对统计指标教学中几个问题的探讨

统计指标的计算范围与口径的差异、平均指标与强度相对指标的区分、统计指标归类、由相对数或平均数计算平均数时算术平均数与调和平均数的选择等问题常使学生困惑。本文致力于对这些问题作几点探讨。     

不同压实度花岗岩残积土的渗流模拟

以桂东南地区不同压实度的花岗岩残积土为研究对象,结合显微CT(micro computed tomography,微计算机断层扫描技术)扫描试验与Avizo软件中先进的数字图像处理技术提取孔隙网络模型.然后基于流体力学的传统方法(computational fluid dynamics,CFD),将孔隙结构的数字岩心模型导入Comsol进行微观尺度的渗流模拟,从微观角度研究水在不同压实度花岗岩残积土孔隙中的渗流特性,并与实测渗透率对比,检验数字岩心模型准确性、代表性.研究结果表明:花岗岩残积土渗流过程中,最大速度出现在连通性好的孔隙中心区域,且远超其他部位,沿着孔隙中心向外壁的方向,渗流速度逐渐减小;在连通性差的区域,流速近乎为0.随着压实度的增加,花岗岩残积土的孔隙连通性变差,各个截面上的孔隙结构发生变化,且各截面的平均渗流速度逐渐减小,这表明压实度对花岗岩残积土的渗流特性有重要影响.压实度为90％、100％、110％花岗岩残积土的平均渗透率模拟值分别是实测值0.9、1.35、0.77倍,该数字岩心模型能较准确地代表压实土体内部真实的孔隙渗流特征.     

大量程光纤准白光干涉绝对测距技术

提出了一种新型光纤准白光干涉测距系统,系统由定位干涉仪和扫描干涉仪两部分组成,将目标的定位过程和测量过程分开,可实现绝对距离测量。同时,在定位干涉仪中加入光开关和多组已精确标定、具有不同光程差的光纤组,完成两级多次量程倍增,使得系统可只利用短扫描导轨(如200mm)进行大量程(10m以上)、高精度(相对精度可达10~(-5)量级)的绝对测距。     

基于梯形模糊数的模糊最小一乘回归模型

本文给出一种梯形模糊数的距离,并基于这种距离,建立了关于梯形模糊数的模糊最小一乘回归模型.针对输入、输出和回归系数分别为实数和梯形模糊数的三种情形,进行了详细的研究与分析.最后,通过3个实例验证了所提模型的有效性.数据模拟结果表明我们的方法具有较好的拟合效果.     

绝对关联度及其应用

给出关联空间及其绝对关联度的概念,在此基础上,提出一种保持平移变换不变的绝对关联度计算公式。最后给出一个算例     

广义I型逐阶区间删失混合Weibull数据的参数估计

源于有限混合总体的广义I型逐阶区间删失数据参数估计方法的研究不多,基于有限混合Weibull模型,讨论Expectation-Maximization(EM)算法对广义I型逐阶区间删失数据参数估计的有效性及其改进。首先给出估计参数的EM算法,通过仿真算例,说明EM算法对广义I型逐阶区间删失混合数据参数估计产生了过度迭代现象,进而,提出了停止EM算法的加权绝对偏差信息准则。改进的EM算法改善了EM算法无法确定参数估计停止迭代时刻的不足,在选择适当初值后,可快速获得满意的参数估计结果。仿真算例验证了该方法的有效性。     

精密设备主动SAWPSO-PID振动控制器设计及仿真研究

比例-积分-微分(PID)控制器具有简单、稳定性好、可靠性高、鲁棒性强等特点,在振动控制领域应用广泛。而传统的主动PID控制器参数以假设或经验性选取为主,不科学且不能充分发挥控制器性能。自适应权重粒子群算法(self-adaptive weight particle swarm optimization,简称SAWPSO)克服了传统粒子群算法寻优过程的早熟情况,能使PSO算法达到局部及全局最优的平衡。文章基于SAWPSO算法,设计了SAWPSO-PID控制器,以时间乘以误差绝对值积分(ITAE)为目标适应值函数,对精密设备振动进行了PID参数自整定的优化控制研究,并与经验型参数选定PID振动控制、被动隔振(无控)进行了对比分析。     

绝对值方程解的一个存在性条件

通过对绝对值方程的光滑形式构造同伦方程, 证明了同伦路径的存在性、 有界性和收敛性, 得到了绝对值方程解存在的一个条件, 该条件比现有条件更弱.     

篮球训练中目标设置对投篮命中率影响的研究

投篮技术动作直接影响投篮命中率,心理因素、体能因素等对投篮命中率也产生重要的影响,投篮命中率的高低决定着比赛是否能取得胜利.要想提高投篮命中率,就要有自信心和掌握正确的投篮技术动作,并具有良好的身体素质.因此,就不同目标设置对篮球投篮命中率的影响进行实验研究,以提高投篮命中率.     

基于遗传算法的最小一乘回归新算法

最小一乘在稳健性上比最小二乘好,使得最小一乘在工程中得到广泛的应用,但求解最小一乘的算法并不理想;本文根据最小一乘的性质,把最小一乘问题变为组合优化问题.将遗传算法用在最小一乘模型的求解上,在后面的仿真实验中得到了较好的效果.