一种新的装配序列规划方法研究

在新的装配序列规划方法中，采用多色集合建立了装配信息模型，把装配约束关系分为定位关系、阻碍拆卸关系和联接关系，建立了装配约束关系方程——定位方程、阻碍拆卸方程和联接关系方程，用数学方程表示零件的装配约束条件，同时提出了求取零件装配序列的算法．与传统的装配序列规划方法相比，基于多色集合理论的装配序列规划方法通过装配约束关系方程，提前排除了不合理的装配序列，因此避免了由约束信息膨胀产生的组合爆炸．     

半线性热方程的整体解和平衡方程的（PS）序列

研究半线性热方程ut-△u=u^p的初边值问题的整体解与平衡方程对应泛函的（PS）序列之间的关系，证明当1＜P＜N＋2／N－2时，其整体解对全体时间是平衡方程的（PS）序列；当P＝N＋2／N-2时，如果初值在“稳定域”内，半线性热方程的整体解对全体时间是平衡方程的（PS）序列，即当t→∞时，整体解u(t)是平衡方程的（PS）序列。     

四阶反应扩散方程的渐近吸引子

研究了四阶反应扩散方程ut aux^4 ux^2 u^3-u=0的渐近吸引子，即构造了一个有限维解序列。首先利用数学归纳法证明了该解序列不会远离方程的整体吸引子，其次证明了它在长时间后趋于方程的整体吸引子，并且给出了渐近吸引子的维数估计。     

四阶非线性抛物方程的渐近吸引子

考虑了四阶非线性抛物方程ul σux^4 αu uux=f(x)的渐近吸引子，即构造了一个有限维解序列．首先利用数学归纳法证明了该解序列不会远离方程的整体吸引子；其次，证明了它在长时间后趋于方程的整体吸引子，并且给出了渐近吸引子的维数估计．     

构造变系数非线性发展方程无穷序列精确解的一种方法

为了获得变系数非线性发展方程的无穷序列精确解,给出一种辅助方程的Bcklund变换,并用符号计算系统Mathematica构造了广义变系数KdV方程和带强迫项变系数组合KdV方程的无穷序列精确解.这里包括无穷序列光滑孤立子解和无穷序列尖峰孤立子解.这种方法在寻找其他变系数非线性发展方程无穷序列精确解方面具有普遍意义.     

关于自发破缺规范场系数函数方程的解的研究

证明了自发破缺规范场系数函数方程可以定义在一对泛函空间中，并用投影－叠代法求出了此方程微扰论的重整化序列解，证明了这个解是原方程的准解。     

耗散KDV型方程的渐近吸引子

摘 要:本文考虑了耗散KDV型方程 的渐近吸引子,即构造了一个有限维解序列.首先利用数学归纳法证明了该解序列不会远离方程的整体吸引子；其次，证明了它在长时间后无限趋于方程的整体吸引子, 并且给出了渐近吸引子的维数估计.     

一类非线性椭圆型方程在无界区域上的集中紧性原理

研究了一类在无界区域上的非线性椭圆型方程，运用了Brezis-Lieb引理及Palais-Smale序列的性质，得到该方程在无界区域上的集中紧性原理．     

He—Ne激光器的非稳定性研究：一个简化理论模型

本文从简化的激光方程出发，引入周期调制，建立－理论模型。数值计算表明，在某一参数范围内，发现方程中存在倍周期分周序列至混沌，理论与实验符合较好。     

He－Ne激光器的非稳定性研究──一个简化理论模型

本文从简化的激光方程出发，引入周期调制，建立一理论模型。数值计算表明，在某一参数范围内，发现方程中存在倍周期分岔序列至混沌，理论与实验符合较好。     

基于有符号移位序列的零相关区互补序列集交织构造方法

提出有符号的移位序列,将移位序列分为移位和符号两部分,并基于此提出一种零相关区互补序列集的交织构造方法.该方法利用完备互补序列对作为初始序列,根据初始序列与移位序列长度的关系分2种情况构造移位序列.第1种情况,二者长度互素,分析并证明移位序列中未引入与引入1个、2个负号后新序列对相关函数的分布情况,提出当移位序列长度为3时,获得完备互补序列集的方法;第2种情况,移位序列长度被初始序列长度整除,当移位序列长度为偶数时,提出获得完备互补序列集的方法.实例仿真证明了以上构造的有效性.     

延迟m序列线性组合的递推算法

在建立延迟ｍ序列产生器的电路模型的基础上，把延迟ｍ序列由ｍ序列产生器某些寄存器级模２和而成的组合问题映射为互反序列产生器的状态，推导出互反序列产生器状态的递推式，提出了延迟ｍ序列线性组合分析的普遍递推算法     

一种基于核苷酸二联体的DNA序列编码规则

序列比较的基本任务有:(1)对于两条长度相近的序列相似,找出序列的差别;(2)判断一条序列的前缀与另一条序列的后缀相似;(3)判断一条序列是否是另一条序列的子序列;(4)判断两条序列中是否有非常相似的子序列.对核苷酸二联体给出DNA序列一种编码规则,利用异或操作进行序列比较.     

