基于ZigBee网络的Cluster-Tree能量优化算法

在ZigBee网络的Cluster-Tree算法中,簇首节点容易过早耗尽自身能量,减少网络的整体寿命。针对此问题,给出了更改簇首节点的方法,避免剩余能量低的簇首节点转发大数据,减少节点到协调器的跳数,提高网络的应用价值。     

关于丢番图方程x3±53=3py2

设P为奇素数,运用同余式、平方剩余、乐让德符号的性质等初等方法得出了丢番图方程x^3±5^3=3py^2无正整数解的两个充分条件．     

面向一类混合退化装备RUL预测的平行仿真技术

针对一类带离散冲击的混合退化装备剩余寿命预测问题,研究了面向混合退化装备剩余寿命预测的平行仿真技术.提出以混合Wiener状态空间模型为基础仿真模型,以泊松冲击到达为模型选择判据,在实时退化数据驱动下,实现仿真模型在线选择,利用强跟踪滤波和期望最大化算法进行仿真模型数据同化和未知参数在线估计,从而实现仿真模型演化,提高仿真模型逼真度.在此基础上,实现了基于平行仿真的剩余寿命实时预测.利用某轴承性能退化数据对平行仿真方法进行了实例验证,仿真结果表明平行仿真方法能有效仿真轴承的性能退化过程,剩余寿命预测的不确定性小、精度高.      

基于半经验融合方法的锂离子电池剩余寿命预测

针对锂离子电池剩余使用寿命预测中机理模型建立复杂、数值求解困难,而纯数据驱动方法通用性不强的问题,提出了一种基于高斯拟合模型和粒子滤波算法相结合的半经验融合预测方法。首先设计并实现锂离子电池寿命衰减实验采集多组数据,其次利用MATLAB工具进行数据预处理并利用高斯拟合方法建立寿命衰减规律描述公式,再基于此建立寿命衰减状态空间模型和观测模型,最后利用粒子滤波算法进行跟踪预测。结果表明此预测方法能达到小于5%的预测精度。     

基于解析冗余关系理论的电力电子电路健康预测

讨论了电力电子电路中元器件级的健康预测。元器件级的剩余使用寿命是通过反推残差信号方法得到的。首先利用键合图建立系统的动态模型,得到全局解析冗余关系,通过故障特征矩阵进行故障检测与隔离;然后与元器件的退化模型相结合的方法,得到元器件相对应的残差退化曲线,从而获得元器件退化过程数据样本。根据元器件的等效电阻与残差的退化关系,结合故障阈值与失效值和极限学习机(extreme learning machine,ELM)算法可计算出元器件级的剩余使用时间。最后将该方法应用于典型电力电子电路Buck电路中,在20-sim软件和Matlab仿真环境中进行联合仿真,验证了此方法的有效性。     

全要素生产率分析新方法:Fre-Primont指数

针对全要素生产率现有分析方法中存在的问题,基于全要素生产率的定义,引入Fre-Primont指数,并对其性质和分解进行了介绍.首先,以距离函数为加总函数构造出Fre-Primont指数,并证明该指数满足乘法完备性和传递性;其次,结合相关效率概念的经济学内涵,将Fre-Primont指数完全分解为技术进步、技术效率变化、规模效率变化与剩余混合效率变化的乘积;最后,利用该指数对我国29个省区2001年~2010年的全要素生产率进行了实证分析.     

酸和热解耦合法提取剩余污泥蛋白质的研究

从城市污水处理所产生的剩余污泥中提取蛋白质是污泥资源化的方法之一。本文主要利用单一热解、单一酸解及酸和热解偶合法提取蛋白质,并对其提取效果进行探讨。试验表明:单一热解和酸解法可提取部分剩余污泥中的蛋白质,但是效果不理想。而采用酸和热解耦合,在p H=1,温度保持在110℃,处理时间6h条件下,蛋白质提取效率可达61.59%。     

整系数多项式在有理数域上不可约判别法

在艾森斯坦因判别法的基础上,证明了整系数多项式在有理数域上不可约的一个判定定理,再利用模p剩余类域知识对整系数多项式的系数进行了进一步的讨论,给出了一个整系数多项式在有理数域上不可约的新的判别法。     

关于丢番图方程x~2+7=2~n

用完全初等的方法即Pell方程、递推序列和指数的一些简单性质证明了丢番图方程x2+7=2n仅有五组正整解.     

面内循环压缩载荷下船体平板的剩余极限强度

通过对受压薄板进行弹性大挠度理论与刚塑性极限分析,提出了对面内压缩循环下基于塑性累积变形的船体平板剩余极限强度的简化分析方法,区分了面内压缩循环历程所包括的加载、塑性流动与卸载等三个典型阶段.经过与已有实验结果进行对比,表明简化方法的结果能更好地符合实验结果.最后,运用简化方法与非线性有限元分析了一块实船船体板面内循环压缩载荷下的剩余极限强度,所得结果一致.