n维平均曲率方程同宿解的存在唯一性

本文应用Mawhin重合度拓展定理和分析方法研究了n 维广义平均曲率方程2kT周期解的存在性,证明了周期解序列存在极限,且极限点就是这个系统的同宿解.     

莆田市固定资产投资与经济增长关系的实证研究

基于莆田市1983-2012年间的固定资产投资与地区生产总值(GRP)的数据,利用单位根检验、协整检验、Granger因果检验和误差修正模型等理论方法,实证分析莆田市固定资产投资与经济增长之间的关系。结果表明固定资产投资与地区生产总值(GRP)存在长期稳定的均衡关系,固定资产投资与经济增长存在单向的因果关系,即固定资产投资是经济增长的Granger原因,这说明莆田市的固定资产投资是经济增长的重要动力。根据分析结果对莆田市的经济发展提出一些政策性的建议。     

遗传算法的DV-Hop算法改进

DV-Hop算法中,平均每跳距离是影响定位精度的因素之一。针对平均每跳距离带来的定位误差,对锚节点和未知节点的平均每跳距离进行了改进和优化。首先引入遗传算法计算锚节点的平均每跳距离;然后利用跳数小于等于3的锚节点的平均每跳距离加权处理未知节点的平均每跳距离,减少平均每跳距离带来的误差。仿真结果表明,在不增加硬件开销的基础上,改进算法能够有效提高算法的定位精度,并且具有较好的稳定性。     

脉冲型地震作用下斜拉桥纵向响应的简化计算

为研究近断层脉冲作用对斜拉桥地震响应的影响,在研究近断层地震动特性的基础上,利用最小二乘法进行脉冲模型数值拟合,通过等效模态法将复杂斜拉桥在纵桥向简化为单质点体系,建立、求解近断层脉冲作用下斜拉桥纵桥向的运动微分方程,得到斜拉桥塔顶位移、塔底弯矩与速度脉冲周期及幅值的解析关系,由此得出结构地震响应随脉冲参数变化的规律,并分别通过独塔和双塔斜拉桥的有限元分析对该方法的正确性进行验证,结果表明该方法简单可行,误差在工程可接受范围内.     

新型卷积码编码器结构与性能分析

综合了LDPC和卷积码的特征,给出了一种卷积码编码器结构的改进方法. 利用此方法可构造稀疏卷积码,进一步基于卷积码编码结构可实现高性能译码. 设计了基于MIMO系统平台的时变新型卷积码结构,并进行仿真分析. 结果表明,应用本文提出的卷积码编码器误码率在10-4时比传统卷积码编码器有2 dB的编码增益提高;同时提出的编码器结构还可实现传统卷积码无法实现的长约束并行编码,具有实现简单、译码延时小的优势.      

基于两级滤波的车辆相对加速度估计

针对智能交通中汽车防追尾碰撞预警技术难以准确获取车辆间相对加速度,从而影响预警准确性的不足,提出了一种基于两级卡尔曼滤波的相对加速度估计方法.首先建立准确描述车辆间相对加速度变化的车辆相对运动模型,利用卡尔曼滤波递推方法初步估计出相对加速度值.然后进一步结合相对速度信息,利用第二级卡尔曼滤波估计相对加速度的误差,对初步估计的相对加速度值进行修正,从而获取较为准确的相对加速度信息.实车试验结果表明,该方法的准确性和可靠性好,加速度估计误差小于0.5 m/s2.     

带约束拉杆方形钢管混凝土短柱偏压工作机理

为研究带约束拉杆方形钢管混凝土短柱偏压的工作机理,采用考虑材料泊松比变化、钢管和核心混凝土界面作用及钢管残余应力的有限元模型,利用有限元软件ABAQUS对其偏压受力全过程进行分析.从横向变形、荷载-竖向位移曲线、核心混凝土纵向应力分布、钢管与核心混凝土的相互作用、约束拉杆的影响等方面讨论了带约束拉杆方形钢管混凝土短柱偏压工作机理.结果表明:有限元计算结果与试验结果吻合较好;设置约束拉杆可减小构件的横向挠曲变形,改变截面的变形模态,增强钢管对核心混凝土的约束效应,提高短柱的偏压承载力和延性;约束拉杆间距越小,短柱的延性越好,偏压承载力越大;泊松比对短柱偏压承载力具有一定影响,残余应力则对其几乎无影响.     

机床温度测点优化方法研究及试验验证

针对机床热误差补偿技术中的关键温度测点选取问题,提出了一种温度测点优化新方法.首先采用简单相关分析,剔除掉与热误差明显不相关的测点.然后对初步筛选出的测点进行模糊聚类分析,以消除温度变量间的复共线性问题,同时进行灰色综合关联度分析,判断各测点与热误差间的紧密程度.根据分析结果,建立多个不同测点的热误差模型,对模型进行基于统计学理论的分析,确定出关键温度变量,将温度测点由20个减少至4个.根据优化结果,重新建立多元线性回归模型.误差预测结果表明,主轴Z向最大热误差从17.903μm减小到1.850μm.     

基于超像素融合算法的显著区域检测

针对目前流行的显著性检测算法不能精确反映显著性信息的问题,提出一种基于超像素融合方法的显著性检测算法. 首先对图像进行超像素分割,在保证高质量的图像目标边缘信息前提下,建立以超像素为节点的图模型;然后计算超像素邻接矩阵,将该图模型转化为最小生成树模型. 通过OTSU算法自适应地确定最佳阈值,根据该阈值将最小生成树模型的部分节点进行融合,获得大超像素分割区域;最后利用大超像素的颜色和相互距离信息,获得高质量的显著性图. 实验结果表明,相对于其他检测方法,该算法可以更有效地检测出图像中的显著目标,并能达到接近分割的效果.      

基于BP神经网络的交流输电线路可听噪声预测模型

可听噪声属于输电线路电磁环境的影响因子之一,其常规预测模型均存在使用条件受约束或预测误差偏大的问题.根据间接预测法的思想,以可听噪声通用表达式中的4个因素为输入变量,可听噪声值为输出变量,建立了三层结构的BP神经网络交流输电线路可听噪声预测模型.以国外多条输电线路可听噪声数据为样本,通过BP神经网络对样本进行训练,运用得到的模型对预测集线路的可听噪声值进行了预测.结果表明,与常规GE公式相比,采用BP神经网络预测模型的预测平均绝对误差要小1.641 4 d B(A).