有向网络中无环最小饱和流问题及其算法

假设网络的初始流为零流,以最大堵塞截面为准堵塞截面,找出从源点到汇点的包含准堵塞截面弧最多的有条件最长增广路对网络进行增流,直至网络达到饱和,并对该算法进行了复杂性分析。利用该算法对多个网络进行论证,结果表明利用有条件最长增广路算法计算出的最小饱和流值与仿真计算以及与双向增流算法计算得到的结果基本相同,增流次数大大减少,且求解的结果避免了在封闭环路中的流量流动,进一步优化了最小饱和流值。     

内环向加筋圆柱形金属膜片变形数值仿真与失效分析

基于贮箱金属膜片特性的研究现状,结合内环向加筋金属膜片的地面排放试验,利用弹塑性大变形有限元分析方法对膜片的变形过程进行了数值模拟。通过与试验对比表明,数值模拟能比较准确的反应膜片变形的过程,并进一步深入分析了膜片的变形规律及变形机理,发现加筋结构处翻转时产生的失稳是膜片失效的主要原因,为改进膜片的设计提供了参考和依据。     

复合材料RTM十字形接头力学性能研究

针对某型飞机复合材料扰流板接头,选取典型十字连接区为研究对象,研究4点弯载荷作用下采用树脂传递模塑(Resin transfer moulding,RTM)成型工艺的十字接头典型件的极限承载能力,分析其损伤破坏模式,为复合材料RTM接头的设计强度分析提供参考.论文通过典型细节件4点弯曲试验,测量了其极限承载能力,获得了...     

基于K-means的深度跨模态哈希量化优化方法

互联网应用的普及使得多模态数据快速增长,跨模态检索技术已成为相关领域的关键技术之一。针对现有跨模态哈希算法存在的网络结构和量化方法等方面的问题,本文在新的深度跨模态哈希检索模型之上,提出了一种基于K-means的深度跨模态哈希量化优化方法（K-means-based quantitative-optimization for deep cross-modal hashing,KQDH）。该方法通过K-means聚类算法对多模态数据特征向量分类,并通过集体量化方式来控制量化误差,使得哈希码更好地表示出多模态特征。实验结果表明,该方法能在多模态数据之间保持相似性并最大程度地捕获语义信息,从而提高跨模态检索的准确性和效率。     

某型直升机辅助液压系统故障研究

液压系统作为直升机的主要系统之一,关乎直升机的飞行安全,而辅助液压系统又是液压系统的重要组成部分.某型直升机在进行定期维护通电检查时,接通辅助液压系统电动泵控制开关,出现辅助液压系统不起压,压力表指示为0MPa的故障.针对该故障从系统原理出发,利用故障树分析的方法对故障现象进行分析,准确判断出故障产生的原因,并通过分析...     

广深线第六次提速列车交会压力波实测研究

为支撑全国铁路第六次大提速,在广深线4.0 m线间距下,针对动车组(D字头)及25型提速客车,以不同的速度交会进行了实车试验,测量了列车交会压力波及车内压力变化,得到了列车交会压力波随交会速度变化的规律,评估了动车组与动车组等速交会、动车组与25型提速客车不等速交会的安全性和旅客乘坐的舒适性.结果表明,在4.0m线间距下,动车组以220km/h的速度运行,不影响交会的安全性和旅客乘坐的舒适性,提速方案可行.     

旋翼悬停性能的Re数影响研究

为了解决由旋翼模型风洞试验数据预估全尺寸旋翼性能的问题,开展了旋翼模型悬停性能试验数据的Re数影响及修正方法研究.采用3种旋翼的不同尺寸的模型进行了对比试验,通过试验结果的分析,研究了胁数对旋翼悬停效率的影响规律;按照旋翼理论的有关公式和定义,参考粘性流体力学的研究结果,推导了对悬停效率进行Re数效应修正的公式;利用推导的公式,对模型试验结果的悬停效率进行了修正计算和比较.对比试验结果表明,Re数较小的旋翼模型的悬停效率相对较低;修正计算结果表明,利用笔者推导的修正公式,可以对旋翼模型试验的悬停效率进行合理的Re数影响修正.     

马克思的历史意识与资本主义基本矛盾的新发展

马克思的历史意识在继承西方历史意识一般内容的基础上，坚持历史意识知识论和方法论的有机统一，唯物辩证地分析了资本主义社会形态的历史合理性。在全球化的态势下，运用马克思主义的历史意识，可以看出资本主义社会基本矛盾在旧有矛盾末获根本解决的前提下，又呈现出一些新的特点，主要表现为危机现象在非资本主义制度国家出现的可能。     

背景风场维持的中尺度受导重力波

提出了由上层大气背景风场所维持形成的中尺度重力波受导传播机制,通过一种新的全波解数值方法计算了这种受导波的色散关系和衰减距离。与Ｍｉｌｌｓｔｏｎｅ Ｈｉｌｌ地区 动的观测结果进行了比较,很好地解释了该地区的扰动风场滤波现象。     

一种深度学习分割遥感影像道路的损失函数

传统的根据光谱特征或形态学算法来分割道路,存在精度低、阈值难确定等缺点,而深度学习中已有的方法并未考虑道路的特性,只是利用通用方法来分割道路.针对上述不足,提出了一种针对道路特有形态的深度学习损失函数——形态损失函数.首先使用连通性算法将预测结果划分为若干个相互分离的连通区域,分别计算这些区域的面积与外接圆面积的比值,...