基于Simulink的列车垂向振动仿真分析

为研究轨道车辆在轨面激扰下的运行平稳性,根据车辆运行特性与车辆构造原理,本文建立列车转向架-车体耦合的四自由度垂向振动模型,利用Simulink建立该系统的仿真模型,对车辆以两种速度通过轨道激扰时车体各性能指标的响应进行研究。此外,为抑制轨道车辆车体的弹性振动,在车体底架下安装动力吸振器,建立有动力吸振器的优化振动模型,分析动力吸振器对列车垂向振动性能的影响。通过分析仿真结果可知,优化后的振动模型能够有效减少车辆的垂向振动,进一步提高轨道车辆运行的平稳性。     

加速度观测器设计与仿真

介绍了利用状态反馈综合带加速度反馈的最优控制系统，利用系统所检测的位置量和速度量设计了加速度观测器，并对综合的最优控制系统进行仿真，包括系统幅频、相频特性及状态估计值与真实状态之间的误差，最后给出了有、无加速度观测器反馈时系统跟踪晃动误差曲线。带加速度观测器反馈系统使晃动误差减小84％，滤除噪声的效果也比较好。     

散货船分轮装卸最佳方案的确定

为保证散货船的船舶强度在装卸过程中不受过度疲劳的损伤，提出一种确定分轮装卸最佳方案的方法，它是通过对船舶强度在装卸过程中变化的“单调性”、“平稳性”、“均匀性”的依次综合判断来实现的．实例计算的结果表明方法中选用的参数能真实地反映强度变化的特点，此方法可行，为解决散货船装卸过程中船体结构的疲劳损伤问题提供了新的依据．     

准双曲面齿轮副台架性能试验

为探明准双曲面齿轮副啮合接触迹走向与齿轮副运转性能的关系,以稳定运转油温和振动加速度均方根值为评价参数,采用定量对比试验研究方法,在机械封闭式齿轮传动实验台上进行了不同接触迹走向的准双曲面齿轮副台架性能试验。试验对象为某微型车的后桥主传动准双曲面齿轮副,实验测试了４对具典型接触迹走向的准双曲面齿轮副在不同工况下的运转质量。结果表明：１）接触迹沿齿长的准双曲面齿轮副具有较好的运转平稳性,且由于啮合轮齿间载荷相对较小,因而润滑条件也得到改善,但当小轮轴上载荷为１７５Ｎｍ时,其润滑状况与其它类型齿轮副差异不大;２）齿轮副的运转平稳性不是载荷的单调函数,且存在一最佳稳定运转载荷。     

气候系统的层次结构和非平稳行为:复杂系统预测问题探讨

到目前为止, 有关非平稳复杂系统及其在气候预测中的应用研究(它有着比混沌系统更为复杂的行为), 是一个较少被人理解, 并有重大科学意义的前瞻性研究课题. 在大气运动中, 气候正是一个典型的非平稳系统. 但是现有的气候预测理论, 包括统计预测理论和非线性预测理论, 几乎都无一例外地建立在平稳性假定的基础之上. 这有悖于气候过程的基本性态, 因此它有可能是导致气候预测水平低下的重要的理论上的原因. 另外, 近10年来, 气候过程具有层次结构已经成为许多科学家的共识, 但是如何发展和完善这一理论, 使之成为一个完整的体系, 人们似乎还没找到合适的途径. 至少, 科学家们目前还没提出适当的概念和方法, 去为它搭起一个框架. 事实上, 气候系统的多层次结构(它与通常的多尺度结构是两个完全不同的概念)正是产生非平稳行为的原因, 而气候系统的非平稳特性正是层次结构的集中表现. 文中将根据我们的一些初步研究结果, 就这种具有层次结构的复杂系统的预测问题给出一些讨论.     

坦克行驶平稳性评价方法的研究

通过对评价指标的计算分析，提出了坦克车体振动系统模型的简化方式，文中还讨论了增加减振器平均阻尼功率作为评价指标的必要性，给出了悬挂性能参数适用而合理的取值范围。     

一族GARCH模型的概率性质

简要回顾了异方差ARCH(GARCH)模型的有关背景,并以此为基础提出了一族广义自回归条件异方差(GARCH)模型hδt-1,然后讨论了这族广义自回归条件异方差(GARCH)模型的严平稳性及遍历性,t=gt-1 ct-1hρ同时给出了该模型存在高阶矩的充分条件,并对这族GARCH模型的一类子模型进行了模拟.     

非线性时间序列建模的混合GARCH方法

在文献[1]的基础上，首次提出混合广义自回归务件异方差（Mixture Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedastic Model简记MGARCH）模型；给出并证明了MGARCH模型的一阶平稳性的充分必要条件及二阶平稳性的充分务件；给出该模型参数估计的EM算法：利用BIC定阶准则对MGARCH模型的各成份进行定阶；计算结果表明该模型对金融非线性时间序列中存在的变异率现象具有较强的描述能力，有广阔的应用前景。     

基于Morkov链的男女大学生学习数学能力差异分析

基于Morkov链对男女大学生学习数学能力差异进行分析,通过原理、方法、案例分析阐述了此方法的理论依据、特点及步骤,为分析学生的学习能力提供了一种较为客观的方法。     

基于支持矢量机和循环累积量的调制识别算法

利用通信信号的循环平稳特性,在循环累积量域内构造信号分类特征矢量,采用支持矢量机将分类特征矢量映射到高维空间并构建最优分类超平面,实现对QAM调制信号的自动识别。该算法解决了样本在低维空间中的不可分问题,具有良好的泛化推广性能,并且可在多种调制信号环境下实现对感兴趣信号类型的识别。理论分析和仿真结果均证明了算法的正确性和有效性。