地震触发崩塌滑坡自组织临界性研究

汶川地震触发了大量崩塌滑坡灾害.这些规模差异巨大的现象之间,能量及空间是否存在着确定的分布规律?巨型崩滑和小规模坍塌是否遵从不同的形成机理?这些都是亟待解决的基本科学问题.作者在自组织临界状态(SOC)的概念框架下,通过震区典型路段考察,发现位于地震Ⅸ度区的崩滑工点,崩滑方量及崩滑体深度,与崩滑工点数目之间存在着良好的负幂律关系,地震Ⅹ度区也体现出有类似特征;拟静力模拟地震的沙堆离心模型实验表明,模型底板倾斜1.5°时,崩塌的动力学特性可以用幂律描述,底板倾斜达到3°时服从正态分布;元胞自动机模型数值模拟表明,随扰动强度增加沙堆模型动力学特性的演变是渐进的.从而从整体理论上对上述问题提出新的解释:处于青壮年期的山地斜坡系统具有SOC的内禀基本属性;存在一个地震强度阈值,在此之下地震触发的崩滑规模与出现频率之间的分布规律可用幂律描述,巨型崩滑灾害和小规模坍塌现象遵从同一形成机理.全新的认识可望为地震触发崩塌滑坡灾势评估提供普适性的概型并建立应用框架.     

Al-Cu合金近液相线铸造中组织演变的计算机模拟

利用多尺度模拟方法针对Al-Cu合金近液相线半连续铸造的特点,建立了描述成形过程的温度场模型、液固相变模型,通过固相率变化将宏观尺度的温度场和介观尺度的微观组织模拟耦合起来,利用有限差分法和元胞自动机法对Cu质量分数分别为4%、4.5%及5%的Al-Cu合金近液相线铸造进行了组织演变的模拟。模拟了上述合金在浇铸温度为液相线温度以上7~25 K、铸造速度为1.5~3.5 mm/s、水冷系数为1 000~2 000 W/(m2.K)的液相线铸造中的组织演变,与ZL201合金的实验吻合。计算表明,当Al-Cu合金中Cu质量分数为5%、浇注温度为930 K、水冷系数为1 000 W/(m2.K)、铸造速度为2 mm/s时,获得的微观组织均匀、细小。     

扩散过程的元胞自动机模拟

以元胞自动机为研究方法,通过编写Matlab程序,以演化示意图的形式,模拟了圆域内的扩散过程,给出了累积演化率曲线.同时,用微积分的方法,解析了该扩散过程,并结合实例与元胞自动机方法对比.研究证明,元胞自动机可以生动形象地模拟扩散过程,且与微积分得到的结论一致.     

焊接接头微观组织演化的可视化模拟

本文主要针对焊接接头微观组织演化建模及其可视化方法进行研究。采用元胞自动机模型,通过对焊接接头的微观组织晶粒生长进行模拟来分析和研究微观组织的形态学和动力学特征;通过微观组织图像人工生成技术,直观、精确地展现出微观组织演化的可视化效果。实验结果表明,经过回归分析得到的晶粒生长指数同主流的Burke经验公式相符,使用元胞自动机算法对微观组织演化进行的可视化模拟得到了令人满意的效果。     

CA与生命游戏演化的组合模型*

基于摩尔奇偶型CA,提出一种结合生命游戏的演化模型.首先设置初始构型进行摩尔奇偶型规则演化,再引入生命游戏规则,按游戏规则演化;最后依此重复摩尔奇偶规则和生命游戏规则,直到演化整个元胞空间.证实在摩尔奇偶型CA的基础上,结合生命游戏在很大程度上减小了演化过程对初始构型的依赖,出现更为丰富的图元以及基于图元和演化框架的动态图案,且演化过程仍然符合摩尔奇偶型CA的演化规律.结合模型可以避免演化过度依赖初始构型以及演化过程的单调性,而且组合演化模型可以应用于图案生成,生成保持风格的规则几何纹理图案,丰富图案的生成方法.     

