冷连轧仿真系统虚拟对象级的设计要点

以某钢厂2030 mm五机架四辊冷连轧机系统为仿真原型,建立了4级结构五机架冷连轧过程动态仿真系统,讨论了对动态轧制过程与实体设备动态行为进行仿真的虚拟对象L0级的结构、功能.建立了含有移动数据库的分布式仿真数据库系统(DDBS),模块化设计仿真模型程序以提高可重性和仿真系统的安全性与可维护性,实现了冷连轧虚拟对象级的基于Web的客户层、应用层、资源层3级结构仿真平台,提供了基于Web服务的人机界面支持系统.设计的冷连轧虚拟对象级为研究和开发轧制自动化新技术而需要进行的虚拟轧制实验提供了合适的平台.     

TKSS—C型信号与系统实验箱的低通滤波器分析

对TKSS-C型信号与系统实验箱的低通滤波器实验模块进行了s平面几何分析，并利用MATLAB7．01中的Power Systems Blockset对其进行了仿真．     

创新教育模式下的模拟实践教学内容体系研究

创新教育模式是一种适应性的教育模式.它注重培养学生的创新意识、创新思维和创新技能.而创新并不是"闭门造车",它离不开实践活动.应将实践教学的内容与各种模式的实践教学环节相结合,全面构建完整的实践教育内容体系.     

临近空间单粒子效应的数值模型和电路模拟

针对临近空间单粒子效应进行了数值模型仿真和特征尺寸为0.1 μm的反相器电路的脉冲注入模拟研究。数值仿真结果表明器件临界电荷随着工作电压的降低而减小,敏感横截面随着临界电荷的降低而逐渐增大。临近空间微电子器件的单粒子翻转概率随敏感横截面增大而上升,但其又随临近空间高度的增加而下降。此外,利用SPICE软件脉冲注入模拟观察到了反相器电路的单粒子翻转现象。所得结论有助于深入研究临近空间的单粒子效应并为器件抗辐射加固提供了理论依据。     

基于MCMC模拟的相关系数平稳序列模型及其应用

提出了基于MCMC方法来估计相关系数平稳序列模型的参数;给出基于贝叶斯分布的相关系数平稳序列模型参数的算法;在无信息先验分布下,模拟证明了用此方法估计相关系数平稳序列模型参数的优良效果。最后对实际的广西电网-月负荷数据,分别用基于相关系数平稳序列模型的MCMC方法和极大似然估计法以及基于经典的ARMA模型建模,结果表明采用MCMC方法得到的模型给出的预测是最好的。     

一个应用于经济领域的基于知识的可灵活配置的智能蒙特卡洛仿真框架

电子商务的发展,促进了经济贸易的全球化、自由化,加剧了市场的竞争与波动,使得经济模型的适应性受到极大的限制.而经济模型是分析和预测经济发展的基础,为了改善这种限制,我们结合XML与知识技术,建立了一个可配置的智能模型仿真框架.我们也把随机数据库融入该框架中,从而实现了可配置的蒙特卡洛仿真.这样,我们极大地提高了经济模型的适应性、扩展性以及智能性.这种框架可以适用于任何能够运行完全参数化模型的仿真引擎.另外,我们还给出了5种分析仿真结果的方法,以帮助研究人员更好的分析、判断与预测.     

冲击式采煤机温升计算与仿真

介绍了冲击式采煤机液压冲击系统,利用功率键合图建立了数学模型,得出温度变化曲线,并据此提出了控制温度的具体措施。     

基于时效性的垂直搜索及其应用

基于时效性信息的特征,构建了一个用来提高专业搜索的"查全、准、新率"的垂直搜索引擎. 以航空机票价格为例,分析了时效性信息的获取和过滤技术,并给出了基于时效性垂直搜索引擎的关键程序.     

综合孔径微波辐射探测系统仿真平台设计

由于综合孔径微波辐射探测系统在理论分析和大型阵列物理系统构建方面都十分复杂,因而仿真成为十分重要的研究手段。从系统建模、“搭积木”设计、模型/算法库设计、多级仿真设计以及体系架构等方面论述了综合孔径微波辐射探测系统仿真平台的设计,仿真内容涵盖被探测目标、环境、天线阵列、接收机通道和信号处理等。实验结果表明,该平台能正确模拟对远距空中目标的微波辐射探测,可用于综合孔径微波辐射探测理论及系统设计的研究。     

Forecasting volatility by means of threshold models

The aim of this paper is to compare the forecasting performance of competing threshold models, in order to capture the asymmetric effect in the volatility. We focus on examining the relative out‐of‐sample forecasting ability of the SETAR‐Threshold GARCH (SETAR‐TGARCH) and the SETAR‐Threshold Stochastic Volatility (SETAR‐THSV) models compared to the GARCH model and Stochastic Volatility (SV) model. However, the main problem in evaluating the predictive ability of volatility models is that the ‘true’ underlying volatility process is not observable and thus a proxy must be defined for the unobservable volatility. For the class of nonlinear state space models (SETAR‐THSV and SV), a modified version of the SIR algorithm has been used to estimate the unknown parameters. The forecasting performance of competing models has been compared for two return time series: IBEX 35 and S&P 500. We explore whether the increase in the complexity of the model implies that its forecasting ability improves. Copyright © 2007 John Wiley & Sons, Ltd.