考虑外界影响的元动作单元故障概率模型

为描述数控机床运动构件的故障率随时间变化的情况,本文从元动作单元出发,建立了一个关于元动作单元的故障概率模型.首先,根据元动作单元故障发生的原因将故障分成两类,随机故障和老化故障.然后,根据这两种故障类型故障数据的不同特点,选用两个不同的概率分布函数分别进行描述,随机故障用泊松分布进行描述,老化故障用威布尔分布进行描述.接着,给出这两种故障概率模型中各参数的物理意义和估计方法.更进一步,工作负载和工作环境会分别对元动作单元的老化故障和随机故障的故障率造成影响.为比较这两者对故障率影响的大小,提出了工作负载参数R l和工作环境参数R e,并给出这两个参数的估计方法.最后,根据收集到的运动构件的故障数据作出频率直方图,同时,对故障数据进行参数估计得到概率密度函数,并将这两者画在同一幅图上,发现两者具有较好的拟合效果.表明提出的元动作单元故障概率模型适合于描述运动构件故障率随时间的变化,模型有效.     

基于Logistic模型的居民废旧手机回收意愿的影响因素分析

基于对蚌埠市居民废旧手机回收意愿的问卷调查,运用SPSS统计软件,利用Logistic模型对该地区居民参与废旧手机回收意愿的影响因素进行分析.分析结果表明,对居民参与废旧手机回收有显著影响的因素主要包括文化程度,对环境污染的认知,对资源浪费的认知,是否泄露个人信息,废旧手机回收法律的了解程度等.根据回归结果为提高废旧手机回收率提出可行性建议.     

三角代数上Lie积为平方零元的非线性Jordan高阶可导映射

设U是一个 2-无挠的三角代数,D ={d_n}_n∈N是U上一个Lie积为平方零元的非线性Jordan高阶可导映射。证明了三角代数U上的每一个Lie积为平方零元的非线性Jordan高阶可导映射都是高阶导子。作为结论的应用,得到套代数或 2-无挠的上三角分块矩阵代数上的每一个Lie积为平方零元的非线性Jordan高阶可导映射都是高阶导子。     

基于数字图像的大空隙沥青混凝土离散元模型

为了从细观角度深入分析大空隙沥青混凝土性能,利用CT扫描获取PAC-13大空隙沥青混凝土内部图像,将三维重构的切片图像和CT横向扫描图进行阈值分割,通过体视学理论选取与真实级配最相近的图像作为集料、空隙结构提取对象,建立了像素边长为0.5 mm的离散元模型,并进行单轴压缩虚拟测试.结果表明:三维重构切片图的级配误差比横向扫描图级配误差小了约20%,重构的切片图级配更具代表性;该模型实现的虚拟单轴压缩试验强度值与室内单轴压缩试验强度值相差小于3%,该模型具有很好的可靠性,这种数字图像建模的方法为研究大空隙沥青混凝土内部细观结构提供了参考.     

基于PSR和物元可拓模型的跨界河流健康评价 ——以太浦河干流为例

以太浦河为例,基于PSR模型构建针对水体和河岸带的多指标评价体系,运用熵权法计算指标权重,通过PSR模型和物元可拓模型对太浦河进行分段分类分级评价.结果表明:上游江苏吴江段分类结果为"高压力-较好状态-低响应能力"类型;中游浙江嘉善段为"低压力-中等状态-低响应能力"类型;下游上海青浦段为"低压力-中等状态-高响应能力"类型.吴江段河流健康状况评估结果为Ⅲ级(差),嘉善段和青浦段均为Ⅱ级(一般),且倾向于Ⅰ级(好),表明虽然河流目前的健康状态一般,但由于制定的政策在一定程度上有效,可通过进一步加大保护水源地力度逐步实现水源地健康状况恢复.研究结果可为太浦河分区治理和河岸带生态化建设提供决策支持.     

科尔沁沙地三种沙蒿植株构型特征与防风固沙效应研究

研究了生长在科尔沁沙地西部的三种半灌木差不嘎蒿、乌丹蒿与白沙蒿的构型特征及粗糙元密集度.结果表明:三种植物枝条的长度随枝级的变小逐渐变短.乌丹蒿减小幅度最为明显,一级枝条的长度显著短于另两个种,且总分枝率和逐步分枝率均为最小,而白沙蒿各级枝条分枝角度较大,枝条的生长能更充分地利用资源空间.以粗糙元密集度(Lc)来分析三种植物的固沙效应,研究区的白沙蒿Lc值明显为高,差不嘎蒿与乌丹蒿接近.反映出飞播到科尔沁沙地西部的白沙蒿有着很好的种群固沙效益.     

四元数辛李代数MAD子代数的共轭性

利用四元数理论, 证明了四元数体上辛李代数为实半单李代数, 其极大可交换ad-\!\!可对角化(简称MAD)子代数是相互共轭的.     

基于像元二分模型的喀斯特山区植被覆盖度监测及变化分析——以毕节试验区为例

本文以毕节试验区为例,选取1990年、2010年的TM和2000年的ETM+遥感影像为数据源,利用基于NDVI植被指数的像元二分模型对毕节试验区植被覆盖度进行定量估算,并分析毕节试验区植被覆盖度的时空动态变化特征。     

基于图像欧氏距离流形降维的端元提取算法

由于多重反射和散射,高光谱图像中的混合像元实际上是非线性光谱混合传统的端元提取算法是以线性光谱混合模型为基础,因此提取精度不高针对高光谱图像的非线性结构.本文提出了基于图像欧氏距离非线性降维的高光谱遥感图像端元提取方法该方法结合高光谱数据的物理特性,将图像欧氏距离引入局部切空间排列进行非线性降维以更好的去除高光谱数据集中冗余的空间信息和光谱维度信息,然后对降维后的数据利用寻找最大单形体体积的方法提取端元.真实高光谱数据实验表明,提出方法对高光谱图像端元提取具有良好的效果,性能优于线性降维的主成分分析算法和原始的局部切空间排列算法.     

及时性自适应高维经济基本面建模与汇率预测分析

在人民币国际化不断推进,人民币汇率双向波动加强的背景下,构建具有优良预测能力的汇率预测模型愈发重要.参数模型对汇率预测的能力不仅取决于模型设定是否正确,还取决于模型能够同时:一方面能否迅速探测模型参数的结构性变化以使用最佳信息估计模型参数,另一方面能否及时识别模型解释变量以使用最佳解释变量对汇率进行预测.本文构建了自适应变元算法.该算法不仅能实时检测模型参数的结构性变化,探测参数的最大化同质区间,同时还能对变量进行及时识别以选择最佳模型解释变量,提高模型的预测能力.在样本外向前3至24个月的汇率预测中,自适应变元算法能显著超越随机游走,马尔可夫机制转换模型,误差修正模型,实时最优窗算法,多元自适应可变窗算法与其他经济基本面模型包括:弹性货币模型,购买力平价模型,利率平价模型,泰勒规则模型,偏移泰勒规则模型.变量选择结果显示,自"811"汇改以后,经济基本面因素决定了人民币汇率走势.中国与其他发达经济体包括欧元区,英国与日本的经济基本面同样能够决定美元兑人民币汇率走向.另外,自"811"汇改之后,人民币汇率预期相比于"811"汇改之前更易受到外部冲击的影响,合理的人民币汇率预期监管依然需要依赖于实行有管理的浮动汇率制度,防止汇率风险.