三维服装计算机辅助设计的曲面逼近和消隐

本文介绍了三维服装 CAD 系统 GCAD-2中的人体曲面逼近和曲面消隐等的处理方法。三维服装 CAD 系统中的人体曲面模型是三维服装造型的基础,也是二维原型服装的依据。作者按照计算机辅助服装设计的基本要求,根据人体测量系统输入的数据,提出一种在最小二乘意义上的人体曲面逼近方法。采用这种方法,构造的人体曲面模型计算量小,可以方便地进行修改、控制和进行隐面处理和浓淡处理等。     

二阶拟线性奇异摄动边界层问题的一种解法

本文在摄动分析的基础上,提出一种渐近分析与数值计算结合,求解二阶拟线性奇异摄动问题渐近解析解的方法.该方法对于复杂的退化问题显示出了优越性.     

模糊形态运算及其性质与应用

本文试图从模糊集合理论的观点出发,综合以往关于形态分析的研究成果,把数学形态学与顺序统计学有机结合起来,建立所谓模糊形态学。首先阐述模糊集合 p 分位形态运算的基本概念,然后证明这种形态运算的一系列代数、几何与统计特性,最后简述它对图象分析与模式识别的应用,即 p 分位形态分析。     

含有奇异元件的有源线性网络计算机辅助分析

本文讨论了含有奇异元件的有源线性网络计算机辅助分析的问题,并提出了能解决问题的有效算法。根据本算法,用Pascal语言编写的UECAD程序,是个通用程序,可用以对任何线性电路,同时作可解性问题,复杂度问题,状态方程问题和输出方程问题的分析。这个程序曾在IBM-PC机上运行,效果很好。     

用离散型最小二乘法解混合边界矩形薄板的弯曲问题

混合边界矩形薄板的弯曲问题一般不易得到精确解。1960年日本学者曾给出部分简支,部分固定的混合边界矩形板的解答,其数学演算冗杂,而且是有限项的级数解。1984年国内有人用广义伽辽金法求解了此问题,但算式要积分,仍较麻烦。本文用加权残数法中的离散型最小二乘法求解此问题,提出的挠度试函数精确满足板内的微分方程,部分满足边界条件。因此,只需在部分边界上配点即可,算式简单,工作量少,算例结果良好。     

用加权余量法解析双位移复合材料梁的弯曲问题

本文以三角级数式作为试函数,根据双位移梁的理论,用加权余量法推导出两端固支,受横向对称分布载荷梁的挠度和转角公式,并利用此公式具体解析正交各向异性夹层梁的挠度和转角。     

硅钙粉尘云爆炸的下限浓度

在改进的哈特曼爆炸装置中测定了硅钙粉尘云爆炸的下限浓度;研制了测定粉尘浓度的光电探头;对田中达夫计算粉尘云爆炸下限浓度的理论公式进行了部分修正;用修正后的公式计算所得的硅钙粉爆炸下限浓度的理论值与实验测定值吻合较好。     

循环赋权图的谱分析

近年来,对循环图的研究已有很多出色成果,但对循环赋权图的研究却很少,对于多重循环赋权图和广义循环赋权图的研究则更少。本文对上述循环赋权图的谱结构进行分析,建立了谱定理和极限分布定理。所得结果在晶体能谱,同系物能谱,均匀连续介质有限元等方面有一定实用价值。     

基于正交最小二乘法模糊模型的短期负荷预测

将正交最小二乘法（OLS）模糊模型用于电力系统短期负荷预测,其推理系统模糊规则的生成、影响因素的选取和隶属度的确定均利用正交最小二乘法从历史数据中直接获得,从而克服了模糊推理系统的知识由咨询专家和经验来产生所造成的知识获取的“瓶颈”现象。相应的数学模型简洁有效。实际算例表明,该方法的预测精度较径向基网络法高0．3％－0．5％,每个模型运算仅需1s左右,具有较强的实用性。     

A RBF Network Learning Scheme Using Immune Algorithm Based on Information Entropy

A hybrid learning method combining immune algorithm and least square method is proposed to design the radial basis function(RBF) networks. The immune algorithm based on information entropy is used to determine the structure and parameters of RBF nonlinear hidden layer, and weights of RBF linear output layer are computed with least square method. By introducing the diversity control and immune memory mechanism, the algorithm improves the efficiency and overcomes the immature problem in genetic algorithm. Computer simulations demonstrate that the RBF networks designed in this method have fast convergence speed with good performances.