LDPE／BR微孔塑料的制备和性能研究

讨论了ＬＤＰＥ／ＢＲ并用比、交联剂、发泡剂及助剂、填料和共混温度、发泡成型温度对ＬＤＰＥ／ＢＲ并用比、交联剂、发泡剂及助剂、填料和共混温度、发泡成型温度对ＬＤＰＥ／ＢＲ微孔塑料性能、结构的影响。结果表明：ＬＤＰＥ／ＢＲ（８０／２０质量比）１００份，ＤＣＰ０９份，ＡＣ３５份，复合发泡助剂３份，活性ＣａＣＯ３２５份，共混温度１１０℃，发泡成型温度１７０℃下，可制得性能优良的微孔塑料。扫描电镜、光学显微镜观察结果表明在上述条件下ＬＤＰＥ／ＢＲ胶料混合均匀，微孔塑料孔眼小、分布较均匀     

硅橡胶泡沫材料的热氧老化机理研究

采用加速老化试验方法对硅橡胶泡沫材料的热氧老化性能进行了研究,获得了不同老化温度及老化时间对硅橡胶泡沫材料压缩永久变形及压缩位移—载荷曲线的影响规律。从理论上分析了硅橡胶主链结构在热氧老化过程中的变化,并结合硅橡胶泡沫材料的微观泡孔结构变化,提出了硅橡胶泡沫材料的热氧老化机理。     

Cellular automaton-based algorithms for the dispersion of mobile wireless sensor networks

Due to the advent of sensor technology and its applications, mobile wireless sensor networks (MWSNs) have gained a significant amount of research interest. In a typical MWSN, sensors can move within the network. We develop a set of probabilistic and deterministic cellular automaton (CA)-based algorithms for motion planning problems in MWSNs. First, we consider a scenario where a group of sensors are deployed and they need to disperse in order to maximise the area covered by the network. In this variant of the problem we do not explicitly consider that the sensors should maintain the connectivity of the network while they move. Second, we consider a scenario where the sensors are initially randomly distributed and they need to disperse autonomously to both maximise the coverage of the network and maintain its connectivity. We carry out extensive simulations of both deterministic and randomised variants of the algorithms. For the first variant of the problem we compare our algorithms with one previous algorithm and find that our algorithm yields better network coverage than the earlier algorithm. We also find that probabilistic algorithms have better overall performance for the second variant. CA algorithms rely only on local information about the network and, hence, they can be used in practice for MWSN problems. On the other hand, locality of the algorithm implies that maintaining connectivity becomes a non-trivial problem.     

ARINC653实时任务可调度性验证方法

针对综合模块化航空电子系统(Integrated Modular Avionics,IMA)存在周期任务和非周期任务,以及任务间依赖关系,传统方法不能准确验证其实时任务可调度性的问题,本文提出了一种基于Stopwatch时间自动机的ARINC653实时任务可调度性验证方法,利用模型检验工具UPPAAL对IMA系统进行建模仿真,并结合统计模型检验(Statistical Model Checking,SMC)与符号模型检验(Symbolic Model Checking,MC)来验证其可调度性。实验结果表明,该方法不仅快速验证了IMA系统的可调度性,而且能够准确定位不可调度任务。     

Ptolemy离散事件模型形式化验证方法

Ptolemy是一个广泛应用于信息物理融合系统的建模和仿真工具包,主要通过仿真的方式保证所建模型的正确性.形式化方法是保证系统正确性的重要方法之一.本文提出了一种基于形式模型转换的方法来验证离散事件模型的正确性.离散事件模型根据不同事件的时间戳触发组件,时间自动机模型能够表达这个特征,因此选用Uppaal作为验证工具.首先定义了离散事件模型的形式语义,其次设计了一组从离散事件模型到时间自动机的映射规则.然后在Ptolemy环境中实现了一个插件,可以自动将离散事件模型转换为时间自动机模型,并通过调用Uppaal验证内核完成验证.最后以一个交通信号灯控制系统为例进行了成功的转换和验证,实验结果证实了该方法能够验证Ptolemy离散事件模型的正确性.