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1.
用算子分解技巧, 通过对方程的解进行先验估计, 给出随机动力系统的一致渐近紧性, 从而证明了随机吊桥方程在加性噪声下随机吸引子的存在性. 相似文献
2.
考虑到理性决策者通常以获得高性价比结果为最佳选择,本文基于求解三目标优化问题得到的Pareto非劣解进一步分析.以"性价比"概念为基础,建立了Pareto前沿各点排序的基本规则,定义了相邻点概念,并明确了相邻点选择的方法.根据Pareto前沿各点与其相邻点的分布特点,计算得到了Pareto前沿各点的变化率;设计了灵敏比概念,得到了各Pareto非劣解相对各优化目标的偏向程度.本文的创新性贡献有3点:①利用三目标Pareto前沿灵敏比形成的新支配关系,进一步得到了比Pareto非劣解集范围更小的子集;②首次量化出三目标优化问题的Pareto非劣解相对于各优化目标的偏向度;③给出了各Pareto非劣解偏向于各优化目标的不平衡度,得到了不平衡度最小的解.最后,通过具体算例演示了上述计算过程,并与多种常用方法的计算结果进行了对比分析,验证了文中所述方法的可行性和有效性.本文研究成果对于进一步认识Pareto非劣解所具有的重要特性,深化三目标优化问题的求解是一次重要的理论推进. 相似文献
3.
采用有限元方法模拟高频调幅交变电磁场以及液滴内流体流动, 金属液滴自由界面的追踪采用任意拉格朗日欧拉(arbitrary Lagrange-Euler, ALE)方法. 数值模拟得到了高频调幅交变电磁场、金属液滴内部液体流动和液滴表面形变的动态行为. 数值结果表明: 在高频调幅交变电磁场中, 金属液滴所受洛伦兹力集中在液滴内部近表面区域, 液滴受近似表面力的洛伦兹力激励; 在表面张力和重力的共同作用下呈周期性振荡, 液滴的振荡幅度起伏变化, 具备参数振荡特征. 对液滴振荡的频谱分析结果显示, 液滴振荡的主频和高频调幅交变电磁场的调制波频率相同, 在其倍频处也会出现较大峰值, 液滴振荡的频谱特征与高频调幅交变电磁场中金属液滴所受洛伦兹力的频率特性吻合. 相似文献
4.
崇明游泳馆采用钢?胶合木混合网壳结构。通过对胶合木力学特性和游泳馆结构静力的分析,计算屋面网壳结构钢和胶合木的合理应用范围。讨论了钢夹板木结构连接节点刚度对结构整体刚度的影响,并通过节点试验得到了节点的实际刚度。参考《空间网格结构技术规程》中关于网壳结构的稳定性分析和极限承载力的计算方法,考虑木材的材质缺陷和无塑性发展能力,钢?木混合网壳结构的弹塑性极限承载力安全系数建议取4.2。 相似文献
5.
对福建省厦门市5所高校的223名家庭经济困难且就业存在困难的毕业生进行了问卷调查,系统调研了“双困生”的就业意向、就业信心、求职渠道、职业认知、职业规划等,为社会、政府、企业、高校等机构科学、高效地开展“双困生”就业援助工作提供合理建议。 相似文献
6.
7.
针对高功率微波(high-power microwave,HPM)武器易对全球卫星导航系统(global navigation satellite system,GNSS)接收机造成毁伤的问题,以高功率微波弹为对象,分析了不同弹体起爆姿态下的攻击范围与效果。在电磁仿真软件CST-MWS(CST microwave studio)中建立GNSS接收机辐照模型,设计了圆极化贴片天线为接收载体,以单脉冲正弦信号调制的平面波模拟高功率微波弹起爆后的辐射场效应。在电磁能量前门耦合的基础上,基于场—路联合仿真方法给出了一种仿真模型,将天线端口感应电压注入电路仿真软件ADS中设计的PIN限幅器,完整模拟了HPM由场到路的耦合过程。仿真给出了以微波源峰值功率为变量的敏感器件毁伤评价曲线,结果表明,GNSS接收机射频前端电路中的低噪声放大器是HPM武器的主要攻击对象,以ERA-2+型低噪放为例,脉冲峰值功率在27~310 kV的微波源均可造成其晶体管烧毁。同时,HPM也容易引发限幅器在一定功率范围内产生尖峰泄漏现象,其尖峰泄露对电路可能产生的损伤值得重视。研究结论可为下一步开展卫星导航接收机针对性电磁防护设计提供依据与技术指标。 相似文献
8.
为进一步提高分割精度并加快分割速度,提出了一种基于邻域搜索可选外部存档自适应差分进行算法(简称为JADE-GL)的二维Otsu多阈值图像分割方案。首先,针对原始JADE算法精英突变策略收敛速度慢、容易陷入局部最优等问题,提出了基于邻域半径搜索的改进突变策略,以提升算法的全局探索和开发能力。然后,将所提算法与现有分割方法以及其他JADE变种算法进行二维Otsu多阈值分割对比实验。最后,通过函数收敛曲线、分割距离测度、峰值信噪比(peak signal to noise ratio, PSNR)等指标定量分析算法的性能。实验结果表明,随着阈值数增加,提出的算法无论在收敛速度、分割精度还是分割图像效果上都有显著提升。 相似文献
9.
10.
结合上下文特征和图割算法的车载点云聚类方法 总被引:1,自引:1,他引:0
可靠、准确的点云聚类是后续高精度场景目标分析与解译的基础.该文提出了一种基于上下文特征和图割算法的车载点云聚类方法.首先用DBSCAN (density-based spatial clustering of applications with noise)对点云数据进行过分割,得到密度可达的超体素;然后引入空间和属性上下文特征来描述超体素间的关联,并用于定义超体素构建的图模型边的权值;最后基于多标记的图割优化算法得到最佳超体素聚簇.实验结果表明,该方法能够有效改善点云聚类过分割,从而提高聚类的精度. 相似文献