新型方钢管混凝土柱-钢梁节点的试验与非线性有限元分析(英文)

介绍了新型方钢管混凝土柱与钢梁节点在低周反复荷载作用下的试验结果,分析了内填混凝土、加劲肋长度和梁柱相对尺寸等对节点抗震性能的影响.试验结果表明:各试件实测滞回曲线比较饱满,具有良好的耗能性能.运用ANSYS8.0对各节点试件在低周反复荷载作用下的滞回性能进行非线性模拟计算,分析内填混凝土、加劲肋长度等因素对节点受力性能的影响,结果表明:内填混凝土和加劲肋长度对节点受力性能的影响较大,有限元所得的骨架曲线与实测曲线吻合较好.     

二滩工程钢引桥风振试验研究

二滩水电站木材过坝机械系统中，斜坡段钢引桥节段模型风洞试验分别在光滑流和大湍流度条件下进行，包括涡激振和抖振试验，以及颤振临界风速和颤振导数测定。试验求得的结果可作为该钢引桥结构动力计算风振稳定性分析的依据。试验中提出的颤振导数提取的方法，是在风洞弹簧悬挂系统中附加动力天平条件下求得的，这是一种新的尝试。     

二元风洞侧壁抽气孔板的实验研究

新研制的组合孔板造价低廉，夹层更换方便，用其作风洞壁画边界层控制，能消除风洞侧壁引起的翼面上边界层的分离，可有效地改善翼型绕流的二元性和半模的实验条件。     

地-月L2点中继星月球近旁转移轨道设计

位于地月L2点周期轨道的中继星将首次为"嫦娥4号"月球背面着陆探测任务提供通信中继服务。中继星转移轨道设计是中继任务实施的关键环节。针对中继星转移轨道存在转移时间、近月点高度和halo轨道振幅等约束条件,系统研究了基于月球近旁的地月L2点转移轨道设计方法。首先基于限制性三体模型,分析了halo轨道族与着陆点可见性关系;然后将月球近旁转移轨道分为地月直接转移段和地月动平衡点附近周期轨道拟流形入轨转移段,采用带有状态约束的微分修正算法对这两段轨道进行拼接,得到了从地球附近至目标轨道族的月球近旁转移轨道;最后,针对南族halo轨道分析了halo轨道振幅和月球飞越高度对转移轨道设计的影响,以及转移轨道的入轨相位分布。仿真结果表明:月球近旁转移轨道设计方案具备工程上的可行性与优越性。该方案可以为实际工程任务和应用提供参考。     

高比能量锂氟化碳电池在深空探测器上的应用试验研究

深空探测任务由于重量制约以及光照强度减弱等原因,可供选择的电源有限。锂氟化碳电池技术被认为是未来深空探测器电源潜在可行的选项。对锂氟化碳电池进行了比能量、比热容、发热量测试以及低温性能和贮存性能测试,测试结果表明:锂氟化碳电池高比能量优势明显,长贮存寿命满足了深空探测器数月甚至数年飞行期间自放电率低的需求,针对低温应用需求,采用复合电极有效改善低温放电性能,而针对锂氟化碳电池比热容、发热量的测试为电池热仿真分析提供了必不可少的数据支撑。     

不锈钢镜面的游离磨粒精密加工

利用游离磨粒加工方法对马氏体平面不锈钢SUS440C试件进行精密加工.通过田口实验方法对研磨阶段的工艺参数进行了优化,涉及的工艺参数包括研磨盘转速、加工载荷和加工时间.利用优化的研磨工艺加工后试件表面粗糙度达Ra72nm.抛光过程中使用聚氨酯抛光垫和二氧化硅磨粒,经抛光后试件表面粗糙度达Ra8nm、表面呈镜面.     

基于信任值的P2P网络访问控制模型

对等网络（P2P）已成为一个非常受欢迎的信息交流的新模式。然而,P2P网络环境的分散的和匿名的特点使得对共享信息的控制变得更加困难,而这是无法通过传统的访问控制方法完成的。首先提出P2P网络环境中的访问控制需求,然后提出了一种基于信任值的P2P网络的访问控制模型。模型整合了信任和推荐模式、公平参与原则和访问控制模式,并将其应用于P2P文件共享系统。仿真分析表明,访问控制模型能够有效识别恶意节点,使P2P网络中合作节点具有较高的成功请求率。     

共析钢的相变超塑性扩散连接

根据高温扩散和空洞蠕变闭合理论，在恒温超塑性扩散连接基础上建立相变超塑性扩散连接数学模型，可确定各工艺参数，诸如循环上限温度、压力、循环次数以及升、降温速率等对连接的影响，作为选择合适工艺参数的依据。经过对T8共析钢相变超塑性扩散连接试验研究，证明该理论模型与试验结果吻合较好。     

基于对等网络的PSTN网关的研究与实现

P2P(Peer to Peer)技术以及VoIP(Voice over IP)技术是目前互联网上正在研究的两个热点,将VoIP与P2P两项技术相结合,发挥各自的优势,对于电信业和互联网的发展都有极大的促进作用.从介绍P2P的拓扑结构入手,讨论了基于P2P的VOIP架构,并在此基础上实现了基于P2P的与PSTN通信的语音网关.     

基于G2DPCA的SAR目标特征提取与识别

给出了基于广义二维主分量分析（G2DPCA)的合成孔径雷达（SAR）图像目标特征提取 方法。与主分量分析（PCA）相比,在寻求最优投影方向时,它直接基于二维图像矩阵而不 是一维向量,在特征提取前不必将2维图像矩阵转换成1维向量。与二维主分量分析（2DPCA ）相比,它可以同时去除图像行和列像素间的相关性。基于美国运动和静止目标获取与识别 （MSTAR）计划录取的数据的实验结果表明,结合预处理,G2DPCA在大大降低了特征 维数的同时,又改善了识别性能,并且正确识别率在97％以上,且对目标方位变化具有较 好的鲁棒性。