不同边界条件薄壁截锥壳的高阶振动特性研究

采用传递矩阵法研究了不同边界条件下薄壁截锥壳的高阶振动特性.基于Love壳体理论建立薄壁截锥壳振动微分方程,根据薄壁截锥壳子段间的状态向量,通过传递矩阵法得出整体传递矩阵,并用高精度的精细积分法计算固有频率,通过文献和有限元法进行验证,并分析了薄壁截锥壳在不同边界条件下的高阶振动特性.结果表明,不同边界条件下,采用传递矩阵法计算高阶固有频率与有限元法的计算结果基本一致.当轴向半波数增加时,频率明显增大;随着周向波数的增加,频率先减小后增大.固支-固支和简支-简支边界下在m=1和n=7处得到最小频率,固支-自由边界下在m=1和n=6处得到最小频率,三种边界下最小频率值分别为400.1、325.6和226.1 Hz;边界条件约束越多,最低阶固有频率越大.     

初等变换在向量组的线性相关性中的应用

线性方程组的解及向量组的线性相关性是线性代数的核心内容,而初等变换是研究它们的最有力的工具,因此应用好这一工具对学习线性代数非常有帮助;用"提问—总结—举例"的方式给学生阐述了初等变换在向量组的线性相关性中的应用.     

微观剩余油赋存状态的矿物学机制探讨——以鄂尔多斯盆地中部中‒低渗砂岩储层为例

针对现阶段微观剩余油研究中可视化精度低、微观剩余油与矿物之间的依存关系不明确以及形态分类描述不完善等问题, 利用岩芯观察、铸体薄片分析、X射线衍射分析等手段, 以场发射环境扫描电子显微镜(FE-SEM)图像为基础资料, 联合能谱(EDS)分析资料, 研究鄂尔多斯盆地中部长2油层组和长9油层组的微观剩余油分布规律, 并探讨剩余油赋存状态的矿物学机制。结果表明, 微观剩余油的赋存状态由孔隙的大小和形态以及与孔隙相接触的边缘矿物的性质共同决定, 不同类型孔隙对剩余油的赋存能力取决于孔隙边缘矿物的形态、表面粗糙程度、比重和润湿性等物理化学性质。据此, 可将微观剩余油分为残留油团、半自由油岛、半自由油雾、半自由微油团和束缚油5个类型。     

一种基于位向量流分类算法的改进

在流分类算法中,聚合位向量(ABV)算法分类速度快、并行性好,但内存开销过大;位向量折叠(AFBV)算法对ABV算法进行了改进,降低了运行时内存的消耗,但其冗余计算增加了时间开销。针对上述不足,文章提出一种改进的位向量流分类算法,该算法无需进行位向量聚合,减少了内存开销,并按规则的源/目的IP地址前缀建立分组表,根据表中分组所包含IP地址数目降序排列,使得算法具有良好的时间性能。实验结果表明,本算法在大规模规则库下具有良好的时间和空间效率。     

国际石油价格波动的结构性因素分析

文章将石油供给性冲击、需求性冲击和投机行为冲击3方面结构性因素细分为5个内生变量,构建反映油价波动的结构向量自回归(SVAR)模型,并运用模型对1999—2012年期间油价波动的原因进行了实证分析。结果表明:需求性冲击无论是长期还是短期都是油价波动的最主要因素;其次,投机性冲击对油价波动的影响也较大,不容忽视;短期突发事件和供给冲击短期对油价有些影响,长期影响基本消失。     

改进型支持向量机在水质分类中的应用研究

文章分别使用BP、RBF等神经网络和支持向量机等非线性方法对相同的水质数据建立分类模型。使用支持向量分类机建立水质分类模型过程中,选用RBF核函数,结合归一、降维等数据预处理手段,利用网格搜索算法对参数进行寻优,得出水质分类模型。实验结果证明在非线性方法中,采用支持向量机并结合相应的数据预处理手段这种方案得出的分类准确率更高,更加具有推广性。     

基于改进人工鱼群算法优化SVR的预测模型

为了降低参数的设定对支持向量机确度的影响,鉴于人工鱼群算法具有易陷入局部最优、收敛速度慢等问题,提出了一种基于改进人工鱼群算法(AFSA)的支持向量机的网络安全态势预测模型,并与GA-LSSVM、PSO-LSSVM及ABC-LSSVM模型进行对比分析。结果表明:文中提出的改进AFSA优化SVM模型性能优于其他比照模型,具有较高的预测精度,对网络安全态势值预测具有较好的效果。     

基于支持向量机回归的曲面零件涡流测距标定方法

以燃料贮箱筒段外表面聚氨酯泡沫层厚度测量精度要求为例,开展4种常见曲率筒段试件标定试验;提出基于支持向量机回归的涡流测距标定方法,建立提离距离预测模型(LDPM),用于曲面零件涡流测距;研究曲率对涡流测距测量误差的影响规律.根据测量误差产生的原因将测量误差分为两部分:表面曲率误差和其他误差,分析误差分量在传感器量程范围内相对大小的变化规律,为曲面测量误差补偿提供参考依据.此外,对比分析LDPM与常用标定方法获得的标定函数在测量精度、计算速率方面的优劣,为曲面零件涡流测距选用何种标定方法提供建议.研究结果表明:LDPM在传感器量程初始阶段,表面曲率误差对曲率不敏感;在量程中点附近,表面曲率误差绝对值随着曲率的增加,先减小后上升;在终点区域,表面曲率误差绝对值随着曲率的增加而上升.在整个量程范围内的不同测量区间,其他误差保持不变.此外,LDPM可以将测量误差控制在[-0.5, 0.5] mm,精度与5项多峰高斯拟合相当,高于4次多项式拟合,能够满足厚度测量精度要求,无损检测操作方便.     

基于度量核和GHI核混合的植物叶片识别算法

针对现有识别算法中的核函数不能充分利用直方图的整体特征和不同维特征间的内在联系,提出基于度量核和广义直方图交叉(generalized histogram intersection,简称GHI)核混合的植物叶片识别算法.首先,构建多尺度边缘轮廓(multi-scale marginal contour,简称MMC)算子;其次,提取预处理后的叶片图像MMC形状特征、局部二值模式(local binary pattern,简称LBP)空域纹理特征、局部向量化(local phase quantization,简称LPQ)频域纹理特征,进而将这些特征拼接成复合特征;再次,利用度量学习和马氏距离改造负距离核构建度量核,将其与GHI核加权融合形成组合核;最后,进行仿真实验.仿真实验结果表明:相对于现有算法,该文算法对不同种类的植物叶片具有较高的识别率.     

基于免疫遗传优化支持向量机的普米语孤立词语谱图分类

基于免疫遗传优化支持向量机的普米语孤立词语谱图分类方法,首先利用短时傅里叶变(STFT)生成普米语孤立词语谱图;其次,提取普米语孤立词语谱图的二值特征;最后,利用免疫遗传优化支持向量机实现语谱图的分类.实验结果表明:普米语孤立词语谱图分类预测准确率为88%～91%.基于免疫遗传优化支持向量机的语谱图分类比基于语音信号分类效果更好.