数控机床故障分析与可靠性评价技术的研究

针对传统数控机床可靠性建模时只考虑故障间隔时间而忽略故障性质的现象，提出兼顾机械故障和电气故障的混合威布尔分布模型，进而提高模型准确度.利用最大似然法来确定混合威布尔分布模型参数，用皮尔逊相关系数来确定数控机床各故障时间之间的关系.并通过K-S方法对模型进行检验， 最后确定其符合混合威布尔分布，并运用可靠性评定方法得出数控机床的平均无故障时间.     

加速寿命数据的贝叶斯建模与分析

在加速寿命试验的可靠性设计中, 随机化设计的限制以及删失数据不可避免地导致低分位数估计出现较大的偏差。针对上述的问题, 结合贝叶斯抽样技术以及非线性混合模型(nonlinear mixed model, NLMM)提出了一种可靠性改进的分析方法。首先, 需要检验所收集的数据是否服从威布尔分布以及验证形状参数是否是恒定常数。其次, 考虑随机效应对尺度参数和形状参数的影响, 运用NLMM构建了尺度参数和形状参数与试验因子之间的函数关系。然后, 利用贝叶斯方法估计低分位数的可靠性寿命。最后, 实际案例研究表明, 在考虑删失问题和未完全随机设计的影响时, 所提方法能够获得更为稳健和可靠的估计结果。     

KL油田沙三下亚段混合沉积特征及演化

针对目前莱州湾凹陷南斜坡带KL油田沙河街组三段下亚段陆源碎屑与碳酸盐岩混合沉积形成条件、沉积特征及模式认识程度较低的问题，利用该区壁芯、薄片及扫描电镜等资料，结合构造演化、古气候和古地貌背景，在层序格架约束下研究沉积环境，分析其沉积特征。结果表明，研究区发育混合沉积，形成于宽缓斜坡、亚热带湿润气候，兼具湖平面、物源、水动力条件周期性变化等条件；该混合沉积包括相缘渐变混合与原地混合两种沉积类型，互层式和组分式两种混合模式，以及4种混合样式。两种混合沉积类型沉积机理不同，混合模式及组合样式表现较大差异，因而具有不同的储层微观特征。     

定制公交居民出行方式选择的影响因素

掌握影响定制公交选择概率的因素,对于定制公交的运营管理具有重要作用。结合广义Logit回归模型和条件Logit回归模型的混合模型,将居民个人属性与出行方案属性同时考虑进出行方式效用函数中。根据定制公交的在旅途距离及服务水平的设置定位,选取定制公交、出租车与常规公交作为出行选择集。运用问卷调查数据进行模型参数拟合,得到不同影响因素对于出行方式的边际效用和分布概率的影响。通过拟合结果,得到出行价格变量的系数在常规公交及定制公交1的效用函数中绝对值较大,分别为0.195 4和0.117 3,而在定制公交2和出租车的效用函数中绝对值较小,分别为0.156 1和0.057 1。行程时间变量在定制公交2和出租车效用函数中的绝对值较大,分别为0.073 5和0.080 7,在常规公交和定制公交1的效用函数中绝对值较小,分别为0.020 4和0.015 0。说明定制公交的服务需根据潜在乘客的出行价格及出行时间敏感度进行设置,研究结果对设置定制公交运营策略具有重要参考意义。     

