基于马氏距离的二元退化可靠性分析

为解决二元退化产品可靠性建模困难,提出了基于马氏距离(Mahalanobis distance,MD)的二元退化产品可靠性分析方法。首先引入MD,将二元退化数据降维至一元MD,并采用蒙特卡罗方法确定MD失效阈值;然后分别采用了Wiener过程的基本模型和3个具有随机参数的Wiener过程模型进行退化建模,运用贝叶斯方法进行参数估计,并通过模型验证、分位数图(quantile-quantile plot,QQ图)和改进的留一法交叉验证等模型选择方法综合判断确定最优模型。最后采用裂纹增长数据实例验证了所提方法的有效性。     

基于低秩交叉重构的领域自适应算法

为了解决现有领域在自适应方法中忽略了整个数据域内部结构的信息和源域与目标域之间的差异问题,提出了一种新的基于低秩交叉重构的领域自适应方法.通过对源域和目标域的交叉重构来构造新的源域与目标域,使得同类数据相互交织,缩短了同类数据之间的距离; 通过对重构矩阵施加低秩约束,将2个域的同类数据对齐,以此来充分挖掘源域和目标域同类数据之间的内在结构信息,并利用该结构信息来学习分类器,从而取得更好的跨域识别效果.在5个公开数据集上的实验结果表明:该方法具有较高的跨域识别准确率.     

扩容器选择数学模型建立及仿真实现

为了解决手工设计时,工作效率低、无法保证发电机组的安全和经济运行等问题,建立了扩容器选择数学模型,并采用Visual Basic 6.0开发扩容器选择计算机系统. 在系统中使用ActiveX数据对象通过OLE DB Provider访问数据库服务器中的数据,具有对基础数据的管理功能. 利用扩容器选择计算机系统可以做到操作简单,减少人为造成的误差,提高设计效率.     

衣康酸酐与L-丙交酯共聚物的制备与性能研究

以衣康酸酐(IAn)和L-丙交酯(LLA)为单体、辛酸亚锡为催化剂,采用熔融开环聚合的方法合成一种新型的生物基聚乳酸共聚物(IAn-PLLA).用1 H-NMR、GPC、DSC、TGA、XRD、水降解测试表征共聚物的结构与性能.1 H-NMR结果表明,合成的共聚物为预期产物;DSC和TGA分析表明,随着IAn摩尔比增大,IAnPLLA的熔点和玻璃化转变温度降低,但仍有较好的热稳定性;磷酸盐缓冲溶液(pH=7.4)中的降解测试结果表明,随着衣康酸酐含量的增加,共聚酯的降解速率显著提高.     

两种Mg-Zn-Nd合金的微观组织和性能

利用X射线衍射仪、扫描电子显微镜、万能力学试验机、电化学法等手段,研究Mg97Zn1Nd2(Ⅰ)和Mg94Zn2Nd4(Ⅱ)2种镁合金的微观组织、力学性能及电化学腐蚀性能。结果表明:2种合金均由α-Mg基体相和第2相Mg12Nd组成,第2相在Ⅰ合金中呈不连续断网状分布,在Ⅱ合金中呈近似连续网状分布。Ⅱ合金较Ⅰ合金的晶粒更加细化,抗拉强度、硬度及延伸率分别由201.73 MPa、82.2 MPa及3.07%提高到220.61 MPa、87.2 MPa及5.31%。Ⅰ合金为脆性断裂,Ⅱ合金为混合型断裂。Ⅱ合金较Ⅰ合金腐蚀电流密度由-3.342 m A/mm2增大到-2.834 m A/mm2,耐腐蚀性能减弱。     

基于MATLAB矩阵运算的大整数乘法设计与实现

大整数运算在信息安全、数学验证、基因工程等领域有着广泛的应用,设计有效的方案提高运算效率成为学者关注的热点。大整数乘法是大整数运算中的核心运算,对如何提高大整数乘法运算效率进行了分析总结,并利用MATLAB矩阵运算结合格子乘法等算法进行了设计与实现。实验表明通过MATLAB矩阵运算进行大整数乘法运算能有效的提高运算效率。     

基于加速退化数据的可靠性评估技术综述

随着加速退化试验技术的不断进步,加速退化数据日趋复杂,可靠性评估理论和方法需要不断完善和发展。可靠性建模与统计分析是可靠性评估的两大核心问题,从这两方面对基于加速退化数据的可靠性评估技术进行综述,重点阐述了性能退化建模、加速退化建模、失效机理一致性辨识等关键问题,提炼了基于加速因子不变原则进行加速退化数据可靠性评估的新思路,展望了未来的研究重点和发展前景。研究工作对完善加速退化数据可靠性评估理论和方法,提高评估准确性具有一定的指导意义。     

电气自动化控制设备的可靠性测试方法

随着市场经济的发展和工业自动化水平的提高,对电控企业生产的产品的质量提出了更高的要求,为确定出厂的电气自动化控制设备性能的可靠性,有必要对其可靠性进行测试。本文着重探讨电气自动化控制设备的可靠性测试方法。     

基于改进灰色关联分析的仿真模型验证方法

为客观有效地进行仿真模型验证，降低灰色关联分析应用于模型验证的风险，构建了改进的灰色关联分析模型。分析了当前基于灰色关联分析的模型验证所存在的问题，针对仿真模型验证的特殊需要，综合考虑仿真模型输出和实际系统输出时间序列之间的相近性和相似性，提出了改进的灰色关联度模型，并证明了改进模型满足灰色关联四公理。最后通过实例的分析与比较验证了该模型的合理性和有效性。     

频繁项集挖掘的Apriori改进算法研究

针对Apriori算法的不足,提出了一种新的优化算法——IApriori.该算法应用散列技术优化产生频繁-2项集,优化连接操作减少连接判断的次数,通过对候选项集编码来减少扫描数据库的次数,优化逻辑"与"运算减少不必要的"与"操作次数,缩短生成频繁项集的时间.IApriori算法仅需3次扫描数据库.研究结果表明,该算法具有快速、直观、节省内存等优点.