用于模拟弱可压缩Navier—Stokes方程的格子气模型

给出压缩因子的形式。通过引和鬼场，消除压缩因子，得到了平衡态分布函数的一般表达式及可压缩的等温的Ｎａｖｉｅｒ－Ｓｔｏｋｅｓ方程，同时给出了自映射条件所要求的平衡态分布函数的范围。     

几种单参数流动模型的等效性分析

对几种单参数流动模型－多釜串联、轴向扩散、单平推流循环和等空时双平推流循环模型进行了等效性分析。结果表明：当这几种模型等温情况用于一级、二级反应转化率和Ｍｕｒｐｈｒｅｅ蒸馏塔板效率的模拟计算时,它们表现出了较好的等效性,其模拟计算值之间的最大相对偏差与实验值的最大相对误差均在８％左右。闭－闭式边界条件下的轴向扩散模型在整个流体返混范围内都能适用;多釜串联和轴向扩散模型还可方便地用来模拟计算等温管式反应器中反应转化率的分布,其分布曲线仍能具有较好的等效性。     

基于局部T-S模型的非线性系统多模型切换控制

提出一种基于局部T-S模型的非线性系统多模型切换控制,将输入空间划分为若干个区域,在每一区域内设计局部T-S模型和控制器,这样在模糊规则数相同的情况下由于模糊论域的变小从而提高了逼近精度,然后再通过多模型切换控制,实现对整体非线性系统的逼近与控制。仿真结果证明了方法的有效性。     

“生物膜的流动镶嵌模型”教学设计

<正>"生物膜的流动镶嵌模型"一节与以往的教材相比,不是平铺直叙直接讲述结果,而是在回顾生物膜发展历史的同时,引导学生据其因究其果,并归纳总结出生物膜模型建构的基本方法。笔者对"生物膜的流动镶嵌模型"一节的教学设计如下。一、教材分析本节以较多的篇幅介绍了对生物膜结构的探索历程,并安排了两个思考与讨论,让学生在认识细胞膜结构的同时,了解这些知识的来龙去脉,认识到可以通过对现象的推理分析提出假说,假说仍     

大型激光系统中非线性光束传输的流体模型算法及计算 …

大型激光装置中非线性传输和热自聚焦效应是在其程序编码中非常重要的内容,利用流体模型理论编制了计算方法并设计了相应的程序,研究了热自聚焦后光强的次极大现象。     

基于沪深300指数股票的多因子模型研究

随着中国资本市场的发展、金融产品的完善以及市场竞争的客观需求,量化选股策略随之不断丰富,该文基于R、SPSS软件和choice金融数据库利用回归法构建了多因子选股模型.该文选取的样本数据为2011～2016年间的沪深300股票市场上的财务指标、行情指标等.对于因子的选取考虑了市场的经验以及因子对公司的代表性.首先对因子进行了初步的单因子检验删除了相关性不明显的部分因子;其次对剩余的因子做进一步的相关性分析,删除了相关性较高的因子;最后进行逐步回归,得到了最终的回归选股模型.     

基于多刚体假人模型的道路交通事故仿真研究

以多刚体动力学为基础,结合人车碰撞事故特征,建立多刚体假人模型,利用PC-crash对模型进行模拟仿真,得到头、胸、骨盆等人体各部分与损伤有关的运动学参数,并通过真实事故进行验证.结果表明,15关节、16刚体的假人模型能较真实地反映车辆正面撞击时行人的运行轨迹和伤害程度.     

动态数据驱动的LS-SVM多模型预测主动容错控制

针对非线性系统提出了一种基于动态数据驱动的LS-SVM多模型预测主动容错控制方法,使系统对已知故障容错的同时,利用动态数据驱动对模型的补充,实现了对未知故障的主动容错．该方法首先基于LS-SVM建立系统正常或已知故障模式的动态模型库,实际运行时依据系统对性能容忍度指标和模型失配度指标的实时计算分析,判断系统所处的运行模式,当系统发生已知故障时,直接调用动态模型库中已有的模型,并采用经局部线性化近似预测控制算法计算控制律;当系统发生未知故障时,则选用模型库中最接近当前运行模式的模型进行故障过程的过渡容错控制,并以动态数据5步补充循环算法,快速建立该未知故障的LS—SVM模型,进而利用新模型实现系统对未知故障的主动容错．并以一非线性系统仿真实例验证了所述方法的可行性和有效性．     

