体育场屋盖气弹模型设计及风洞试验研究

空间结构气动弹性模型的设计和制作是非常困难的。本文根据一大型体育场环状挑篷的结构和风振响应的特点,合理简化相似准则,成功设计和制作了这一复杂结构的气动弹性模型,并在大型边界层风洞中模拟的B类风场、36个风向角下进行了试验。通过对结构典型测点加速度响应谱的特征分析以及对风向和风速对结构加速度和位移响应的影响的分析得到:看台以上挑篷中部的振动最强;风向对挑篷不同部分的振动幅值和参与振型有很大影响;挑篷的风致振动响应由多模态贡献。     

Cu2Se类液态热电材料扩散阻挡层的研究

首先选用Mo作为Cu_2Se的扩散阻挡层材料,通过一步法热压烧结制备了Cu_2Se/Mo/Cu_2Se三明治结构样品,发现Cu_2Se/Mo异质界面具有极低的界面接触电阻率。但是,Cu_2Se/Mo界面结合强度较差,不利于器件的长时间稳定工作。随后,通过在Mo层中引入活性元素Mn,利用Mn在Cu_2Se中易于扩散的特点,在保持极低界面接触电阻率的同时,显著提高了异质界面的结合强度。高温长时间老化后,Cu_2Se/Mo-Mn界面仍然保持良好的界面结合和低的界面接触电阻率。表明Mo-Mn金属混合相是与Cu_2Se材料相匹配的扩散阻挡层,可用以开发具有良好服役性能的Cu_2Se基热电器件。     

不同护栏透风率下桥面雪飘移的数值模拟

采用计算流体动力学(Computational Fluid Dynamics, CFD)方法，对典型桥梁断面上的雪飘移进行了数值模拟，得到桥面上风致积雪的重分布。为验证该文数值模拟方法的正确性，以平屋面风吹雪为案例，将该文数值模拟方法得到的结果与风洞试验结果进行了对比。在桥面雪飘移的数值模拟过程中，考虑了桥梁护栏的影响，对比分析了不同护栏透风率下桥面风致积雪重分布形式。研究发现：当护栏透风率大于50%时，桥面上不会出现显著的积雪沉积；当护栏透风率小于50%时，桥面护栏附近出现了较显著的积雪沉积，且在迎风端护栏的背风侧沉积最大。为减小桥面风致积雪堆积对交通的不利影响，建议在桥梁设计时采用高透风率的护栏。     

高层建筑的横风向激励特性和计算模型的研究

将高层建筑的横风向激励分解为横风向紊流和涡激力激励。根据10个典型高层建筑模型的风洞试验结果,分别研究了两种激励的特性和计算模型,给出典型建筑的横风向紊流激励力系数、涡激力系数和相应的形状系数。特别着重研究涡激力功率谱函数和相干函数,总结出的结果可加深对高层建筑横风向荷载特性的认识,所建立的典型高层建筑的横风向荷载计算模型可用于实际工程。     

用总体最小二乘法识别桥梁结构的气动导数

本文根据最小二乘原理,利用MITD法得到的复频率为初值,采用线性和非线性交叉迭代法对桥梁断面的气动导数进行了总体时域识别。数值仿真结果表明,在噪声强度高达15％时该方法均能得到较好的收敛解。     

上海铁路南站风荷载试验研究

介绍了上海铁路南站模型风洞试验概况和主要试验结果。对这一大跨度圆形屋盖，分别进行了在无周边建筑和有周边建筑情况下的风洞模型试验。试验结果表明周边建筑对所测建筑的风荷载有较大的气动干扰影响。最后分析了屋盖上的典型测点的平均风压系数随风向角变化的曲线。试验结果对类似的圆形屋盖结构的风压分布具有参考价值。     

新一代节能型制冷设备：低压蒸汽双效溴化锂吸收式制冷机

我国是一个幅员辽阔的发展中国家。随着“四化”建设的蓬勃发展,各行各业对空调及工艺用冷源的需求日趋迫切。然而,我国绝大部分地区电力十分紧张,而且在短期内不可能得到缓解,采用电动压缩制冷势必会加剧电力的供需矛盾。因此,在有条件的地方尽可能地选用溴化锂吸收式制冷机,对于节电、     

制备材料芯片的K分分形掩膜策略

研究了制备由K个水平(元素含量)的任意n种元素所组合的材料芯片的掩膜策略，即K分分形的掩膜策略，它不仅弥补了以往掩膜策略的缺陷，而且具有普遍适用性和更高的灵活性。     

构件类和构件的概念及其定义语言和操作语言

本文针对应用软件的特点，在类和对象概念的基础上，提出构件类和构件的概念，说明构件类和构件与O－O中类和对象概念上的异同．为规范化描述构件类，给出了构件类定义语言和操作语言．     

可分离长短期注意力网络的手势识别方法

在人机交互领域中,大多数手势识别算法无法有效地消除采集背景对待提取手势区域的影响。与此同时,对手势运动信息的准确建模也存在困难。针对目前人机交互中的上述问题,提出利用深度可分离残差卷积长短期记忆（LSTM）网络的方法对动态手势的特征信息进行建模和识别。首先,利用常规3D卷积操作对输入的视频帧进行特征的初步提取,通过较大的卷积核尺寸以扩大其感受野;然后,通过可分离卷积残差操作对输入的浅层特征进行特征的再提取,实现对高维特征的提取建模;最后,将经过前两个阶段提取出的特征信息经过3D池化操作后输入到LSTM网络中,对输入的视频数据的时序信息进行建模,并在输入中引入注意力机制。在大规模孤立手势数据集上进行的相关实验结果表明,所提方法的准确率与原始的围绕稀疏关键点的混合特征（MFSK）+视觉词袋（BoVW）+支持向量机（SVM）网络相比提高了21.02个百分点。