简介：本文提出了流固耦合温度场的有限元法,并用于湿式离合器摩擦片的温度场计算。其主要优点是将流体和摩擦片作为一个整件来求解它们的温度场。另外,由于利用具有特殊加权函数的Petrov-Galerkin法进行有限元离散,使能量方程能进行迭代解。

简介：本文建立了一种V型发动机机体板梁组合的有限元模型和应力分析模型，确定了动态分析、静态分析和局部应力分析的边界条件，并用动态分析的结果和动态分析试验结果的比较来修改有限元模型.计算了机体的固有频率、振型应力及应变；通过对计算机结果的分析表明，机体内部的应力及应变正常、均匀平顺，机体裂纹的原因并非机体的结构不合理造成的．

简介：利用MSC.Patran软件作为建立有限元分析模型的前后处理平台,以MSC.Nastran作为求解器,通过对某型火炮身管在不同压坑深度、定载荷作用下的有限元计算,分析了压坑深度对身管强度及其使用安全性的影响,指出现有标准存在的缺陷,为建立完善的评判标准提供依据.

简介：采用步冷曲线法测定了不同组成的十六醇-癸酸二元体系的相变温度,绘制了该体系的T-X相图,该体系为具有最低共熔点的二元体系,其最低共熔温度为常温,具有广泛的应用价值.

简介：基于神经网络设计出一种新的装甲车辆维修系统.该系统的知识获取所采用的方式是自动的,克服了现有车辆维修系统的知识获取瓶颈问题.系统还具备了在线学习功能,增强了系统的自适应能力,大大提高了系统的适用性.

简介：从简单轨道发射器的结构组成和烧蚀机理入手,分析并总结引起简单轨道发射器烧蚀的原因,提出通过改变轨道发射器的结构来改善导轨烧蚀的方法,设计一套结构优化设计方案并对其进行相应的ANSYS有限元模拟,其结果证明该方案能够较好地解决电磁轨道发射器烧蚀的问题。

简介：γ—氨基丁酸(GABA)受体是中枢神经系统中主要的抑制性神经递质作用的靶位点，是配体门控离子通道超家族成员之一。简述了GABA受体的分类，重点讨论了国内外有关GABAA受体的结构与功能的关系和与其相互作用的有关化合物，对GABA受体药理学研究的进一步深入，可以为筛选新型的躯体失能剂奠定基础。

简介：在统计概率基础上建立了信息神经网络，探讨了利用该网络诊断内燃机故障的方法；并在12150L内燃机上进行了模拟故障的诊断试验。试验结果表明，该方法是可行的。

简介：

简介：在预防G类神经性毒剂中毒研究领域，以色列魏茨曼科学院的达恩·S·陶菲克（DansTawfik）教授及其合作者作出了重要发现。一导言G类神经性毒剂及有机磷杀虫剂都是乙酰胆碱酯酶（AChE）抑制剂，对军民生命健康可构成较大威胁。

简介：该文介绍了利用基质辅助激光解吸电离时间飞行质谱（MALDI-TOFMS）的方法。这种新的方法对神经性毒剂的降解产物进行了快速筛选分析。选择5种标准品作为模型化合物，包括0-异丙基甲基膦酸（IMPA），0-频那基甲基膦酸（PMPA），0-乙基甲基膦酸（EMFA），0-异丁基甲基膦酸（i-BuMPA）以及0-环己基甲基膦酸（CHMPA），它们分别为沙林（GB）、梭曼（GD）、Vx、原苏联Vx（RVX）以及GF的降解产物。为了比较，采用CHCA（α-氰基-4-羟基肉桂酸）和DCCA（7-（二乙氨基）-3-羧酸-香豆素）作为MALDI基质，并采用三倍频Nd：YAG激光器（355nm）和氢拉曼激光器（多频激光器），快速成功地筛选出5种神经性毒剂降解产物，据此可认为MALDI—TOFMS方法可作为有效的常规检测工具。

简介：该文应用人工神经网络的建模方法及自适应学习速率的BP算法,用于发动机进气管真空度的计算,并使用Matlab中的神经网络工具箱进行仿真模拟.把模型的仿真结果与实际测量数据相对比,试验结果表明,这种新的研究方法具有很高的精度,在一定条件下可以代替理论计算.

简介：针对目前离子迁移型毒剂报警器中所采用的模式识别方法的缺陷，提出了一种模糊神经网络结构，并针对学习训练的经典BP算法进行了一系列的改进，通过仿真实验获得了最优化参数，同时对其可行性和优越性进行了验证。

简介：摘要：利用泛函微分方程的度理论，研究一类具有时滞的Cohen-Grossberg神经网络的全局分支的存在性，研究结果为该类神经网络的应用设计提供理论基础．

简介：为满足科研和医学应用上的需要，用基因工程的方法制备海蛇神经毒素。首先人工合成海蛇神经毒素Erabutoxin（Eb）的基因，重组到T载体。通过PCR扩增Eb基因，用限制性内切酶把基因片段酶切成黏性末端，然后将目标基因插入表达载体pPET22b（＋），电转重组质粒到宿主菌BL21（DE3），在25℃0．5mmol／LIPTG诱导培养8h收获培养物，SDS-PAGE电泳检测目标蛋白大部分存在于包涵体中，用8mol／L尿素溶解后，利用C末端的His-6与Ni^2＋离子亲和层析纯化，得到单一的电泳蛋白带。

简介：轮毂电机式电动汽车在启动和运转过程中,电机控制系统经常要接收随机调速控制信号。传统PID控制难以实现快速、精确的速度调节。为解决此不足,提出采用神经网络PID（NNPID）进行控制的方法,首先对无刷直流电机进行建模分析,然后以BP算法训练神经网络并搭建控制系统,最后在Matlab/Simulink仿真环境下对该系统进行多种运转条件下的仿真并与传统控制策略进行比较,结果证明：基于神经网络的控制策略的电机控制系统启动平稳,能有效减少不稳定信号的干扰,对期望输出能实现较好的跟踪,可以满足一般电动汽车运行的需要.

简介：

简介：摘要：研究一类具有leakage时滞的离散型神经网络的状态估计问题．通过构造新的Lyapunov泛函得到保证估计误差全局渐近稳定的充分条件，并通过求解一个线性矩阵不等式（LMI）得到状态估计器的增益矩阵．采用一种新的时滞分割方法将变时滞区间分割为多个子区间，使该结果在获得更小的保守性同时也降低了计算的复杂度．

简介：研究一类具有分布时滞和反应扩散的随机细胞神经网络的稳定性。通过构造Lyapunov泛函,并利用It公式、半鞅收敛定理以及不等式技巧,得到了系统几乎必然指数稳定的充分条件。

简介：研究一类具有leakage时滞的随机马尔科夫跳变神经网络的稳定性，通过构造一个新的Lyapunov-Kra—sovskii泛函，并应用It6公式、随机不等式技术，得到了基于线性矩阵不等式（LMI）的均方意义下的全局稳定性判定条件．