基于BP和GA的微晶玻璃点磨削表面硬度数值拟合

通过低膨胀微晶玻璃的高速点磨削实验,测试了加工表面硬度,分析了表面硬度随工艺参数的变化趋势.基于BP神经网络算法与单因素实验值,通过最小二乘数值拟合,建立了点磨削低膨胀微晶玻璃表面硬度与各工艺参数关系的系列化一元模型,以决定系数检验模型的精度,结果表明模型具有较高的可靠性.通过单因素一元模型分析,提出了低膨胀微晶玻璃表面硬度与工艺参数关系的多元模型.在正交试验的基础上,基于遗传算法对多元模型进行了优化建模求解.通过验证实验检验了模型的精确度,结果表明,多元模型具有较高的可靠度.     

具有投资约束和亏损限制的投资组合管理模型

研究了财产保险公司的投资组合管理问题 ,建立了具有风格约束的金融规划模型 .通过加入投资约束和亏损限制 ,扩展了当前的模型 ,使得新模型对财产保险公司而言更具实际意义 .最后通过财产保险部门的一个数值实例验证了新模型的有效性 .     

可重构制造系统生产能力扩展性重构方法

生产能力的缩放性设计是可重构制造系统(RMS)的主要研究内容之一.针对缺乏具有可操作性的生产能力重构方法的问题,提出了具有动态特性的约束RMS生产能力扩展性重构方法.通过分析生产能力缩放性原理,给出实现生产能力重构的3种基本方法.在给定RMS约束模型的基础上,通过建立系统成本模型、生产线平滑指数模型生成RMS生产能力扩展性设计的综合模型,并针对模型特点,提出了约束RMS生产能力扩展性设计的具体实现方法.最后通过实例验证了该方法的实用性和有效性.     

具有灰指数律数据序列建模方法研究

通过对灰色系统理论建模机理的分析,建立了对于具有灰指数律数据序列的EGM模型,通过模拟试验,验证了该模型对于具有灰指数律数据序列的预测精度高于GM(1,1)模型,表明该模型对具有灰指数律数据序列的预测有效性与适用性.     

土体热力学本构模型的分析与验证

分析介绍了Collins提出的土体热力学模型.该模型不仅结构简单,满足热力学原理,且通过参数的不同取值,可得到包括修正剑桥模型在内的不同屈服面的形式,具有较大的适应性和灵活性.基于微细观力学原理,深入分析了模型参数的物理意义,并导出了模型的应力应变关系.编制了该模型的点积分程序,选用具有强减缩特性的淤泥质软黏土的偏压固结不排水三轴试验结果,通过对试验结果的模拟,验证了模型的适应性与有效性.     

具有饱和发生率的次优免疫反应传染病模型分析

本文建立了一类具有饱和发生率,能反映次优免疫反应传播机制的传染病动力学模型,通过引入参数σ,将经典的SIS模型和SIRS模型连接起来,该模型既能反映SIS模型和SIRS模型的动力学形态,又能反映一类介于这两类模型之间的次有免疫反应的传染病模型的动力学形态.通过对模型的分析,确定了模型各类平衡点存在的阈值条件,通过构造Dulac函数和利用线性系统的局部稳定性定理,得到了各平衡点全局稳定的条件.研究结果表明,对于具有饱和发生率的传染病模型,经典的SIS模型和SIRS模型具有相同的动力学形态,但其染病高峰时间和感染人数有明显的区别.     

复杂网络上随机SIS模型的渐近行为

研究了复杂网络上具有不同恢复率的随机SIS模型.利用Lyapunov方法和Ito^公式给出了模型全局正解的存在唯一性;通过构造合适的Lyapunov函数,得到了零解的随机全局渐近稳定性和模型的随机持久性的条件.最后,通过数值模拟验证了理论结果.     

基于增量式贝叶斯智能入侵检测模型

传统智能入侵检测模型参数的修改只能通过对训练集重新学习,从而导致模型的适应性较低,利用朴素贝叶斯模型具有增量式学习特征,通过对新训练集进行训练进而修改模型参数,从而提高模型的自适应能力.实验结果表明,模型的自适应能力得到了一定的提高.     

一类具有治愈率和时滞的传染病动力学模型的稳定性

研究了一类具有时滞的传染病动力学模型的性质,在模型中考虑了治愈率以及饱和因素对疾病传播的影响.通过分析特征方程,讨论了模型各个平衡点的局部稳定性,得到了模型Hopf分支存在的充分条件.证明了当基本再生数大于1时,疾病是持续生存的.通过构造Lyapunov泛函,得到了无病平衡点全局稳定的充分条件.     

基于GA和DEFORM的陶瓷材料切削力数值模拟

通过有限元仿真及材料本构模型修正、遗传算法优化、数值模拟以及车削试验,研究了车削陶瓷材料切削力变化规律.有限元仿真成屑对比结果表明,经典的Johnson-Cook模型的切屑为连续片状,与实际加工不符;模型改进后,其仿真切屑为块状崩碎屑,对陶瓷材料有限元仿真较为适用.依据简单单因素有限元仿真数据,利用最小二乘法进行了一元回归数值拟合,获得了切削力与单一参数的解析式,相关系数检验结果表明模型具有较高的精度.利用遗传优化算法,建立了切削力多元模型.通过单因素试验、正交试验进行了多元模型验证,结果表明该模型能够准确反映切削力变化规律,具有较好的可靠性.     

