EGD级环保型润滑油及其生物降解性

 经生物降解性评定和粘度测量确定了EGD级生物降解二冲程润滑油复合基础油的组成；通过发动机清净性试验确定了添加剂组成配方和总添加量。在此基础上，研制了生物降解二冲程油(Oil B)，其达到了ISO EGD级二冲程油标准中规定的6个发动机性能指标和2个理化性能指标，生物降解性达到73.1%。     

高耐压应变型靶式流速传感器

介绍一种高耐压应变型靶式流速传感器,考虑了被测流体粘性的影响,利用流体力学的方法给出了一种简单实用的设计计算公式,用结构有限元程序对传感器弹性元件进行了振动特性分析,并与实验值进行了比较。     

智能桁架结构振动控制中压电主动构件的研究：（二）压电主动构件的实验

通过实验研究了压电主动构件的工作性能：输出位移、输出力特性及其相关问题。针对压电主动构件的力学输出量与其驱动电压的非线性关系，提出了一种在驱动电路中串联电容的方法，来改善这个非线性特性和减小相位滞后问题。     

一种贝叶斯网络结构学习的混合随机抽样算法

贝叶斯网络结构学习的随机抽样算法存在收敛速度慢的问题,为此,结合均匀抽样和独立抽样,从初始样本、抽样方式和建议分布3个方面对抽样过程进行改进,提出一种混合型马尔可夫链蒙特卡罗抽样算法(HSMHS)。基于节点之间的互信息生成网络结构的初始样本,在迭代抽样阶段,按一定的概率随机选择均匀抽样和独立抽样,并根据当前抽样的样本总体计算独立抽样的建议分布,以改善抽样过程的融合性,加快收敛速度。对算法进行正确性分析,证明其抽样过程收敛于网络结构的后验概率分布,可保持较高的学习精度。在标准数据集上的实验结果表明,HSMHS算法的学习效率和精度均高于同类算法MHS、PopMCMC和Order-MCMC。     

基于神经网络的数字验证码识别研究

验证码是网络上普遍采用的一种用于真人交互证明的有效方法.对验证码识别的研究有助于解决硬人工智能问题,促进人工智能领域的进步.现有的研究多是针对一种验证码,通过多种方法进行识别.这类方法对先验知识的依赖很大,识别方法对其他验证码不一定有效,或者需要大量调整来适应新的验证码.为了研究验证码识别算法的适应性问题,通过选取多个具有代表性的网站的验证码图像,基于分割法和Hopfield神经网络进行分析和试验,取得了较好的试验结果.试验结果表明:利用字符图像灰度信息和Hopfield网络可以有效的对可分割的验证码进行分类识别,算法有一定的适应性,并且仅需字符图像的灰度信息既可适应新的验证码,对先验知识的依赖少.     

次级断续时直线感应牵引电机的等效电路

直线感应电机作为轨道交通车辆的牵引电机,在道岔、转弯等路段会出现次级感应板缺失的情况,次级连续时的等效电路不再适用.针对此特殊工况,提出一种基于气隙磁通密度的分布模型,考虑次级断续的等效电路.首先,建立直线感应电机次级断续时的分析模型,根据初、次级耦合情况把断续工况分成三个阶段.然后,利用线性近似化法修正随耦合区域长度变化的初级漏感、励磁电感等参数.结合气隙磁通密度分布模型与次级断续工况,考虑纵向端部效应的影响,修正励磁支路上的励磁电感和表征端部效应涡流损耗的等效电阻,推导出三个阶段的等效电路来表示初级通过次级感应板断续区域这一动态过程.最后,根据等效电路求出电机推力和效率的动态变化曲线,并与实验台的测量结果对比,验证了所提等效电路的正确性.     

阐述矿床学理论在地质找矿中的作用

根据笔者在地质工作中多年积累的丰富经验,通过对矿床学理论的任务、内容、方法、等进行深入浅出地分析研究,并运用历史分析法了解了矿床和成矿系统的过程,从而阐述出矿床学在地质找矿中的作用,为以后矿床学理论在地质找矿中的作用得以更好的发挥提供依据。     

基于Web GIS和SVG技术的气象参数信息系统

根据气象要素观测数据同地理位置紧密关联的特性,利用网络地理信息系统(Web GIS)和可伸缩矢量图形(SVG)技术,实现省级气象参数信息系统气象的数据库中历史资料及实时探测结果同地理信息平台的融合。该系统以B/S与C/S并用的交互结构为用户提供基于地理分布的气象信息表达、查询及统计功能。