算出平均临界间隙,可为今后的行人延误时间、通行能力以及与车辆之间的冲突分析研究提供解决方案。     

受限状态下的高速列车迭代学习控制方法研究

针对受限状态下的高速列车自动驾驶系统的跟踪控制问题,基于列车动力学模型,提出一种带饱和函数的迭代学习控制算法。根据Lyapunov稳定性原理,利用列车运行过程中的状态偏差,推导出基于迭代学习控制的列车自动运行控制律。建立类Lyapunov的复合能量函数,通过在迭代域的差分,证明了其差分负定性和有界性,所设计的算法能够控制列车在迭代域对期望运行轨迹达到渐近收敛。采用本文提出的迭代学习控制算法对列车的跟踪性能进行验证,并与PID控制和D型迭代学习控制算法进行比较,结果表明:相较于其他两种算法,本文提出的算法在第3次迭代中就能控制列车精确跟踪期望轨迹,说明算法具有较快的收敛速度和较高的跟踪精度,且能够将控制输入约束在允许范围内。