层式通风房间垂直温度分布预测方法

基于层式通风房间室内空气流动特性建立了室内垂直温度分布预测模型.该模型将室内空气流动特性与热质平衡方程有机结合,并反映了室内热源强度、墙体辐射及送风参数等边界条件对室内垂直温度分布的影响.通过将模型计算结果与实验数据进行对比分析,发现室内垂直温度预测值与实验数据吻合较好,并在趋势上反映出层式通风房间室内垂直温度的变化特征.因此,本文提出的模型具有较好的预测精度,能够很好地用来指导层式通风系统的实际应用及能耗分析.     

非线性温度梯度作用下水泥混凝土路面力学分析

为合理评价水泥路面温度沿深度方向的非均匀性分布对水泥混凝土板的应力和变形的影响,利用有限元软件模拟非线性温度梯度荷载;为分析不同程度非线性温度梯度对板的应力响应引入了非线性温度分布指数.研究结果表明:以线性温度梯度计算非线性温度梯度应力时,正温度梯度的应力偏大,负温度梯度的应力偏小.非线性温度梯度时板的变形和线性温度梯度板产生的变形则基本相同.负非线性温度梯度分布时:随着板厚和板弹性模量的增加,非线性温度梯度对板顶的应力影响增大;增加地基反应模量可以减小非线性温度梯度影响.并通过大量数据回归分析得出负温度梯度时板顶下最大应力计算公式.     

关于正则条件概率的几点注记

本文证明了关于正则条件概率与正则条件期望的几个恒等式,并将所得结果应用到未必起始于固定点的Brown运动上,同时证明:一个Brown运动如果不起始于固定点而是起始于一个随机变量,则在关于初值的正则条件概率下,对于几乎所有的初值,该运动仍是Brown运动。     

基于无标度网络的LDPC码的构造

基于无标度网络的幂律分布特性来优化不规则低密度奇偶校验(LDPC)码的变量节点和校验节点度的分布,使其具有最短的迭代译码长度。根据节点度的分布,采用渐进添边算法和短环删除算法设计出无四环的新LDPC校验矩阵。利用Matlab对所构造的SF-LDPC码进行仿真分析。结果表明,在保证误码率性能的前提下,SF-LDPC码的平均译码长度和运算复杂度得以降低。     

关于三参数Pareto分布的参数估计问题

在逐步增加首失效截尾样本下,研究三参数Pareto分布族形状参数的一致最小方差无偏估计(UMVUE),在对称平方损失函数下,讨论其Bayes估计和参数型经验Bayes(PEB)估计;按照均方误差(MSE)准则,比较UMVUE与PEB估计的小样本性质;根据形状参数的风险,导出其Bayes估计与PEB估计的大样本性质,并获得它们的收敛速度o(n-1)。     

纺织服装工业与棉花产业带的 空间布局及协调

本文根据交易效率损失与地理距离成正比这一假设,建立关于棉花产地、纺织服装加工地和最大服装需求市场的一般均衡模型.最优选址位置由棉花交易效率、纺织服装交易效率和需求市场人口比例共同决定.根据这一结果,再对近10年年鉴数据进行回归分析,发现各地区纺织服装加工业的比重与当地需求市场和交通密度密切相关.这对通过改善中西部地区的交通环境、扩大中西部地区消费需求市场,以及实现我国纺织服装业由东部地区向中西部发展转移具有重要意义.     

拓展目标杂波概率假设密度估计

针对拓展目标概率假设密度滤波器中的未知杂波概率假设密度,提出了杂波概率假设密度估计算法。算法利用有限混合模型极大后验估计杂波概率假设密度,取混合权重的熵分布作为混合参数的先验分布;在渐进假设条件下,利用拉格朗日乘子推导了混合权重的递进估计公式;在混合权重递进估计过程中,通过混合权重置零操作来实现对有限混合模型中混合分量的删减。以二维场景为例对算法进行了仿真实验,结果表明:在拓展目标概率假设密度滤波器高斯混合实现的框架内,所提杂波概率假设密度估计算法的跟踪性能接近真实杂波概率假设密度时的跟踪性能。     

Wiener过程性能退化产品可靠性评估新Bayes方法

针对Wiener过程性能退化产品的可靠性评估问题,通过分析先验分布和损失函数两个因素,提出一种新的Bayes方法.假定Wiener过程参数服从共轭先验分布,对求解参数的后验分布进行理论分析;基于平方损失、绝对损失、0-1损失3种损失函数,分别求得Bayes估计结果;对航空发动机可靠性评估进行了实例分析.相对于已有方法,该方法在求解参数的后验分布时具有更广泛的适用性,并且运算过程更简单.对于民航发动机可靠性评估这一特定应用,3种损失函数中选取绝对损失函数时参数估计的拟合程度最优.     

浅谈煤矿井下大巷带式输送机的电控设计

从工程设计经验出发,分别从供配电设计和控制设计两个方面,阐述了煤矿井下大巷带式输送机电控设计的方法及步骤,并深入剖析了每一步骤所包含的设计内容。     

基于蒙特卡洛法的铣削让刀误差概率分布预测

基于斜角切削理论,建立铣削力计算模型,求解得到铣削力.构建薄板受力变形的挠度函数,结合刀具的受力变形求解刀具-工件耦合变形的铣削让刀误差.采用神经网络拟合方法,求出输入铣削参数与输出最大让刀误差的函数关系.考虑刀具参数、材料参数、工件参数以及加工工况等随机参数对金属切削的影响,利用蒙特卡洛方法,对输入参数进行抽样,将参数样本代入神经网络拟合的函数模型中,获得铣削让刀误差样本,并分析其概率特性,从而提出一种铣削让刀误差的概率分布预测方法,较确定性计算铣削让刀误差的方法更加符合实际.