一类带随机延滞的时序模型的极限行为

提出了一个带有随机延滞的时序模型Xn 1=fzn 1(Xn,…,Xn-zn 1) Hzn 1(Xn,…,Xn-zn 1)εn 1,应用马氏链的随机稳定性理论,讨论了这个模型的极限行为,给出了关于{Xn}以几何速率按某种方式收敛的一个充分条件。     

对《收费公路试行计重收费指导意见》的解读及疑点问题辩析

《收费公路试行计重收费指导意见》集中体现了近年来计重收费理论研究的新成果和实践操作的丰富经验，具有充分的理论支持和实践支持，以及较强的可操作性。本文在简要分析《意见》出台背景基础上，从基本原则、实施范围、主要措施．实施步骤等几个方面对《意见》进行了深刻解读。同时本文也指出《意见》在基本原则的定位等方面存在的疑点，建议进一步修改和完善。     

不确定性机器人实时智能补偿控制

在神经网络在线学习控制中 ,实时性和控制精度是非常重要的两大指标。提出的一类具有多维存储结构的CMAC网络 ,提高了网络的泛化能力和学习速度。利用这一网络 ,针对不确定性机器人系统 ,考虑其标称模型 ,提出了一种新的实时智能补偿控制策略 ,并利用Lyapunov方法得出了系统全局渐近稳定的充分条件和网络学习律。在该控制策略中 ,系统的控制输入由两部分组成 :基于标称模型的计算力矩及补偿输入 ,其中补偿输入为系统标称惯性矩阵与神经网络输出的乘积。最后给出了仿真实例来说明该控制策略的有效性     

物流的定义及其数学描述

物流是企业利润的“黑葙”，物流引起了世界各国的关注．但物流的定义，尚无定论．物流的数学描述更是罕见。本文叙述了物流的定义并进行了教学描述。     

交通流微观仿真中的换道模型

通过分析车辆换道时车辆之间的竞争与合作关系，结合多智能体系统，提出一种新的换道模型。通过仿真实例说明新的模型与车辆的实际行为有较好的对应关系。     

多传感器信息时空融合模型及算法研究

在目标识别中,为了获得观测目标的准确状态,需要同时考虑数据融合的时间性和空间性。提出了一种多传感器信息的时间和空间两级融合的结构模型。首先对同一时刻不同传感器的信息进行空间融合,然后对经空间融合后的时间序列进行时间上的融合。就该模型提出了基于证据理论和模糊积分的融合算法。将该模型和算法应用于目标识别。仿真实验表明,该模型可以提高系统的识别率和可靠性。     

浅析王安忆与乔伊斯·卡罗尔·奥茨的异同——从女性写作特色的视角谈起

王安忆与乔伊斯·卡罗尔·奥茨是处于同时期的两位著名的女性作家,她们笔下的女性形象给读者留下了深刻的印象。本文试图从她们笔下的女性角色找出两位作家的共同点与不同点,以及从她们写作的语言特色与叙事艺术以进行比较研究。     

基于U.L列式的悬索桥施工过程模拟分析

基于U.L列式的虚功增量方程,引入合理的位移模式,导出了悬链线索元切线刚度矩阵的显示表达式,进而建立起了分析悬索桥结构更为精细的几何非线性有限元法.运用该方法并结合悬索桥的施工特点,提出了一种精确模拟悬索桥施工全过程的迭代算法,可得出各施工阶段的施工理想状态.算例结果表明:此方法收敛快、精度较高.图5,表2,参10.     

格宾网筋材的绞边强度特性试验研究

为研究不同绞边方式及不同网孔尺寸下格宾网的绞边拉伸特性,参考欧洲标准(EN10223-3:1997),采用自行设计的绞边试验装置,对网孔型号为60 mm×80 mm和80mm×100mm的A与B两类绞边方式的格宾网片进行绞边拉伸试验,分析比较各自的力学特性,并讨论绞边拉伸破坏的典型破坏模式.研究结果表明:与B类绞边方式相比,A类绞边方式的格宾网片绞边拉伸强度较大;根据格宾网的破坏形态,绞边拉伸破坏可分为3种典型破坏模式,即绞边钢丝被拉出破坏、网丝的拉断破坏以及绞边钢丝部分被拉出后网丝被拉断破坏;绞边质量与绞合在端丝上的钢丝缠绕圈数、紧密程度有关;网孔尺寸、钢丝直径及绞边质量均是影响格宾网的绞边拉伸力学特性的重要因素.研究结果可为加筋格宾结构物的设计、施工提供参考.     

圆钢管混凝土短柱局压力学性能研究

进行了12个圆钢管混凝土短柱局压试验,探讨混凝土强度等级、局压面积比对钢管混凝土短柱局压极限承载力的影响.试验结果表明,混凝土强度等级提高,极限承载力增大而延性降低;局压面积比减小,则承载力越高延性越低.采用合理的材料本构关系,利用ABAQUS有限元软件建立圆钢管混凝土短柱局压的壳-实体三维有限元模型,在试验验证的基础之上,利用ABAQUS软件及相应的有限元模型探讨局压面积比、含钢率、钢材强度和混凝土强度对短柱局压极限承载力的影响.通过拟合分析提出圆钢管混凝土短柱局压极限承载力的实用计算公式,将该计算公式、有限元计算值、其他学者提出的计算公式与笔者试验及其他学者共47组圆钢管混凝土短柱局压试验资料进行对比,分析结果表明,笔者提出的公式计算结果与试验结果相比具有较高的精度.