非合作直扩信号伪码及信息序列联合盲估计

研究了短码直接序列扩频信号扩频序列及信息序列联合盲估计问题。在已知码片速率和扩频码周期的前提下,对接收信号以2倍伪码周期进行分段构造信号矩阵,然后对其进行奇异值分解,对最大和次大左奇异向量进行线性变换,得到信息序列;利用自相关函数从最大和次大右奇异向量中得到扩频码序列。该算法在失步时间未知的情况下能够同时估计出伪码序列及信息码序列,避免了传统特征值分解盲估计算法利用2个矢量空间组合扩频序列时存在的相位模糊问题。同时,在引入了矩阵的线性变换后,避免了不同时延估计结果存在模糊的问题,提高了盲估计性能。通过理论分析和计算机仿真结果表明：该算法能够有效估计扩频序列,并且具有精确度高、性能不受时延大小影响等优点。     

函数列广义积分的极限定理及其应用

考虑函数列在广义积分下的极限问题,运用函数列的极限理论,在函数列一致有界和内闭一致收敛条件下,给出黎曼可积函数列积分的极限定理结果;在函数列广义积分一致收敛条件下,给出广义积分下函数列积分的极限定理结果,以及广义积分下的函数列积分的控制收敛定理.     

塔里木盆地志留-泥盆系层序界面特征及成因类型

在层序地层学研究中关键是有关界面的识别,尤其是层序底界面的识别.以新疆塔里木盆地志留系-泥盆系为例,在大量野外剖面详细观测的基础上,识别出了层序底界面的物质表现形式有7种类型,它们分别是:古风化壳,渣状层,斜坡重力流冲刷侵蚀面,超覆面,最大海泛面,岩性、岩相转换面,侵蚀冲刷面.在详细讨论了各类型界面特征的基础上,将上述界面可归结为4种成因类型,分别是:造山侵蚀层序不整合界面,隆升侵蚀层序不整合界面,海侵上超层序不整合界面,陆上暴露层序不整合界面.这一研究成果对于正确识别和划分层序具有重要的意义.     

基于交织的零相关序列集的扩展方法研究

为了减少参数限制对零相关区序列集构造的影响,文中提出一种零相关区序列集扩展方法.该方法将初始序列成对地进行交织变换从而构造出序列长度和零相关区都加倍的新序列集.在初始序列集具有最优参数且集合容量为偶数时,新序列集能够保持参数的最优性.该方法同样适用于零相关区序列偶集的扩展,且能够迭代进行从而获得更多的序列集.数值仿真验证了该方法的有效性.     

关于Li-Yorke Δ-混沌与按序列分布Δ-混沌的等价性

关注~Li-Yorke~混沌和按序列分布混沌的关系, 指出全体按序列~$Q$~分布~$\delta$-攀援偶对构成的集合为乘积空间中的一个~$G_\delta$~集.证明了: (1)~Li-Yorke~$\delta$-混沌等价于按序列分布~$\delta$-混沌; (2)~一致混乱集是按某序列分布攀援集; (3)~一类传递系统蕴含了按序列分布混沌.     

准噶尔盆地车排子地区新近系沙湾组层序地层格架分析

 根据陆相地层层序在地震剖面和电测曲线上的识别标志、合成记录标志以及岩石类型组合特点等方面的特征,将车排子地区新近系沙湾组划分出1个二级层序和2个三级层序。其中,层序I为辫状河三角洲层序,层序II为湖泊层序。又可以根据各层序的特点,将其分为3个体系域：低水位体系域、湖侵体系域和高水位体系域。针对研究区目的层段层序发育的特点,在层序地层单元划分和对比的基础上,结合构造背景和地层厚度的变化,展示了该区层序东南部厚度较大,发育完整,厚度稳定;西北部由于遭受剥蚀,厚度较小,层序发育不完整的格架特征。初步分析了层序与含油气性的关系,预测了不同层序的勘探重点和目标,认为层序I的低水位体系域和层序II的湖侵体系域为寻找岩性油气藏的有利部位。     

Assembly Sequence Planning for Mechanical Products

A method for assembly sequence planning is proposed in this paper. First, two methods for assembly sequence planning are compared, which are indirect method and direct method. Then, the limits of the previous assembly planning system are pointed out. On the basis of indirect method, an improved method for assembly sequence planning is put forward. This method is composed of four parts, which are assembly modeling for products, assembly sequence representing, assembly sequence planning, and evaluation and optimization. The assembly model is established by human machine interaction, and the assembly model contains components' information and the assembly relation among the components. The assembly sequence planning is based on the breaking up of the assembly model. And/or graph is used to represent assembly sequence set. Every component which satisfies the disassembly condition is recorded as a node of an and/or graph. After the disassembly sequence and/or graph is generated, heuristic algorithm - AO* algorithm is used to search the disassembly sequence and/or graph, and the optimum assembly sequence planning is realized. This method is proved to be effective in a prototype system which is a sub-project of a state 863/CIMS research project of China - ‘Concurrent Engineering’.