求解中立型比例延迟微分方程组Rosenbrock方法的渐近稳定性

讨论用一类变步长Rosenbrock方法求解中立型线性比例延迟微分方程组的渐近稳定性,应用一种证明数值稳定性的新方法,获得了变步长Rosenbrock方法渐近稳定的充分条件.数值实验进一步验证了算法的理论分析的正确性.     

Sprott-F系统的混沌控制研究

利用非线性动力学理论,讨论了改进的Sprott-F系统的混沌特性.在参数区b E[0,0.5]上,利用全局分岔图,Lyapunov指数谱准确的表征了系统在此区间内的丰富的非线性行为.应用时滞反馈法、比例微分器控制法和x|x|法对系统的混沌控制进行了详尽全面的理论分析和数值模拟.结果表明,选择适当的反馈系数,通过以上三种控制法,可将系统的混沌运动控制到稳定的低周期状态.     

R717气相和液相平均比定压热容的几种线性拟合比较

根据真实比热容随温度变化的趋势,通过R717的两相比热容和温度的数学模型,分别进行几种线性拟合,从而建立两相平均比定压热容随温度变化的直线关联式,并与文献数据进行对比,分析得出气相的最小面积法拟合的直线最大相对误差最小,液相的最小二乘法最大相对误差最小.     

基于卫星位置与速度的北斗卫星广播星历拟合

提出基于卫星位置与速度的广播星历拟合算法,给出了该拟合算法的计算过程,并对传统坐标拟合算法与坐标+速度拟合算法的拟合精度及外推精度进行比较.结果表明:基于位置+速度的拟合算法是有效的,且与传统坐标拟合算法相比,该算法能显著提高拟合的速度精度,且坐标精度也略有提高.此外,在卫星轨道数据已知历元数较少时,采用坐标+速度拟合算法优势更明显.     

一种新的最大风速分布函数

本文提出以Edgeworth分布函数作为最大风速分布函数,通过对我国廿五个有代表性的省、市地区最大风速实测资料进行统计计算,又经柯尔莫哥洛夫(КОЛМОΓОРОВ)拟合优度准则检验,证明Edgeworth分布函数较“荷载规范”1985年修订稿所采用的最大风速分布函数——极值Ⅰ型分布有较大的改进。     

基于Levy算法的离子性聚合物金属复合材料分数阶模型辨识

IPMC是一类被称为人工肌肉的电活性智能材料,在微机电系统、生物医学、仿生机构等领域都具有很好的应用前景。分数阶微积分中微分、积分的阶次可以是分数,能够更精准地描述实际系统的动态响应。为了说明分数阶模型比传统整数阶模型能够更精确的描述具有非整数阶动力学特性的IPMC驱动系统,首先根据IPMC驱动器输入信号与输出响应的实验数据得到实际频率响应伯德图;然后,结合实验数据应用Levy频域辨识算法分别建立了IPMC的整数阶模型和分数阶模型;最后,比较两类模型和实验数据的频域响应伯德图,可见分数阶模型和实验数据的伯德图拟合效果更精确,所以对于具有非整数阶动力学特性的IPMC驱动系统应该使用分数阶模型来描述和研究。     

优化双圆拟合

本文提出一种优化双圆弧拟合的新算法，它采用的方法是用改变双圆弧联结点的切线斜率，使双圆弧与样条曲线间的法向误差达到最小。与其他双圆弧拟合方法相比较，该算法计算简单、线性，并可消除拟合曲线的不稳定性；拟合效果快速、良好。可直接应用于塑曲面的ＣＮＣ加工中。     

有杆抽油系统故障递阶诊断的故障分辨研究

有杆抽油系统工况极其恶劣,发生故障的概率较高。针对有杆抽油系统的特点及其故障诊断目前存在的问
题,提出基于示功图的有杆抽油系统故障递阶诊断法,该方法分为故障分辨和故障识别两个阶段,即首先在故障分辨
阶段根据正常（或平稳状态）样本的统计规律把示功图分为故障类和非故障类;然后采用基于示功图的有杆抽油系统
故障识别的搜索树方法,对故障样本进行故障类型的识别。它提高了故障诊断系统的故障诊断性能,且不需要建立和
求解有杆抽油系统力学模型,也不存在训练集问题,并能反映出有杆抽油系统自身的基本特征。故障分辨过程包括：
在训练阶段,t 检验剔除异常数据后,通过X2拟合优度检验确定样本的随机分布形式及其参数,进而计算出正常区域
和故障区域;在分辨阶段,根据测试样本是否有特征量落入故障区域来判断其分类。实例表明故障分辨过程能从大量
的数据中筛选出故障样本,分辨的正确率比较高;训练样本的统计规律能反映油井实时的生产状况。     

关于社会生产两大部类增长速度对比关系的探讨

马克思关于社会主义社会再生产的理论，今天已成为我们进行社会主义经济建设的指导思想。本文就社会主义再生产两大部分增长速度的比例关系问题进行探讨，以说明其原理在经济建设宏观方面的指导作用。     

哈大客专板状泥灰岩填料物理掺拌改良方案的试验研究

以哈大客运专线路基泥灰岩填料掺拌改良施工为例,通过外掺料种类经济比较及选择、不同掺配比例填筑工艺试验对比,确定最经济合理的掺配方案,满足客运专线路基填筑压实质量要求,为今后同类填料施工提供借鉴。