一类对称碰振系统的周期运动和分岔研究

针对一类双自由度对称碰撞振动系统进行了理论分析和演算,利用在该系统不动点处的Jacobi矩阵的特征值得到了系统的周期性运动及混沌和分岔的存在条件。数值模拟表明,该方法能够得到令人满意的结果。     

粗集与支持向量机联合建模及在开采沉陷预计中的应用

地表沉陷与地质采矿因素之间存在复杂的非线性关系,人们通常采用概率积分法、神经网络等研究沉陷的规律性,但预计效果往往不够理想。本文采用粗集及支持向量机技术对其进行研究,首先应用粗集理论进行了岩移影响因素分析,给出了各影响因素的支持度,然后运用支持向量机预测技术构建了支持向量机预测模型。最后用实例进行了预测分析并与传统方法进行了对比,结论表明,本文建立的模型具有网络运行稳定、精度更高的优点。     

基于GF-1数据和非监督分类的冬小麦种植信息提取模型

针对当前冬小麦种植信息提取方法普遍存在严重依赖地面样本数据和人为主观干扰过多的现象,而非监督分类算法自身又具有独特的特点,研究了基于非监督分类的冬小麦提取方法。在实际应用中,非监督分类的初始分类数目难以准确确定,这会导致分类精度降低或分类结果需要进行二次人工合并。通过时间序列曲线和差值增强技术解决了初始分类数目难以准确确定的问题,提出了一种以归一化植被指数为冬小麦信息识别指标,基于高分一号数据和非监督分类的冬小麦种植信息提取模型。以河北省辛集市为研究区,应用该模型提取了2014和2015年辛集市冬小麦种植信息,并应用混淆矩阵方法进行精度验证和与监督分类方法对比分析。结果表明:①该模型冬小麦的制图精度为94.23%～96.64%,用户精度为92.31%～95.45%,Kappa系数0.89,整体精度达到94.33%以上;②在无需地面样本数据支持的条件下,该模型可以达到近似监督分类的提取精度。可见提出的冬小麦种植信息提取模型精度较高,可以满足区域内冬小麦种植信息地面遥感监测的需求,是一种行之有效的冬小麦种植信息提取新方法。     

动载非单油叶轴承非稳态非线性油膜力数学模型

对椭圆轴承油膜区做了适当假设,在考虑了轴径中心的周向和径向扰动速度对油膜区影响的条件下导出了可用3个动态参数表示的椭圆轴承非稳态非线性油膜力的一般公式,并导出了短轴承非稳态非线性油膜力的解析表达式。指出椭圆轴承中用到的处理方法可用于处理三油叶等多油叶轴承。