半挂牵引车车架的疲劳分析及结构优化

为准确复现某半挂牵引车车架铸造横梁试验场失效模式并提升结构可靠性,对典型工况静强度进行了分析;通过对比仿真结果与应力试验,验证了有限元模型准确性并发现了结构薄弱点,对结构进行了优化设计;建立了刚柔耦合的整车虚拟样机模型及试验场扭曲路面,提取了车架连接处载荷,结合惯性释放的方法完成了两种方案车架疲劳寿命计算,并进行了两种方案扭转疲劳台架试验。结果表明：改进方案在典型工况静强度、基于扭曲路面的虚拟疲劳寿命及基于台架试验的扭转疲劳寿命等方面均有较大提升,验证了改进方案的有效性。     

JAVA语言静态变量和静态方法的分析及其应用研究

本文说明了静态变量和方法的概念,并与非静态变量和方法进行比较说明静态变量的初始化、引用和内存分配等问题,并讨论了静态方法调用静态数据的问题。最后给出了如何使用静态变量和方法来简化程序、提高效率。     

缸盖涡流比对柴油机性能的影响

为提高柴油机制造精度和生产一致性,基于缸盖涡流比设计标准及生产一致性控制方法,进行生产调查,研究缸盖涡流比生产一致性真实分布;通过仿真研究分析缸盖涡流比对柴油机性能的影响,并进行台架试验验证,确定涡流比的最优设计。结果表明：涡流比为1.1～1.3对NO_x比排放、483烟度比排放和燃油消耗率的影响均较小,可以保证发动机可靠性、性能和排放均满足要求。     

基于客运交通流的长江三角洲功能多中心结构研究

选取长江三角洲城市间每日公路长途客运班次和高速铁路每日经停班次作为城市间客运交通流的替代数据,从联系强度和节点关系两个方面对长三角城市区域功能多中心结构的特征及演化趋势进行解析。认为在长三角城市区域层面,南北两翼的城市间联系网络相对独立,两翼城市与上海的联系以及两翼内部城市间的联系均呈现出北强南弱的现象,这一现象与南、北两翼产业发展的总体特征和升级路径具有较强的相关性。上海作为长三角的核心枢纽,南京、杭州、宁波作为长三角次级枢纽的格局较为清晰,苏州、南通和无锡作为上海大都市区的直接腹地甚至通勤区的态势进一步显现。随着高速铁路的发展完善,长三角城市区域"等级+网络"的演化趋势日益明显,一方面上海的极化趋势进一步增强,与此同时整个区域产业发展与基础设施的发展将呈现出进一步均衡的态势。     

苦荞麦茎及籽壳中黄酮类化合物（芦丁）的提取及其鉴定

采用索氏抽提法、乙醇浸提法、热水浸提法和碱提酸沉淀法对苦荞麦茎和籽壳中黄酮类化合物（芦丁）进行了提取并筛选出一种可行的提取方法。乙醇提取物的定性鉴定表明苦荞麦茎及籽壳中的黄酮类化合物主要为黄酮醇类的芦丁。     

用C语言开发FOXBASE^＋的图形功能

用Ｃ语言开发ＦＯＸＢＡＳＥ￣＋的图形功能北京经济学院耿磊一、问题的提出目前，ＦＯＸＢＡＳＥ＋在国内比较流行，但是，由于它自身内部没有提供任何的图形功能，使得开发较高质量的系统受到很大限制。在高级语言中．如：ＴＵＲＢＯＣ、ＰＡＳＣＡＬ等都提供了功能非常...     

单幅图像超分辨率重建技术研究进展

图像分辨率是衡量一幅图像质量的重要标准. 在军事、医学和安防等领域, 高分辨率图像是专业人士分析问题并做出准确判断的前提. 根据成像采集设备、退化因素等条件对低分辨率图像进行超分辨率重建成为一个既具有研究价值又极具挑战性的难点问题. 首先简述了图像超分辨率重建的概念、重建思想和方法分类; 然后重点分析用于单幅图像超分辨率重建的空域方法, 梳理基于插值和基于学习两大类重建方法中的代表性算法及其特点; 之后结合用于超分辨率重建技术的数据集, 重点分析比较了传统超分辨率重建方法和基于深度学习的典型超分辨率重建方法的性能; 最后对图像超分辨率重建未来的发展趋势进行展望.     

结合特征筛选与二次定位的快速压缩跟踪算法

针对压缩跟踪算法易受遮挡影响和模型更新比较盲目的问题,提出结合特征筛选与二次定位的快速压缩跟踪算法（Fast compressive tracking algorithm combining feature selection with secondary localization,FSSL-CT）.首先,对全局区域划分子区域,从中提取压缩特征,根据正、负样本估计出各个压缩特征在正、负类中的分布; 然后,使用自适应学习率结合正类更新阈值对分类器模型进行更新; 最后,将跟踪分为两个阶段,每个阶段在对应的搜索区域内采集候选样本,并从全部特征中筛选出部分优质特征加权构建分类器,通过分类候选样本最终完成目标跟踪.在8个公共测试序列和4个自制序列中与最近提出的两个代表性算法进行比较,本文算法在大多数测试序列中都具有最高的跟踪成功率和最低的平均中心误差,平均处理速度可以达到3.04毫秒/帧.实验结果表明,本文算法具有更好的抵抗短时遮挡的能力,更高的准确性和鲁棒性,以及良好的实时性.     

基于多模态表示学习的阿尔兹海默症诊断算法

阿尔茨海默症是一种典型的涉及多种致病因素的神经系统退行性疾病.然而,阿尔茨海默症的病因尚不明确,病程不可逆转,且无治愈方法,因此其早期诊断和治疗一直是人们关注的重点.受试者的神经影像数据对于该疾病的诊断具有重要的辅助作用,而结合多个模态的数据可进一步提高诊断效果.目前,联合该疾病的多模态数据进行辅助诊断逐渐成为一个新兴的研究领域.在此提出了一种基于自编码器的多模态表示学习方法,用于阿尔茨海默症的诊断.首先将多个模态的数据进行初步融合,得到初级的共同表示;然后将其送入自编码器网络,学习隐空间中的共同表示;最后对隐空间中的共同表示进行分类,得到疾病的诊断结果.在国际公开ADNI数据集上,所提算法对患病和健康受试者的诊断准确率达到88.9％,与同类算法相比取得了最好的诊断效果.实验结果验证了所提算法对阿尔茨海默症诊断的有效性.     

全球视角下的中国城市增长

文章分为四个部分.首先,本文着眼于共同的全球性因素--环境,人口、经济--这是21世纪初所有变化中的经济和社会所面临的基本挑战.其次,聚焦于经济,通过考量经济中日益重要的面对面交流和经济集群,探索发达经济中出现的知识经济转向.第三,揭示空间含意:特别是多中心巨型城市区域这一新的21世纪城市形式的出现.第四,考量来自欧洲和中国最近研究的证据,聚焦于在这样一些复杂的城市区域的规划和治理问题.