求解外延膜多尺度应变模型的代数多重网格法

对于外延膜多尺度应变模型的求解，设计了一类代数多重网格方法，进而以该代数多重网格为预条件子，结合其轭梯度法，得到一种预处理技术。数值实验结果表明，我们构造的代数多重网格算法是健壮的，具有很好的计算效率。     

基于多项Logit模型的快递服务选择偏好研究

本文以沈阳市各高校大学生为调研对象,针对顺丰速运、四通一达、新快递三大类快递企业,运用多项Logit模型分析大学生对校园快递服务的选择偏好。研究发现,大学生对快递品牌和快递费用较为敏感,而对快递送达时间较不敏感。因此,快递企业要准确把握消费者快递服务选择偏好,更快地发现市场机遇,迎合消费者需求。     

多租户云计算中基于ILP模型的虚拟机放置策略

针对云计算中多个租户租用计算资源时,分布式数据中心中虚拟机(VM)的优化放置问题,提出一种基于整数线性规划(ILP)模型的VM放置策略.首先,以最小化数据中心之间的通信量为目标,在考虑VM位置和数据中心容量等约束下,构建一个ILP优化模型.然后,提出一种变量聚合方法来简化ILP模型,减少变量数目,提高计算效率.最后,通过求解简化ILP模型来获得VM的最优放置方案.实验结果表明,该方案能有效降低数据中心间的数据通信量,从而降低了通信成本,同时具有较低的计算时间.     

真空态多光子Jaynes－Cummings模型中场熵的演化

研究真空态多光子Ｊ－Ｃ模型中场熵演化特性，讨论原子相干性、失谐量和跃迁光子数的影响，并与热光场、相干光场Ｊ－Ｃ模型中场熵演化进行了比较．     

基于多因素模型的增强现实技术应用于网络购物的经济效益评估

增强现实技术应用于网络购物,能提高网络购物的服务质量,创造更大的经济效益。然而,在目前对增强现实技术的研究中,还不能定量地计算增强现实技术为网络购物带来的经济效益。为了优化这个问题,本文设计了一个多因素模型来计算增强现实技术应用于网络购物的经济效益。结果表明,增强现实技术在网络购物中的应用将带来巨大的经济效益(最大比例为12.6%)。     

基于连通图的高速高机动目标变结构多模型算法

针对传统的基于活跃有向图的变结构多模型(variable structure multiple model based on adaptive digraph, AD-VSMM) 算法不能实现模型子集之间快速跳转且计算量大的问题,提出了一种基于连通图的高速高机动目标变结构多模型(variable structure multiple model algorithm based on connected graph, CG-VSMM)
算法. 通过分析传统AD-VSMM 算法的模型集转换方法,选择加速度和角速度作为模型参数,建立模型集连通图之间的连通关系. 根据目标机动情况选择参与计算的模型子集,然后依据子模型的后验概率大小对模型子集进行实时局部调整. Monte Carlo 仿真结果表明,新方法能实现变结构多模型(variable structure multiple model,VSMM) 算法模型子集之间的快速跳转,且跟踪精度、计算量、稳定性等都得到了较好的改善,可应用于高速高机动目标的跟踪.     

基于EM算法的多水平零膨胀负二项混合效应回归模型的参数估计

计数数据广泛应用于医疗、生物和保险等诸多领域.泊松回归模型与负二项回归模型是分析这类离散型数据的重要模型.在实际计数中往往会出现相对于泊松分布或负二项分布过多的零,称之为零膨胀现象.分析此类数据的常见方法是零膨胀泊松(ZIP)回归模型和零膨胀负二项(ZINB)回归模型.但是,如果非零观测值过度分散并且具有相关性,则参数估计可能会出现严重偏差,导致传统的ZINB模型不能对其进行很好的拟合.提出了一种具有随机效应的多水平零膨胀负二项混合效应回归模型,并利用极大似然估计的EM算法对多水平零膨胀负二项混合效应回归模型进行参数估计.