非晶硅氢薄膜材料光稳定性的研究

研究a Si:H薄膜样品在长时间强光照后会引起光、暗电导率的降低 (S W效应 )及薄膜的光转换效率 实验表明 ,随着光照时间增加 ,薄膜的光接受灵敏度下降 ,光电转换效率也相应降低 ,就此提出了S W效应发生的微观模型     

箱体类零件参数化CAD系统的研究

在Windows环境下 ,以AutoCAD为支撑软件 ,利用其二次开发语言AutoLISP及对话框设计工具DCL ,采用程序参数化设计原理 ,研究开发了箱体类机械零件的计算机辅助参数化设计系统 .该系统具有箱体结构尺寸计算、零件图自动生成及自动标注功能     

圆柱齿轮热精锻成形载荷影响因素分析

研究圆柱齿轮热精锻成形载荷计算方法,在圆柱体闭式镦粗计算公式中引入齿形影响因子,得到齿轮热精锻成形载荷经验公式. 有限元仿真模拟了模数分别为1,2,3,4 mm圆柱直齿轮的热精锻过程,利用仿真得到的成形载荷数据拟合求得了齿形影响因子的计算公式;在该经验公式的基础上分析了锻件齿根圆直径、内孔径、高度、齿轮模数以及坯料材料流动应力对齿轮精锻成形载荷的影响;齿轮热精锻实验和文献中齿轮锻造成形载荷数据共同验证了公式的准确性和适用范围;通过变形的齿轮热精锻成形载荷经验公式,求出不同压力机可锻压齿轮的尺寸范围.      

薄板自由振动虚边界元解法

依据虚边界元法思想,提出一种求解薄板自由振动问题的新算法,通过采用薄板弯曲问题的静力基本解建立了薄板自由振动问题的虚边界积分方程,及满足边界条件和域内点动力位移方程,将薄板自由振动问题转变为代数特征值问题,可直接求解,与边界元直接法相比,本方法无需处理奇异积分,避免了“边界层效应”,而且思想简单,计算省时、方便,算例证实了本方法的可行性和计算精度。     

保证服务质量的最小能量无线传感器网络路由算法

为了减小无线传感器网络(wireless sensornetwork,WSN)的路由能量开销,同时保证数据传输的服务质量,提出了一种新的路由算法,称之为DEER(delay-constrained energy efficient routing)算法。DEER算法的核心思想是将路由选择和传输速率控制相结合。算法首先采用概率分析方法,估计出最优的总跳数以及相应的传输速率;然后再逐跳选择出后续节点,构成整条路径。理论分析和计算机仿真结果都表明,在现有的路由算法中,如果端到端传输时延变小,那么能量消耗将呈指数上升趋势;而在DEER算法中,二者的关系将从指数退化成多项式关系。可见,DEER算法不但保证了端到端传输的服务质量,而且大幅度地降低了路由能量开销。     

四气门柴油机进气道布置的试验研究

为获得具有优良的流通特性和涡流特性的四气门柴油机进气道系统，在稳流气道试验台上，研究了进气道的布置对四气门柴油机进气道流动特性的影响，结果表明，气道布置角度的变化对流量系数影响不大，但对涡流比有较大影响，切向，螺旋气道由置角度的变化对组合涡流的影响，分别表现在小升程范围和中，大升程范围，前者比后者有更大的影响，组合气道涡流较单独气道开启时有较大降低，螺旋气道的涡流降低幅度远大于切向气道。     

基于小波变换的快速自动聚焦算法

针对图像采集系统存在噪声情况下,提出了一种基于小波变换的快速聚焦算法。该算法采用5点数据拟合方法以及较大步长来降低聚焦搜索时间。算法中的聚焦测量函数在存在较大的噪声情况下仍然具有较好的性能,与其它的聚焦测量函数如Laplacian能量聚焦测量函数、梯度(Sobel)能量聚焦测量函数和图像灰度方差测量函数等相比较,仿真和实验的结果表明该算法在聚焦分辨力、抗噪声等方面具有较好的性能。     

可调路径长度和簇系数的加权无标度网络模型研究

以无权的高簇系数的Holme和Kim(HK)模型为基础,联系实际网络所应该具备的权重,引进了一种动态的赋权机制,提出了一种更大范围可路径长度和调簇系数的加权无标度网络模型.分析和仿真表明:大范围可调路径长度和簇系数的加权无标度网络模型不仅继承了HK模型的高聚类效应和无标度特性,且它的调节手段更丰富,调节范围更大,实现了...     

中国证券投资者买卖决策的实证研究

利用某营业部近万个帐户3年的交易数据,对哪些因素影响以及如何影响中国证券投资者的卖出与买入选择进行研究.结果表明:1)近期个股价格的变化、历史波动、大盘历史走势与波动均对买卖决策有不同程度的影响,影响方式与Grinblatt和Keloharju的研究结果有所差异;2)在新增变量中,个股历史换手率变化、重大政策和事件、历史价格和成交量的变化趋势及形态、市场普遍大涨(大跌)等均对买卖选择产生显著影响,但对大小投资者的影响方式和方向是不一样的;3)在上市公司的13种重大公告的当日或后一交易日,投资者的买卖倾向没有显著变化,而在对待大盘的走势上,小投资者更多采取惯性交易策略,而大投资者则采取反向交易.     

人工神经网络在化学中的应用进展

回顾了人工神经网络的发展历史,简要评述了近期在化学中的非线性校准、模式识别、定量结构／活性相关(QSARs)、优化、过程控制、传感器、建模、参数估计、预测预报等方面的应用。并展望了人工神经网络在化学计量中的应用前景．