带有梯度超线性项抛物方程黏性解的比较原理

研究梯度具有超线性增长的完全非线性抛物方程问题,证明了具有超线性增长的半连续黏性上下解的比较原理的存在,并且把此结果延伸到单调抛物系统中。     

马尾松×红锥异龄混交林对土壤微生物群落结构和功能的影响

探讨马尾松(Pinus massoniana)纯林改造成马尾松×红锥(Castanopsis hystrix)异龄混交林对土壤微生物群落结构和功能的长期生态效应,为马尾松人工林质量的精准提升提供理论依据。以60 a生的马尾松纯林和改造后的异龄混交林为对象,比较分析纯林和异龄混交林土壤微生物群落结构和功能差异,以及土壤微生物类群与土壤酶活性和土壤性质的相关性。两种林分土壤磷脂脂肪酸(PLFAs)含量均大于0.01 nmol·g-1的标记种类为27种,其中25种PLFAs标记含量均为纯林高于异龄混交林;马尾松纯林土壤微生物群落、细菌、真菌、放线菌、丛枝菌根真菌、革兰氏阳性菌、革兰氏阴性菌的PLFAs均显著或极显著高于异龄混交林;马尾松纯林土壤微生物群落的PLFAs多样性均高于异龄混交林,其中土壤PLFAs丰富度和均匀度指数差异不显著,而香农威纳指数、Simpson指数差异显著;马尾松纯林改造为异龄混交林后,土壤β-1,4-葡萄糖苷酶、N-乙酰-β-氨基葡萄糖苷酶、酚氧化酶、过氧化物酶活性均呈现不同程度的降低,而土壤酸性磷酸酶和脲酶活性增加;相关分析表明,不同土壤微生物类群均与β-1,4-葡萄糖苷酶、N-乙酰-β-氨基葡萄糖苷酶、酚氧化酶、过氧化物酶呈正相关,与酸性磷酸酶和脲酶呈负相关;与土壤有机质、有效钾呈极显著正相关,而与土壤含水量、土壤微生物生物量氮呈显著负相关。马尾松×红锥异龄混交林对土壤微生物群落结构和功能的长期生态效应不明显,异龄混交林结构简单,物种多样性少,土壤有机质低,以及雨季土壤含水量过高是其土壤微生物群落多样性和土壤酶活性低于纯林的主要原因。     

去除和添加凋落物对马尾松×红锥混交林土壤呼吸的影响

为探讨凋落物输入量改变对马尾松×红锥混交林碳排放的影响,以马尾松×红锥异龄混交林为研究对象,通过添加和去除凋落物人为地改变碳输入,研究凋落物处理方式对土壤呼吸的影响。结果表明:(1)去除凋落物可降低土壤湿度、提高土壤温度,而添加凋落物则提高土壤湿度、降低土壤温度。去除凋落物使土壤年均呼吸速率显著降低27.88%,而添加凋落物则使土壤年均呼吸速率显著增加34.02%。(2)去除凋落物能降低四季的土壤呼吸累积排放量,而添加凋落物则提高四季的土壤呼吸累积排放量。对照、去除和添加凋落物的土壤呼吸的年累积排放量(以C计)分别为(9.51±0.12) t·hm~(-2)、(6.88±0.21) t·hm~(-2)和(12.70±0.53) t·hm~(-2),可见去除凋落物使土壤呼吸年累积排放量降低27.66%,而添加凋落物使土壤呼吸年累积排放量提高33.54%。(3)不同凋落物处理方式下土壤呼吸速率与土壤温度均呈显著相关,土壤温度解释了土壤呼吸速率变异程度的74.26%～94.28%。去除凋落物增加了土壤呼吸温度敏感性系数Q10值,而添加凋落物则降低Q10值。凋落物处理方式对马尾松×红锥异龄混交林土壤呼吸产生了显著影响,证明凋落物对于改变森林生态系统土壤呼吸和碳循环具有重要作用。     

基于Spark框架的大数据K-prototypes聚类算法

大数据具有数据量大及混合类型的属性,基于MapReduce的K-prototypes并行大规模混合数据方案的缺点是时间和内存的限制,导致这些方案不适合处理大数据.为了解决这个问题,该文提出一种新的基于Spark的k-prototypes聚类方法,该方法使用了重新聚集技术,利用Spark框架的内存操作来构建大规模混合数据分组.在模拟和实际数据集上的实验表明,该文方法可行,且提高了现有K-prototypes方法的效率.     

混合工作日历下资金受限工程项目工期最短化任务指派方法

针对一类混合工作日历下资金受限工程项目工期最短化任务指派问题,提出了一种基于遗传算法的优化方法。对混合工作日历下资金受限工程项目工期最短化任务指派问题进行了描述,并设计了遗传算法对问题进行求解。提出了基于承包商工作日历的时间推算机制,设计了时间推算函数作为混合工作日历下工程项目工期推算的基础;算法采用"基于承包商号的整数编码方式"对个体进行编码和"拒绝策略"产生初始可行种群,使用"交叉算子改进策略"和"两点交叉方式"进行交叉以保证交叉后子个体可行,采用"拒绝策略"和"单点变异方式"进行变异以保证变异后子个体可行,解码过程中基于"关键路径法"和"正向推算函数FC"推算项目工期。通过案例分析验证了所提方法的有效性。     

基于破产时收益的分红控制问题

研究了具有内部竞争和负债的公司在考虑破产时收益情况下的最优分红控制策略问题.文中所涉及公司的现金流过程中含有二次漂移项,其中包含关于公司内部的竞争和负债的信息.针对不同参数情形,用随机控制理论和方法讨论了通过控制分红和调整雇佣人数以达到收益值函数最大的问题,给出了相应的最优控制策略和最优值函数.