Glauber和Kawasaki动力学下正方格子上伊辛模型居里温度的蒙特卡罗计算

利用蒙特卡罗方法研究正方格子上的伊辛模型的相变问题．讨论了不同翻转方式(随机翻转和顺序翻转)以及不同动力学规则(Glauber动力学和Kawasaki动力学)对正方格子上的伊辛模型的居里温度Tc的影响．结果表明，当Glauber动力学占主要地位时，在两种翻转方式下都可以计算出居里温度Tc的值，当Kawasaki动力学占主要地位时，只能用随机翻转的方法获得居里温度Tc．     

弯曲铝合金方管的轴压性能试验研究

为研究带初弯曲度铝合金方管的轴压承载力,完成了8个试件的轴压稳定性试验,并建立了与试验条件一致的有限元模型。通过对比试验和有限元分析结果验证了有限元模型的可靠性。结果表明,带有较大初弯曲度铝合金方管的破坏模式为整体弯曲失稳。最后,根据有限元分析结果拟合得到较大初弯曲度铝合金方管的整体稳定系数计算式,并将拟合计算式结果和数值分析结果及试验结果进行对比,验证了计算式的正确性。     

基于神经网络的船舶稳性预报研究

为省略船舶稳性计算中横摇阻尼以及船舶阻力等参数的复杂计算过程,提出一种采用径向基函数(RBF)神经网络对第二代完整稳性失效概率预报的方法.研究包括过度加速度、瘫船稳性以及骑浪/横甩3种失效模式.通过研究船舶相关参数对各失效模式失效概率的影响,确定采用RBF神经网络对每种失效模式进行预报时输入特征的选取,从而降低训练时长.使用训练后的网络对样本船稳性进行预报,采用均方误差和平均绝对百分比误差对预报结果进行评估.对3种失效模式预报结果的平均绝对百分比误差分别为6.49%、7.09%、5.70%,均小于10%,表明采用RBF神经网络可较为精准地对船舶稳性进行预报.     

基于网络药理学探讨尪痹方治疗类风湿性关节炎的机制

基于网络药理学方法探讨尪痹方治疗类风湿性关节炎(rheumatoid arthritis, RA)的潜在机制。应用中药系统药理学数据库与分析平台筛选出尪痹方的化学成分及作用靶点,GeneCards数据库检索RA相关靶点,维恩图获取药物与疾病交集靶点,利用STRING数据库得到蛋白质-蛋白质相互作用(protein-protein interaction, PPI)网络信息,使用Cytoscape构建药物-有效成分-靶点-疾病网络与PPI网络图,通过DAVID数据库对共同靶点进行基因本体(gene ontology, GO)和京都基因与基因组百科全书(Kyoto encyclopedia of genes and genomes, KEGG)分析。使用SYBYL-X 2.1.1软件进行分子对接验证。经过筛选得到32个有效成分及99个相关靶点,核心靶点为IL-6、TNF、AKT1、VEGFA、PTGS2等。GO功能富集分析主要涉及RNA聚合酶II启动子转录的正调控等生物过程,KEGG通路富集分析主要涉及TNF信号通路、T细胞受体信号通路、Toll样受体信号通路、破骨细胞分化等信号通路。分子...     

一种改进的树形矢量量化编码算法

矢量量化中的一个最严重的问题是在一本码本中搜索最近码字的高计算复杂度。本文在研究树形矢量量化的基础上提出了一种改进的树形矢量量化编码算法。实验结果表明,本文提出的编码算法相对于树形矢量量化算法可大大改善峰值信噪比（ＰＳＮＲ）。     

一种神经网络实现GPS导航定位算法

目的 研究ＧＰＳ接收机状态解算的估计方法。方法 利用Ｈｏｐｆｉｅｌｄ神经网络对ＧＰＳ接收机数据进行处理,结果 以统计自述平均误差和均方根误差作为衡量性能的指标,神经网络方法与迭代量小均方误差算法相比较定位误差减小,结论利用神经网络实现ＧＰＳ接收机状态解算是可行的,且与迭代最小均方误差算法比较,可提高定位精度。     

方腔内混合对流换热的数值研究与模型实验

为研究方腔内混合对流向受迫对流过渡的临界参数,通过数值模拟和模型实验,得到了不同工况下的流场、温度场,并将数值结果与实验结果进行了对比,通过一系列的数值计算,取得了均匀通风方式时混合对流处于受迫对流占优状态、自然对流受到抑制时的特征参数,指出描述方腔内混合对流的特征参数Ｇｒ／Ｒｅｎ中的ｎ不等于２,并发现当自然对流引起的旋涡消失时,自然对流对换热仍有一定的影响。     

一类拟线性第二边值问题的存在唯一性

本文在ｆ（ｔ,ｘ）,ｆｘ（ｔ,ｘ）,β（ｔ）连续,ｆｘ（ｔ,ｘ）≥－β（ｔ）,β（ｔ）≤π２０＋α２４,β（ｔ）π２０＋α２４,π０为方程αｓｉｎｘ２＋ｘｃｏｓｘ２＝０的最小正根条件下,证明了第二边值问题．ｘ＂＝αｘ＋ｆ（ｔ,ｘ）,ｘ（０）＝ａ,ｘ（１）＝ｂ对于任给实数α,ａ,ｂ都有唯一解     

用进化规划思想优化径向基函数神经网络结构的均衡器

针对训练径向基函数(RBF)神经网络均衡器的随机梯度算法(SG)中,神经网络的结构是指定的并且所用训练样本较长的问题,引入进化规划思想,用进化规划方法确定径向基函数神经网络的结构,用基于最小均方(LMS)误差准则的自适应算法调整神经元到输出端的连接权重.蒙特卡洛仿真表明,用这种方法确定的均衡器可以达到与SG算法相同的性能,而所用训练样本很少,网络结构不需要事先指定.     

降凝剂对胜利原油蜡晶的影响

利用X-RAY衍射、偏光显微镜和微电泳仪研究了降凝剂对原油中蜡的结晶的影响。 取得以下主要结论:从原油中分离出的蜡晶为正交晶型的晶体,晶面距为0．4156nm,结晶度 为70．5％,表现出长程有序;原油组分增大了蜡晶转化成斜方晶型的趋势,使蜡晶的晶面距 增大,蜡晶表现为短程有序,这种转化依赖于原油组分的性质和含量;降凝剂降低蜡晶体的 有序度,晶面距增大到0．4190nm,57％的蜡转化为斜方晶型;降凝剂使蜡晶带电,由于电性 排斥使蜡晶高度分散而稳定存在．