几种散射辐射模型精度的对比

通过对既有散射辐射模型的分析,结合上海地区太阳辐射实测数据,建立了各向异性散射辐射新模型,其后从天气类型、朝向、季节和倾角等方面对新模型及既有模型的精度进行了对比分析.对天气类型的研究表明,阴天或多云天时,Klucher模型、Hay模型及Skartveit和Olseth模型与实测值较为吻合;但晴天时,Perez模型和新各向异性散射辐射(NADR)模型更佳.对朝向的研究表明,对于东向和北向,Perez模型和NADR模型较为准确;而对于南向和西向,Liu和Jordan模型,NADR模型较为准确.对季节的研究表明,夏秋季Perez模型和NADR模型较为准确;秋冬季Liu和Jordan模型,NADR模型较为准确.对于倾角的研究表明,Klucher模型与实测值较为吻合,各类散射辐射模型在计算倾角较小的倾斜面散射辐射精度优于倾角较大的情况.对天气、朝向、季节和倾角等多因素的综合考虑表明,Temps和Coulson模型,Gueymard模型准确性相对较低,而NADR模型的准确性最高.     

智能决策支持系统中的模型库及其管理系统

给出了模型、模型章及模型库管理系统的基本概念,介绍了模型的常用分类,阐述了模型的表示方法,对模型的生成进行了分类及详细的探讨,最后指出了模型系统的发展方向。     

"指导性作业布置"的新方式初探

针对分析化学教育教学过程中作业布置的传统方式进行改革,提出并初步采用了一种"指导性作业布置"的新方式.首先讨论了作业布置传统方式的弊端,然后介绍了"指导性作业布置"新方式的含义及其运作模式,总结了新方式对创新人才培养的优点,并展望了该新方式的研究前景.     

流域水文模型综述

流域水文模型在进行水文规律研究和解决生产实际问题中起着重要的作用.介绍了具有一定物理成因机制并易于推广应用的新安江模型(三水源)、SACRAMENTO模型、TANK模型等概念性流域水文模型和基于GIS和RS的TOPMODEL模型、SWAT模型和SHE模型等分布式流域水文模型.各种模型结构各异,构思各有特点.应理性的看待这两类模型,汲取它们建模思想的精髓,以推动流域水文模型研究的进一步发展.     

喷口电弧的微分-积分模型

本文在能量守恒、质量守恒、动量守恒、欧姆定律的基础上,提出了一种描述气流中喷口电弧特性的新的物理数学模型—微分-积分模型。由于这一模型既具有积分模型的优点,又具有微分模型的优点,因而较为实用和精确。本文应用这一新型微分-积分电弧模型对SF_6喷口电弧的特性进行了计算,并与一些试验进行了对比。     

应急管理的模型

模型在应急管理中具有非常重要的作用,论文讨论了应急管理中的模型问题.首先给出了模型的概念和常用模型,然后讨论了应急管理中常用的模型及其特点,最后分别介绍了突发事件机理模型、应急管理机制模型、应急决策模型和应急评价模型。     

预测支持系统中动态模型的研究与应用

介绍了一个智能预测支持系统中的动态模型生成的研究，提出了静态模型与动态模型两种模型表示方法。并对静态模型的表现形式，为产生动态模型而对方法库系统和模型库系统所作的改进，系统中心部件—模型求解控制模块、动态模型的生成进行了详细论述。     

GM(1，1)模型在长江水质预测中的应用

介绍了GM(1,1)的原息模型、新息模型和等维新息模型及残差修正模型的建模方法,分别建立了长江水质预测的等维新息模型和残差修正模型。通过对模型的预测结果进行分析,并对比原数据的趋势,发现两模型在数据突变点附近有明显差别,其数据说明残差修正模型在细节方面更接近实际,其结果体现了数据的内在规律。     

Model Reduction via Reducibility Matrix

In this work, a new model reduction technique is introduced. The proposed technique is derived using the matrix reducibility concept. The eigenvalues of the reduced model are preserved; that is, the reduced model eigenvalues are a subset of the full order model eigenvalues. This preservation of the eigenvalues makes the mathematical model closer to the physical model. Finally, the outcomes of this method are fully illustrated using simulations of two numeric examples     

改进的Jelinski-Moranda软件可靠性增长模型

Je linsk i-M oranda(J-M)模型是基于失效间隔时间的较理论化的可靠性增长模型,用于软件系统测试阶段的可靠性度量。J-M模型存在的问题是假设条件理想化,实际应用环境难以满足,而且模型的失效间隔时间数据收集很困难,实用性差。该文提出一种改进的J-M可靠性增长模型,在J-M原模型基础上改进并引入更加合理的假设条件,改进后的模型基于缺陷计数,数据收集更容易。结合盐湖城奥运会信息系统软件测试数据对改进的模型进行检验,证明改进的模型预测有效性好,同时还保持了原模型的简单性。