摇摆条件下自然循环流量的混沌时间序列预测

针对摇摆条件下，核动力装置自然循环出现的自相关性、非线性以及高度耦合性等特点，建立了一种基于耦合数据的混沌时间序列预测模型。通过研究摇摆条件下自然循环的流动特性，以相空间重构技术为基础，研究了混沌时间序列耦合多变量预测方法。为了验证算法的有效性，以冷却剂剂体积流量为例，利用所建模型进行预测，预测值的相对精度为0.9712。结果表明，该模型的预测精度好、鲁棒性高，能够用于摇摆条件下自然循环的冷却剂体积流量预测。     

单调可数序列中紧空间和半连续函数插入

引入单调可数序列中紧空间的概念,给出了这类空间的函数单调插入刻画.     

刺纹车轮虫 18S rDNA 克隆与序列分析

首次对刺纹车轮虫(TrichodinacentrostrigataBasson,VanAs & Paperna, 1983)进行了 18S rDNA 的克隆测序并分析，研究结果显示：刺纹车轮虫是一种具有辐射状中央颗粒的淡水车轮虫，具有相对较高的 GC 含量而位于分子系统树的顶枝，它与海水环境中的车轮虫具有较高的序列相似性及较近的遗传距离从而聚为一枝。研究提示刺纹车轮虫具有较强的宿主适应性，在系统进化中分化较晚并与海水种类具有较近的亲缘关系；此外，车轮虫的同源性与 18S rDNA序列相似性、遗传距离具明显相关性，GC 含量与分子支序树分枝具有明显相关性。
     

平滑移动过程的矩完全收敛性

本文研究了基于φ-混合序列的平均移动过程的矩完全收敛性,主要工作是在Kim,Ko的基础上将矩完全收敛性推广至q阶矩,并将其中的结论作为本文的特例给出。     

非同分布φ混合序列加权和的强极限收敛性

利用φ混合序列矩不等式和截尾的处理方法,研究非同分布φ混合序列加权和强极限收敛性质的问题,得到了若干新结果,推广并改进了独立同分布情形下的相应结果.     

概率论的一个强大数定律

给出了概率论中一个强大数定律,拓广了辛钦强大数定律的适用范围.     

混合方法优化的自适应引力搜索算法

针对引力搜索算法存在的易早熟收敛、易陷入局部最优、搜索精度有待提高等缺陷，提出一种混合方法优化的自适应引力搜索算法（gravitational search algorithm，GSA）。首先利用Sobol序列初始化种群，增强算法全局搜索能力；其次引入Hamming贴进度计算种群成熟度，判断种群是否早熟；然后引入Logistic混沌对种群作混沌搜索，变异已陷入局部最优的粒子位置；最后基于早熟收敛判断因子改进引力系数，并为粒子位置公式添加收缩因子，促使种群加快脱离局部最优。对9个不同类型的基准测试函数做仿真实验，结果表明新算法能有效改善种群的早熟问题，具备更好的寻优性能。     

基于改进序列二次规划算法的复杂曲面轮廓度误差评定

针对复杂曲面的误差评定,本文提出了一种基于改进序列二次规划的误差评定方法,并利用MATLAB软件实现了误差评定的数值模拟仿真计算。实验结果表明,该方法能有效提升复杂曲面轮廓度误差的评定精度,为相关研究工作提供参考。     

SUMT法在传动轴优化设计中的应用

惩罚函数(SUMT)法将一个约束优化问题转化为一系列无约束优化问题来求解,数值稳定性好,求解范围广。将其应用到某型号空心传动轴的重量最小化设计,以其各项使用性能和尺寸要求为约束条件,采用内点罚函数法建立优化设计的数学模型,通过迭代得到最优设计参数。结果表明：SUMT法收敛快、精度高,是求解机械优化设计问题的高效算法。