黎曼流形上关于p-Laplacian的ν-Euclidean类型的Faber-Krahn不等式

首先利用Federer-Fleming定理研究了黎曼流形上p-Laplace算子的解析Faber-Krahn不等式;其次利用余面积公式和Cavalieri原理研究了黎曼流形上p-Laplace算子的解析Faber-Krahn不等式的一般化.     

基于NOMA的认知无线电网络功率分配

考虑采用非正交多址接入(NOMA)技术的认知无线电网络下行链路的功率分配问题,旨在最大化接入系统的次用户数,提升系统的频谱效率.在不影响主用户通信的情况下,对次用户进行合理的功率分配,使得系统接入的次用户数最大化.在系统可用功率未得到充分利用时,考虑在接入系统的次用户间对未利用的功率再次进行功率分配,提升系统的频谱效率.仿真结果显示:当次用户最小速率为2.5 bit·s~(-1),请求接入系统的次用户数为10时,频谱效率可提升13%.     

基于提升度的KNN分类子的分类原则改良模型

针对非均匀类数据,本文提出K最近邻分类子的一个分类原则改良方法,能够度量待分类数据的K个近邻点中的类比率提升量,增大了最小类数据的竞争力,明显地提高了小类数据的分类正确率。实验结果表明,本文提出的改良分类原则对非均匀数据分类的准确率明显高于传统的KNN分类算法。     

基于高斯滤波下的粗糙度不确定度的计算

自由曲面的粗糙度的大小直接反映了表面加工质量的优劣.粗糙度的提取可以通过滤波过程来实现,本文选取高斯滤波来确定粗糙度评定中线,高斯滤波可以得到较为准确的粗糙度.本文将粗糙度评定中线根据波峰和波谷的位置在其临近部分分段模拟为二次曲线,最终分别得到波峰和波谷段的粗糙度评定中线的表达式.在此基础上,建立了关于粗糙度Rz的数学模型.随后采用"测量不确定度的标准指南"(GUM)来计算粗糙度的不确定度,并采用自适应蒙特卡罗方法(AMCM)来进行比较,得出了高斯滤波模型下通过GUM法来计算粗糙度不确定度是一种有效的方法.     

大气硝酸盐中氧同位素异常研究进展

硝酸盐是大气中的主要污染物,其前体物NO_x(NO+NO_2)参与大气中多种光化学反应,可以改变大气氧化特性,有利于细颗粒物的形成,影响气候系统与人类健康.硝酸盐氧同位素异常(Δ~(17)NO_3~-)是解析大气硝酸盐生成途径的有力手段.本文对大气硝酸盐氧同位素异常的研究进展进行了综述.首先列举了测试大气硝酸盐三氧同位素(~(16)O, ~(17)O和~(18)O)的前处理方法(热解法、细菌法和化学法),并对比了全球范围内大气硝酸盐氧同位素异常的时空分布特征.其次总结了大气中硝酸盐生成的主要途径及其氧同位素质量守恒,讨论了大气硝酸盐中氧原子的可能来源及其氧同位素异常值,评估了全球及典型区域尺度上氧同位素异常的模型.最后对大气硝酸盐氧同位素异常的未来研究方向进行了展望.     

非圆形截面直梁的自由振动

本文以空间曲梁理论为基础,推导出具有非圆形横截面的直梁的运动微分方程,对其自由振动特性进行研究。方程中不仅考虑了转动惯量、轴向变形和横向剪切变形的效应,而且考虑了与扭转有关的翘曲变形对梁固有频率的影响。结果表明:在考虑了翘曲效应后,用本文方法得到的解和有限元结果吻合得很好,翘曲变形对梁的第5—8阶固有频率有较大影响。     

采用显式动力学的轴承性能退化评估指标构建

针对非平稳工况下常规时域统计特征对滚动轴承早期微弱故障不敏感的问题，提出一种对早期微弱故障敏感且能表征性能退化趋势的性能退化评估指标，即特征相似比(FSI)。首先，对4种变工况轴承振动信号进行测试，分析统计特征对径向载荷、转速波动和故障程度的敏感性；然后，选择对工况不敏感但对故障程度敏感的特征作为最佳特征；最后，通过计算相邻两样本最佳特征的相似比构建FSI指标。采用所构建的FSI指标对轴承仿真故障数据和全寿命疲劳试验数据进行试验验证，结果表明：轴承发生早期故障时，最佳特征幅值增加9.4%,高于均方根值的4.7%、绝对均值的5.2%;全寿命轴承出现微弱故障时，FSI幅值增加21.8%,高于均方根值的6.5%,且FSI准确表征了轴承性能退化趋势。     

基于特征碘离子的非靶向筛查鉴定河北省地下水中碘化消毒副产物

联合高分辨质谱和碘化消毒副产物(I-DBPs)的特征质谱性质, 建立一套完整的非靶向分析方法。以河北省17口监测井为研究对象, 筛查地下水样品中I-DBPs的种类、数量及分布。共筛选出含有同分异构体的I-DBPs疑似离子2408种, 其中不同质荷比的数量为839, 远高于以往研究报道的I-DBPs数量。疑似I-DBPs离子中, 对碘离子响应强度排前十位的离子进行结构鉴定, 其中响应强度排前两位的两种离子被鉴定为酚类I-DBPs, 其发育毒性比对应的脂肪族I-DBPs高数十至数百倍。进一步的分析结果表明, 酚类I-DBPs是样品中主要的I-DBPs 类型之一。最后, 通过主成分分析, 讨论2408种疑似I-DBPs的分布特征。根据主成分分数, 筛选出明显偏离其他采样点的3个采样点。根据装载因子, 通过高斯混合模型对疑似I-DBPs进行聚类, 得到4类离子, 其中3类离子分别属于3个离群采样点的特征污染物。这些结果表明, I-DBPs的分布在河北省内的不同地区具有明显的差异性和复杂性。