p-内射半模的若干性质

讨论了在无零因子半环上p-内射半模与可除半模的关系,并在此基础上讨论了p-内射半模的几个性质,最后建立了一个有关p.p半环上p-内射半模的结果。     

一种有效的传感器网络区域查询算法

近年来,无线传感器网络基于事件查询的算法引起很多国内外学者的关注,也因而产生了不少的相关算法,它们大多主要体现在节点移动上。本文主要分析了现有的窗口查询算法的优缺点,针对当窗口中某个查询节点没有被收集而造成的空洞现象进行处理,以及在选择下一查询节点时考虑能量与距离的因素,提出新算法EQA(effective area query algorithm)。通过对算法进行仿真与分析,并与IWQE和ESA算法进行对比,结果显示新算法在网络耗能、查询质量、网络生命周期等方面都得到提高。     

厌氧污泥对共基质条件下吡啶降解动力学

采用厌氧污泥对单基质吡啶及苯酚共存下的吡啶进行降解,并研究其动力学的差异。实验结果表明:厌氧污泥可以同时降解苯酚和吡啶;与单基质相比,共基质下苯酚的存在抑制了厌氧污泥对吡啶的去除,当苯酚初始浓度增加至一定值时,这种抑制作用逐渐减弱。无论是单基质还是苯酚共基质,吡啶的降解均遵循零级反应动力学,但后者吡啶的降解速率常数与前者相比,数值明显减小。在化学需氧量与氮的质量浓度比值ρ(COD)/ρ(N)≈40、pH 7.5、35℃的条件下单基质吡啶厌氧降解效果最好,经过103h的降解,其降解率可达到88%以上。     

军用车辆悬挂馈能影响因素分析及馈能潜力试验

为解决现有研究中车辆悬挂馈能潜力存在较大差异、馈能影响因素的影响不一致,以及大多数的分析结果停留于仿真等问题,以某型军用轮式能源保障车为平台,通过建立理论模型,推导悬挂指标计算公式;并以某型履带式装甲车辆为对比,对馈能潜力及其影响因素进行仿真分析;并通过实车试验验证。结果表明:减小悬挂刚度或增加车轮刚度均有利于馈能;路面激励越大,馈能潜力越大;但同时会对乘坐舒适性造成影响。在C级及D级以上路面的部分工况下,整车可馈能功率达到百瓦级以上时,馈能更有价值;同等条件下,履带车馈能潜力为轮式车的4.374 2倍,馈能更适用于越野车、军用车及重型车辆。     

模糊线性规划的γ-鲁棒解

对于不确定系统的优化问题,模糊线性规划是一种常用的建模方法,但得到的最优解或满意解,往往对参数的变动缺少"免疫"能力,即参数受到扰动后,最初的最优解会变得不再最优甚至不可行.首先针对λ-截集水平下的模糊线性规划,给出了λ-鲁棒解的定义.利用模糊结构元理论对λ-鲁棒解的定义进行表示,得到了求解模型.由于决策者的不同,对解的可实现程度要求不同,故在模型中加入了能够反映决策者风险偏好的测度约束,该模型的解即为γ-鲁棒解,该解既有鲁棒性、优化性,又能体现决策者的风险偏好程度.通过算例可以看出,γ-鲁棒解对参数的变动具有"免疫"能力,能为决策者提供更为丰富的信息,体现出了更好的实用价值.     

RH真空处理GCr15轴承钢中全氧及显微夹杂物的行为研究

针对RH工艺生产轴承钢,通过现场试验研究了RH真空处理时间对钢中全氧和显微夹杂物的影响.试验结果表明,延长RH真空时间可以进一步降低钢中全氧和显微夹杂物的数量,RH脱氧主要是通过显微夹杂物的去除,全氧与显微夹杂物随时间的变化关系基本一致;真空处理25min可使钢液中全氧和显微夹杂降低约60%,比14min时多降低约13%,并得出邢钢轴承钢生产条件下,RH精炼过程钢液的表观脱氧速度系数为-0.036min-1;工艺优化后147炉轴承钢产品的平均全氧为6.7×10-6.     

老年女性旅游动机与市场细分研究——以西安市为例

该研究是针对西安市老年女性的旅游动机而进行的.研究中对国内外有关老年人旅游动机的研究进行了简要的回顾,运用因子分析的方法,得出了以下5个动机因子:"自我提升与健康","放松与休闲","游览与观光","情感与怀旧",以及"宗教朝拜".通过对5项动机因子的聚类分析,将西安市老年女性旅游市场划分为自我提升型,情感逃逸型,游览观光型3大细分市场.     

两弱伴随矩阵的关系

根据两个矩阵可交换、相抵、相似、酉等价、相合,讨论了与其对应的两个弱伴随矩阵是否具有相同的性质。     

指数有界双参数C半群的逼近

基于C半群的定义,引入指数有界的双参数C半群的概念,借助于单参数C半群与双参数C半群之间的关系,利用范数与极限的一些性质,考察了指数有界的双参数C半群的逼近问题.从而对Banach空间中单参数C半群逼近定理及双参数强连续算子半群逼近定理进行了推广,为相应的抽象Cauchy问题提供了解决方案.     

一种适合复杂能源系统的半物理模拟研究方法

提出一种适用于复杂能源系统研究的半物理模拟方法,分析了单纯实验和单纯模拟研究的不足,而利用半物理模拟研究方法则更快捷,结果更为准确,预测的范围更为宽广。