Glauber和Kawasaki动力学下正方格子上伊辛模型居里温度的蒙特卡罗计算

利用蒙特卡罗方法研究正方格子上的伊辛模型的相变问题．讨论了不同翻转方式(随机翻转和顺序翻转)以及不同动力学规则(Glauber动力学和Kawasaki动力学)对正方格子上的伊辛模型的居里温度Tc的影响．结果表明，当Glauber动力学占主要地位时，在两种翻转方式下都可以计算出居里温度Tc的值，当Kawasaki动力学占主要地位时，只能用随机翻转的方法获得居里温度Tc．     

弯曲铝合金方管的轴压性能试验研究

为研究带初弯曲度铝合金方管的轴压承载力,完成了8个试件的轴压稳定性试验,并建立了与试验条件一致的有限元模型。通过对比试验和有限元分析结果验证了有限元模型的可靠性。结果表明,带有较大初弯曲度铝合金方管的破坏模式为整体弯曲失稳。最后,根据有限元分析结果拟合得到较大初弯曲度铝合金方管的整体稳定系数计算式,并将拟合计算式结果和数值分析结果及试验结果进行对比,验证了计算式的正确性。     

基于多尺度排列熵和正则化RVFL的高压隔膜泵单向阀故障诊断

高压隔膜泵单向阀运行工况复杂,运行时产生的振动信号具有非线性、非平稳特性,导致信号特征提取困难,故障状态难以识别.为了提取单向阀运行状态的非线性动力学特征,提升故障诊断模型的识别精度和泛化能力,提出了一种基于多尺度排列熵（Multi-scale Permutation Entropy,MPE）和正则化随机向量函数链接（Random Vector Functional Link,RVFL）网络的单向阀故障诊断方法.首先,对工况下采集的单向阀振动信号进行变分模态分解（Variational Mode Decomposition,VMD）获得既定的若干本征模态函数（Intrinsic Mode Function,IMF）分量;然后,计算IMF分量的多尺度排列熵,构建表征单向阀运行状态的特征值向量;最后,基于运行状态的特征值向量,建立正则化随机RVFL的故障诊断模型,并应用于单向阀的运行状态监测与识别.实验结果表明,构建的故障诊断模型能够精确地识别单向阀的故障类型,准确率达到98.89%.     

基于网络药理学探讨尪痹方治疗类风湿性关节炎的机制

基于网络药理学方法探讨尪痹方治疗类风湿性关节炎(rheumatoid arthritis, RA)的潜在机制。应用中药系统药理学数据库与分析平台筛选出尪痹方的化学成分及作用靶点,GeneCards数据库检索RA相关靶点,维恩图获取药物与疾病交集靶点,利用STRING数据库得到蛋白质-蛋白质相互作用(protein-protein interaction, PPI)网络信息,使用Cytoscape构建药物-有效成分-靶点-疾病网络与PPI网络图,通过DAVID数据库对共同靶点进行基因本体(gene ontology, GO)和京都基因与基因组百科全书(Kyoto encyclopedia of genes and genomes, KEGG)分析。使用SYBYL-X 2.1.1软件进行分子对接验证。经过筛选得到32个有效成分及99个相关靶点,核心靶点为IL-6、TNF、AKT1、VEGFA、PTGS2等。GO功能富集分析主要涉及RNA聚合酶II启动子转录的正调控等生物过程,KEGG通路富集分析主要涉及TNF信号通路、T细胞受体信号通路、Toll样受体信号通路、破骨细胞分化等信号通路。分子...     

一种改进的树形矢量量化编码算法

矢量量化中的一个最严重的问题是在一本码本中搜索最近码字的高计算复杂度。本文在研究树形矢量量化的基础上提出了一种改进的树形矢量量化编码算法。实验结果表明,本文提出的编码算法相对于树形矢量量化算法可大大改善峰值信噪比（ＰＳＮＲ）。     

一些基本图的〔强〕自同态摹群

确定了一些基本图的〔强〕自同态摹群的基数,并在证明过程中实际上确定了这些摹群的全部元素,同时发现确定一些极其简单的图之自同态摹群却是极其困难的事情,有时甚至导致一些一般的组合难题．     

一种神经网络实现GPS导航定位算法

目的 研究ＧＰＳ接收机状态解算的估计方法。方法 利用Ｈｏｐｆｉｅｌｄ神经网络对ＧＰＳ接收机数据进行处理,结果 以统计自述平均误差和均方根误差作为衡量性能的指标,神经网络方法与迭代量小均方误差算法相比较定位误差减小,结论利用神经网络实现ＧＰＳ接收机状态解算是可行的,且与迭代最小均方误差算法比较,可提高定位精度。     

一类排列问题的计数

给出一类排列问题的计数公式．     

方腔内混合对流换热的数值研究与模型实验

为研究方腔内混合对流向受迫对流过渡的临界参数,通过数值模拟和模型实验,得到了不同工况下的流场、温度场,并将数值结果与实验结果进行了对比,通过一系列的数值计算,取得了均匀通风方式时混合对流处于受迫对流占优状态、自然对流受到抑制时的特征参数,指出描述方腔内混合对流的特征参数Ｇｒ／Ｒｅｎ中的ｎ不等于２,并发现当自然对流引起的旋涡消失时,自然对流对换热仍有一定的影响。     

用进化规划思想优化径向基函数神经网络结构的均衡器

针对训练径向基函数(RBF)神经网络均衡器的随机梯度算法(SG)中,神经网络的结构是指定的并且所用训练样本较长的问题,引入进化规划思想,用进化规划方法确定径向基函数神经网络的结构,用基于最小均方(LMS)误差准则的自适应算法调整神经元到输出端的连接权重.蒙特卡洛仿真表明,用这种方法确定的均衡器可以达到与SG算法相同的性能,而所用训练样本很少,网络结构不需要事先指定.