循环加卸载下砂岩能量演化特性分析与损伤表征

为探究饱和及干燥砂岩在加卸载过程中的能量演化与耗散特征,以西部砂岩为研究对象,开展常温下饱和及干燥砂岩单轴循环加卸载试验,通过能量法分析不同状态下砂岩弹性模量、泊松比、能量密度与循环次数之间的关系。结果表明：干燥及饱和砂岩在加载阶段和卸载阶段的弹性模量、泊松比均随加载次数的增大而增大,在相同卸载次数下干燥砂岩的弹性模量、泊松比均大于饱和砂岩;干燥及饱和砂岩的能量储存率随着循环次数先增大后减小,耗散比则相反,由于浸水软化饱和砂岩的能量密度拐点略迟于干燥砂岩;通过累计耗散能变量定义干燥及饱和砂岩的损伤特征,其损伤变量D值与循环次数变化规律相类似均呈下凹曲线。     

利用RBF神经网络实现聚合反应的内模控制

文中研究基于径向基(RBF)神经网络算法的内模控制策略在苯乙烯本体聚合反应相对分子质量分布控制领域的应用。利用神经网络对非线性系统的逼近能力，把内模控制推广到聚合反应过程质量指标控制这一非线性系统中。针对建模过程中存在的稳态误差，在训练数据中增加了部分静态数据，有效的提高了模型的验证精度，大大改善了由神经网络构成的内模控制器的控制精度，消除了系统余差。仿真结果证明，基于神经网络算法的内模控制策略达到了较好的控制质量。     

基于粒子群优化支持向量机康复下肢外骨骼的脑电控制研究

为解决失能人群自主移动的问题,脑机接口(brain computer interface, BCI)已广泛应用于外骨骼领域,但脑电(electroencephalogram, EEG)信号因信噪比低等原因导致识别率一直难以提高。为提高基于脑机接口下肢外骨骼的信号识别率,采用粒子群优化支持向量机(particle swarm optimization-support vector machine, PSO-SVM)算法提高脑电信号识别率,取得了86.52%的脑电信号识别率。首先建立共空间模式(common spatial pattern, CSP)数学模型对脑电信号进行特征提取,随后建立基于粒子群优化的支持向量机分类模型,优化脑电信号分类关键参数,将最终的实验数据与传统的支持向量机分类方法比较,最后进行算法的验证及下肢外骨骼实验。实验结果表明：经过粒子群优化的支持向量机分类准确明显高于传统支持向量机分类。所提出粒子群优化支持向量机对脑电信号的特征识别方法可实现运动想象(motor imagery, MI)的精确识别,为脑机接口技术在康复外骨骼领域的应用提供理论基础和技术支持。     

对我国土壤肥料若干重大问题的探讨

土壤和肥料资源是保障粮食安全和人类赖以生存的环境的基础,关系到农业与社会的可持续发展等若干重大问题。本文对我国耕地资源特征、利用方式及其演变,农田养分平衡、化肥肥效与土壤肥力演化,肥料技术升级,土壤生物肥力等若干重要土壤肥料问题进行了探讨;提出了发展新型肥料、加强土壤肥力长期监测、培育土壤生物肥力,以及提高有机肥资源效率与安全利用研究等重大工程技术措施的建议。     

加强机关事业单位工会组织规范化

就机关事业单位工会组织的规范化,论述了要以强化民主管理工作为重点的规范化建设,全面提高其工作水平,促进机关事业单位的决策科学化、民主化和民主政治建设,调动干部职工的积极性、创造性,增强机关事业单位凝聚力,推动各项工作圆满完成.     

Improved Approximate Minimum Degree Ordering Method and Its Application for Electrical Power Network Analysis and Computation

Electrical power network analysis and computation play an important role in the planning and operation of the power grid, and they are modeled mathematically as differential equations and network algebraic equations.The direct method based on Gaussian elimination theory can obtain analytical results. Two factors affect computing efficiency: the number of nonzero element fillings and the length of elimination tree. This article constructs mapping correspondence between eliminated tree nodes and quotient graph nodes through graph and quotient graph theories.The Approximate Minimum Degree(AMD) of quotient graph nodes and the length of the elimination tree nodes are composed to build an Approximate Minimum Degree and Minimum Length(AMDML) model. The quotient graph node with the minimum degree, which is also the minimum length of elimination tree node, is selected as the next ordering vector. Compared with AMD ordering method and other common methods, the proposed method further reduces the length of elimination tree without increasing the number of nonzero fillings; the length was decreased by about 10% compared with the AMD method. A testbed for experiment was built. The efficiency of the proposed method was evaluated based on different sizes of coefficient matrices of power flow cases.     

半线性二阶微分方程周期边值问题

本文利用整体反函数理论,研究了半线性二阶微分方程周期边值问题,给出了周期解存在唯一性的充分条件.     

变时滞神经网络指数稳定性条件

基于时滞细胞神经网络(DCNNs)在图像处理等领域的广泛应用,有关它的研究引起了越来越多学者和专家的关注.早期DCNNs稳定性的结果大多由网络权矩阵的分量构成的代数不等式来表示.运用Lyapunov-Krasovskii泛函的方法,研究了DCNNs的指数稳定性,所得充分条件以矩阵的(半)正定形式出现,在实际应用中更加便于验证.与文献中的结果相比较,所得判据适用范围更广.     

系统仿真的发展沿革与展望

本文对系统仿真技术的发展作了扼要的历史回顾，着重介绍了仿真技术近期发展的基础、社会需求和今后发展趋势     

关于二次剩余的q模拟

设P为奇素数,a为正整数且Pa．本文证明了qa-1(q16a;q16a)(p-1)/2/(q16;q16)(p-1)/2≡(a/p)(mod[p]q),其中(x;q)n=(1-x)(1-xq)…(1-xqn-1),[p]q=1 q … qp-1,(a/p)为Legendre符号．