MATLAB软件在电路教学中的应用

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针对电路课程具有较强的理论性和抽象性,提出将MATLAB软件引入到课堂教学中.结合实际案例,详细阐述了MATLAB编程和Simulink建模在电路课程教学中的实际应用,使抽象难懂的电路理论及电路分析方法以直观形象的仿真结果呈现出来,激发了学生学习的热情,提高了课堂教学效果.
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生物指纹图像在身份认证、安全支付、访问控制等方面有着广泛的应用,而指纹图像感知哈希技术在指纹图像检索、生物特征识别与保护中具有重要作用.提出并实现了一种基于特征点相对位置的指纹图像感知哈希算法.首先利用短时傅里叶变换对生物指纹图像进行增强预处理;然后根据形态学变换提取指纹的特征点和中心核,在密钥的控制下随机选取特征点和中心核形成三角形,并计算各个三角形的形心;最后将形心坐标编码为感知哈希值,通过计算感知哈希值之间的欧几里得距离来判断指纹图像的相似度.实验结果表明,算法能够较好地满足感知哈希的各项性质要求.
为研究不同加载点及不同加载方向对单桩荷载传递特性的影响,进行了相同条件下的桩端无土顶压桩、桩端有土顶压桩和底托桩的室内模型试验,得到了不同加载方式下桩身轴力、桩侧摩阻力等分布规律.研究结果表明:达到负摩阻力极限值所需要的桩土相对位移比正摩阻力的小,不同加载位置显著影响桩侧摩阻力的分布形式,桩侧摩阻力最大值出现在距离加载点1/3桩长处.对于承受竖向荷载的抗压桩,应充分利用好中上部地层,对承受竖向抗拔荷载的底托桩,应充分利用好中下部地层.为提高单桩竖向承载力进行桩侧注浆时,对于抗压桩,注浆位置宜取在桩的中上部
针对数字化车间显示终端种类多、异构性大,适配复杂等问题,阐述一种通过开发基于相同的Chromium浏览器内核实现面向Android和Windows系统的看板专用浏览器的方法来实现开机自启动、全屏显示、自动访问配置服务器地址等功能.该方法对异构终端进行同构化处理,以组件形式引入多种UI控件,从而支持多种UI风格界面,解决了系统的无差别化显示问题,最大程度地简化用户操作,成功解决异构终端的一体化显示问题.
为研究超声波层析成像技术对钢管混凝土密实度无损检测的有效性,分别从理论研究、有限元模拟和试验测试三个方面对钢管内混凝土缺陷的位置和大小进行了定性分析及定量判别.研究结果表明:钢管内混凝土存在缺陷时,声波传播路径会发生变化;以低于截面声速平均值百分比的定量计算方法可作为混凝土的判缺指标;有限元软件ABAQUS能够直观地反映声波传播方式,得出了与理论一致的最短路径传播方式;在试验测试中,超声波层析成像技术能完成对预设缺陷的识别.理论计算、有限元模拟及试验测试均表明,对于超声波层析成像技术,截面声速平均值随着缺
高延性水泥基复合材料与超弹性形状记忆合金的协同工作能够提高结构的耗能能力及自修复能力.使用形状记忆合金纤维能够有效克服形状记忆合金棒材或绞线存在的一些问题,具有更广阔应用前景.将不同直径和不同端头形状的超弹性形状记忆合金纤维以不同深度埋入拉伸应变可达3%的高延性水泥基材料中制作了多组试验试件,并通过位移控制加载对其进行拉拔试验,得到了拉拔应力-应变曲线,分析了各因素对形状记忆合金纤维与高延性水泥基复合材料黏结性能的影响.结果 表明:打结型端头能有效提高形状记忆合金纤维在高延性水泥基复合材料基体中的黏结强度
利用振动响应对结构损伤进行智能检测和诊断意义重大,但传统深度卷积神经网络模型在处理结构振动信号时存在模型参数多、信号细节信息损失、泛化性能不好等问题,因此提出一种基于一维空洞卷积神经网络的结构损伤检测方法.该方法所使用的神经网络模型通过空洞卷积来代替传统的卷积与池化的组合层,保持参数数量不变的情况下增大感受野;同时采用全局池化代替传统的全连接层来减少模型参数,以防止过拟合的出现,进而针对实际振动信号数据集类别不平衡的现象,通过对不同类别信号设置惩罚权重来训练代价敏感分类器,能有效提高样本不平衡情况下的结构
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基于试验得到了土骨架的导热系数.结合土颗粒矿物与孔隙水相互作用的微观机理,对孔隙水含量对冻土导热系数的影响进行分析.随着孔隙水含量的增大,土体导热系数变化曲线将出现两个特征点,分别为“土结构控制点”和“土结构离散点”.这两个变化特征点将导热系数变化曲线分为三个阶段:1)土骨架与强结合水结合阶段;2)孔隙水填充土孔隙阶段;3)孔隙水破坏土骨架阶段.在此基础上利用传热物理模型研究土体导热系数在这三个阶段的变化规律,并基于电晶格模型理论得到简便实用的导热系数计算式.
轴压荷载下纤维增强复材(FRP)约束混凝土应力-应变本构关系可分为强化型和软化型两类约束模型,其在极限状态时所固有的轴压应力及应变构成了各自本构的参数基础,准确计算这些本构参数可为FRP约束混凝土结构的性能评估提供判别依据.通过对现有FRP约束矩形混凝土抗压强度和极限压应变经验模型的性能进行综合评价,表明已有经验模型普遍存在通用性差、预测准确性低以及离散性大等问题.针对传统预测模型的局限性,基于反向传播神经网络,分别建立了强化型和软化型FRP约束矩形混凝土抗压强度和极限压应变预测模型.研究结果表明:神经网