求解对流扩散方程的Pade’逼近格式

对空间变量应用中心差分格式离散,时间变量采用指数函数的Pade’[2/1]逼近,构造了对流扩散方程的精度为O(τ3+h2)的绝对稳定的隐式差分格式,并对其稳定性进行了讨论,将数值实验结果与Crank-Nicholson格式进行比较,验证了文中方法的有效性.     

钢渣粉固化淤泥质水泥土强度特性试验研究

采用电子探针、X射线衍射、扫描电镜等研究方法,分析了钢渣粉的化学成分、矿物组成及微观结构,结果表明钢渣粉具有胶凝潜力。把钢渣粉作为淤泥质水泥土的外掺剂,制备钢渣粉淤泥质水泥土试块,通过无侧限抗压强度试验研究钢渣粉掺入比对淤泥质水泥土无侧限抗压强度的影响。试验发现在水泥掺量和龄期相同的条件下,随着钢渣粉掺量的增加,水泥土试块的无侧限抗压强度先增后降,当控制好钢渣粉掺量时,可以有效提高淤泥质水泥土的强度。最后,在结合试验数据的基础上,从理论上分析了水泥和钢渣粉加固淤泥质土的作用机理,为钢渣粉在水泥土中的应用提供了理论依据。     

2种北极高等真菌的化学成分分析

 采用柱层析方法结合波谱分析方法首次对采自北极的2种高等真菌Lepista multiformis和Russula sp.进行了化学成分研究.共分离鉴定了6个化合物,分别为:5α,8α-epidioxy-(22E,24R)-ergosta-6,22-dien-3β-ol (1)、(22E,24R)-ergosta-7,22-dien-3β,5α,6β-triol (2)、阿洛糖醇(3)、α,α-海藻糖(4)、丙氨酸(5)和 3β-O-glucopyranosyl-5α,α-epidioxiergosta-(22E,24R)-ergosta-6,22-diene (6).     

求解Burgers方程的高精度紧致Pade'逼近格式

对一维Burgers方程提出了精度为O(τ3+h4)的紧致Pade'逼近格式,首先利用Hopf-Cole变换,将一维Burgers方程转化为线性扩散方程,然后对空间变量四阶紧致格式进行离散,时间变量利用pade逼近格式得到求解Burgers方程的时间三阶空间四阶精度的隐式差分格式,并对稳定性进行分析,数值结果与Crank-Nicholson格式、Douglass格式和Haar wavelet格式进行比较,数值结果不同时刻和空间,不同雷诺数与准确值进行比较,发现所提格式很好的解决了Burgers方程的数值计算.     

临界平面法对航空材料的适用性评估分析

多轴疲劳理论已经被大量的常规材料试验数据所证实,但是它们对航空材料的预测能力还没有进行广泛的验证。利用文献中三类航空材料的多轴疲劳试验数据,评估分析了六种基于临界平面法的多轴疲劳寿命预测模型对它们的预测能力。通过对比分析指出:Ince-Glinka模型最适合预测航空合金钢的疲劳寿命,而对于钛合金以及镍基合金,Brown-Miller模型最能准确预测其疲劳寿命。同时,合理的疲劳寿命预测模型需要全面考虑材料的失效模式及受力特点,而为了准确预测材料的疲劳寿命,则需要选择精确的应变疲劳参数。     

地铁车辆段试车线列车振动影响的试验研究

国内很多城市的地铁车辆段正在规划和实施上盖物业开发,为了分析和评价地铁车辆段列车运行造成的环境振动影响,对广州地铁3号线厦滘车辆段试车线临近地面及建筑物振动进行了现场实测,在时域和频域内分析了振动的传播特性,并将实测结果与我国环境振动标准进行对比和分析.研究结果表明:当车辆段试车线列车正常运行时,临近地面竖向振动明显大于水平振动,实测的最大竖向振动加速度级为66.4~91.2 d B,竖向振动的响应频带为10~120 Hz,竖向振动峰值出现在25~40 Hz之间;试车线列车运行引起临近建筑物的最大振动加速度级为48.9~76.2 d B,振动沿结构物向上传播时,振动频率成分主要是5~60 Hz,楼板振动分频最大加速度级出现在20~25 Hz之间;在距离轨道0~30 m范围之内,地面振动与建筑物振动均已经超过相关国家振动标准,地铁车辆段上盖物业开发时在试车线临近区域采取减振设计措施控制环境振动影响十分必要.     

基于实物期权方法的信息不对称下资产剥离决策研究

利用实物期权方法分析了信息不对称的委托代理框架下企业资产剥离决策.研究了委托人和代理人之间的信息不对称对执行资产剥离期权的影响,得到了最优激励合同并进行了算例分析.研究显示,与对称信息情况下相比,不对称信息使得执行资产剥离期权的资产临界价值降低,并且给委托人带来包括支付信息租金和效率损失等两方面损失.     

基于支持向量机的车型分类的设计

基于支持向量机的车型分类的设计思路是通过视频采集获得车辆图像,对车辆图像进行图像预处理和特征提取后,得到分类器所需数据特征,而后采用支持向量机和二元决策树对车型分类。采用三个支持向量机的分类器和二元决策树相结合对特征数据进行分类识别,最终实现了车型分类。通过利用Libsvm(SVM模式识别与回归的软件)进行实验,取得了较好的分类效果。     

一种网络攻击下网联自动车的改进换道模型

网联自动车被认为可以提升交通效率、保证行车安全并节约能源,但是由于无线通信系统的开放性,网联自动车很容易受到网络攻击的威胁。现有的研究主要集中于网络攻击的种类及过程,并评估该攻击对车辆纵向行为的影响。本文旨在研究网络攻击对车辆横向行为的影响,即对网络攻击下的换道行为进行研究。通过对经典的跟驰模型智能驾驶员模型（Intelligent Driver Model, IDM）和经典的换道模型最小化换道总制动模型（Minimizing Overall Braking Induced by Lane changes, MOBIL）进行改进,提出了一种扩展换道模型（Extended Lane-Changing model, ELC）,来对网络攻击影响下的车辆换道行为进行建模分析。最后通过仿真实验,说明了不同的恶意网络攻击对车辆换道行为的影响。结果表明,网络攻击会显著影响车辆的换道决策,并导致异常驾驶行为。     

基因表达谱数据的多分类问题研究

针对基因表达谱微阵列的数据多分类问题,给出一种在多病类情况下的基于信噪比和相关性的特征基因选择方法.该方法一次性考虑基因区分所有病类的能力,尽量避免基因的冗余性;其次利用支持向量机,构建了基因表达谱微阵列数据的多分类器;最后通过实验表明了本方法的有效性.