半导体传感器在生物分析科学中的应用(英文)

回顾了半导体生化传感器 (ISFET 和 LA PS)在医学监测、免疫检测、免疫分析、D N A 杂交以及细胞培养等方面应用的进展。为使半导体器件适用于生化检测,对其中所采用的检测手段和取得的研究结果进行了分析。展望了通过与微流体网络相结合,基于半导体传感器的实验室芯片化的可行性。     

基于准则法的飞机薄壁结构可靠性优化设计

针对传统的安全因数法考虑载荷和强度不确定性因素对飞机安全性的影响太笼统,无法从根本上减轻飞机结构质量的问题,提出一种飞机结构可靠性优化设计方法.根据应力-强度干涉模型计算结构单元的可靠度,建立以单元满可靠度为准则的优化模型,实现包含可靠性约束的结构尺寸优化.该功能已经加入到COMPASS中.算例结果表明该方法能够减轻结构质量,改善结构可靠度.该方法为开展飞机结构不确定性设计提供技术手段.     

面向工程应用的复合材料结构强度校核模块设计与研发

由于具有高比强度和高比模量的显著优势，复合材料结构日益成为大型航空航天装备轻量化设计的首选材料之一。但在设计与分析过程中，复合材料的强度校核会涉及到大量复杂的公式和运算量，严重降低装备结构的设计效率和研发周期。为提高复合材料强度校核的工作效率，基于国产自主CAE平台HAJIF，研发了适用于复杂工程装备的复合材料结构强度校核模块。该模块紧密围绕复合材料结构分析与校核，提供了层合板、夹层板结构的刚度、强度、稳定性分析流程。各个流程与HAJIF平台的前后置有机融合，从而实现有限元模型、分析结果和强度校核结果的一体化显示。以某型无人机复合材料机翼结构为验证对象，分析结果表明，研发的强度校核模块能够满足复合材料强度校核的基本流程和功能，可实现大型复合材料结构的快速强度校核，明显提高了复合材料结构的校核效率。     

特殊内凹形蜂窝结构等效扭转刚度研究

为了进一步研究内凹形蜂窝结构中的等效扭转刚度,针对一种特殊的内凹形蜂窝结构,将其简化为正交异性薄板,分别计算均布扭矩作用下等效薄板的变形能及蜂窝胞元各胞壁变形能之和：利用能量等效原理推导该蜂窝结构等效扭转刚度的理论公式。结果显示,胞壁夹角变化对蜂窝结构扭转刚度的影响明显,且随着胞壁厚度的增大,蜂窝结构扭转刚度有明显提升,最后建立蜂窝结构的有限元模型进行数值分析,并利用数值结果反推了蜂窝结构的扭转刚度,其与理论结果的误差在3%左右,验证了理论分析方法的正确性。     

鲁地拉水电站水轮机固定导叶裂纹处理

鲁地拉水电站有6台混流式水轮机组,4号机和2号机检修过程中相继发现水轮机23号固定导叶相同位置有贯穿性裂纹,相关科研和技术人员一起分析改裂纹的原因,提出了具有针对性的处理方案[1]。正确的处理方案和焊接工艺措施是成功修复固定导叶裂纹的可靠保证,为机组的安全稳定运行提供了保障。     

一种面向工程分析的材料库的构建方法

为了快速有效地实现强度校核分析中物理属性的构建,设计开发了使用方便、快捷、高效的工程材料库。在底层数据组织方面,引入了轻量化数据库SQLite,满足了材料数据存储要求。在数据库整体设计方面,采用层次化的分类结构,便于材料数据的处理管理。通过Qt的信号机制,完成界面操作和底层数据的交互管理。该材料库与工程分析无缝连接,不仅提高了工程分析的效率,并且支持输出CAE软件强度分析的材料数据,在实际应用中有一定的实用价值。     

支持强度分析的轻量级材料数据库的设计与开发

航空工业中,材料性能及相关数据作为飞机结构设计和产品研制的重要基础,在结构分析、强度计算、材料研制加工、产品设计、结构选材和失效分析等方面有大量应用。材料数据库及相关信息技术则是有效利用这一资源的关键和基础。然而商业材料数据库数据不完善,缺乏和工程分析的专业性结合,并且维护成本过高。因此,针对结构强度分析流程,采用面向对象的程序设计思想和SQLite数据库技术,完成了轻量级工程材料库的设计与开发,并实现了与HAJIF软件的无缝集成。既验证了数据库的可行性,又为实际工程应用提供了方便。     

复合顶板巷道围岩变形与破坏特征数值模拟

为研究复合顶板巷道围岩变形及破坏规律,结合兴阜矿工程实际,应用RFPA分别模拟一般顶板巷道和复合顶板巷道开挖后围岩的动态变化过程,得出复合顶板条件下巷道围岩变形和破坏的特征,从而为该矿巷道的支护设计提供依据。     

一种无线传感网络中基于聚类索引的区域查询处理方法

在无线传感器网络环境中,观察者感兴趣的往往是某个地理区域的统计信息.观察者会经常提出与区域相关的查询,例如:"区域A的平均温度是多少","区域B中的哪些区域的温度在20～30℃之间."由于每个传感器节点只有有限的能量,因此,研究能量有效性的区域查询算法成为一个重要的研究课题.给出了一种无线传感网络中基于聚类索引的区域查询处理方法,并进行了分析和实验,证明该算法无论在存储还是在查询时消耗的能量都很小,大约是DIFS的1/7,从而延长整个传感器网络的生命周期.     

基于深度学习的中文零代词识别

针对中文零代词识别任务,提出了一种基于深度神经网络的中文零代词识别模型. 首先,通过注意力机制利用零代词的上下文来帮助表示缺省的语义信息. 然后,利用Tree-LSTM挖掘零代词上下文的句法结构信息. 最后,利用语义信息和句法结构信息的融合特征识别零代词. 实验结果表明,相对于以往的零代词识别方法,该方法能够有效提升识别效果,在中文OntoNotes5.0数据集上的F1值达到63.7%.