一类二维非线性奇稳态问题的有限元方法

考虑二维非线性边值问题{Lu=-[1x^σЭЭx(x^σa(x,y,u)ЭuЭx) ЭЭy(a(x,y,u)ЭuЭy]=f(x,y),(x,y)∈Ω u|Г0=0的有限元方法,利用Banach不动点定理,证明了弱解的存在、唯一性。给出了有限元解的最佳阶的加权L2模和加权H1模误差估计。     

商用车混合动力电控转向系统的操稳性与节能性

为了提高重型商用车的高速转向"路感",并降低转向系统能耗,在电液复合式转向系统的基础上提出了一种带有助力矩耦合装置的混合动力电控转向系统(electronically controlled hybrid po-wer steering system,ECHBPS).阐述了ECHBPS的结构组成和工作原理,以降低转向系统能耗为目标,对液压助力子系统参数进行了重新匹配,根据驾驶员在不同车速下偏好的转向盘力矩,设计了电动助力子系统和液压助力子系统的助力特性曲线,建立了ECHBPS功率损耗模型.进行了Matlab/Simulink与Trucksim的联合仿真,结果表明:与传统的液压助力转向系统(hydraulic power stee-ring system,HPS)比较,在原地转向工况下,ECHBPS转向轻便性提高了21.3%;在转向盘中心区转向工况下,ECHBPS的转向"路感"提高了108.96%;在转向工况及直线行驶工况下,ECHBPS能耗分别降低了15.74%和62.61%.     

Г函数的性质研究

Г函数是一个特殊函数，其定义表达式为广义积分式。定理1一定理7给出了它的估计区间、精确表达式和近似计算公式。     

(ψ)-混合误差下半参数回归模型小波估计的γ阶矩收敛速度

考虑一类固定设计下的半参数回归模型yi=xiβ+ g(ti)+ei,i=1,2,…,n,对于模型中的未知参数β和未知函数g(t)的小波估计(∧β)n和(∧g)n(t).,在{ei,1≤i≤n)是(ψ)-混合随机误差时,研究了(∧β)n和(∧g)n(t)的γ阶矩一致收敛速度.     

基于加权L1范数的CS-DOA算法

针对基于L1范数约束的压缩感知理论的恢复算法出现虚假目标,恶化DOA估计性能的问题,提出了一种基于加权L1范数的CS-DOA估计算法.该算法利用噪声子空间与信号子空间的正交性,构造了一个加权矩阵,然后对L1范数约束模型进行加权.通过此加权处理,该算法能够使恢复的系数向量具有更好的稀疏性,并能有效地抑制伪峰,从而获得更精确的DOA估计.仿真结果验证了算法的有效性.     

线性时间序列模型与双线性模型的识别研究

根据线性模型的特点，在推广的高阶矩概念的基础上，将高阶矩应用于系统的结构辨识问题中。介绍了用最小二乘原理估计高阶矩参数以及判定参数置信区间等内容。     

指数分布场合简单恒加试验的极大似然估计

在加速寿命试验具体数据情形，恒加试验的统计分析理论已经比较成熟．在指数分布场合，文献[1]已给出了加速方程中参数的极大似然估计；文献[2]给出了加速方程中参数的似然方程．文章利用微分的方法给出了指数分布场合简单恒加试验加速方程中参数的极大似然估计．     

广义相关时延估计算法的自适应实现形式

认为广义相关时延估计算法的缺陷是依赖对输入信号及噪声先验知识,特别是对其功率谱的了解,而在实际应用中,往往缺乏这种先验知识,只能以估计值来代替,从而影响时延估计精度,自适应滤波器一般只需要很少或根本不需要任何关于输入信号和噪声的先验知识且性能良好,若用自适应滤波器替代广义相关法中的预滤波器就可放松或免除对输入信号和附加噪声的条件限制,提高时延估计的精度,广义相关时延估计算法时域中的预滤波器就是其频域中的权函数,从理论上证明了,任何一个广义相关权函数,都能够变换成一个或几个Roth处理器的组合形式,实际上,Roth处理器就是自适应滤波器实现的,能对原始带噪信号做最优化估计的维纳滤波器,从而实现了自适应广义相关时延估计算法。     

多元线性模型系数岭估计的改进研究

文章对病态的多元线性模型Yn×q～(Xn×pBp×q,Vq×q(⊕)In×n)提出了c-k型估计,证明了利用Stein式压缩技术可以改进岭估计;同时给出了参数最优值满足的条件,证明了c-k型估计的可容许性.     

复共线性条件下广义岭估计的改进

对于复共线性条件下线性回归模型的广义岭估计进行了进一步的研究.针对线性回归模型病态的根本原因,提出了一类新的估计--0-K型广义岭估计.研究这一估计的性质,证明利用0-K型广义岭估计技术可以改进广义岭估计(在均方残差意义下).文中的方法为病态线性回归模型系数的有偏估计提供了改进的技术途径.