基于剪切修正GTN损伤模型的辊冲工艺数值模拟

在GTN模型基础上,考虑到微孔洞剪切变形对材料劣化的影响,建立适用于压应力状态的剪切修正模型。通过用户子程序接口VUMAT将与损伤耦合的弹塑性本构模型嵌入具有ALE法的有限元软件Abaqus/Explicit中。利用模拟拉伸与纯剪切试验拟合载荷-位移曲线以确定模型参数。将修正模型应用到辊冲工艺有限元模拟中预测断面质量,并进行试验验证。结果表明：前刃口为小间隙冲裁,塌角较小,光亮带较大但带有一定的倾角;后刃口为大间隙冲裁,塌角与断裂带较大,光亮带较小;裂纹会同时在前刃口凸模与凹模侧面萌发,而对于后刃口,会首先在凹模侧面产生。     

基于Logistic曲线的作物累积蒸发蒸腾量模拟研究

为了探讨作物全生育期内累积蒸发蒸腾量的变化规律,采用Logistic曲线建立了夏玉米、设施栽培番茄和西瓜的累积蒸发蒸腾量随生育时间变化的模拟模型,并通过Logistic曲线的不同阶段分析了作物生育期内的需水规律.结果表明:玉米、番茄和西瓜的全生育期累积蒸发蒸腾量呈现出符合Logistic曲线的“慢—快—慢”的变化规律,采用Logistic曲线模拟大田和设施栽培作物累积蒸发蒸腾量是可行的;与FAO推荐的生育进程划分结果相比,根据Logistic曲线对大田作物玉米的生育进程划分结果相差不大,而设施栽培番茄和西瓜的生育进程划分结果有较大的差异.     

基于MCR模型的城市生态安全格局构建 ——以甘肃省平凉市为例

城市生态安全格局的建立对于引导城市空间扩展及维护区域生态过程的健康和稳定意义重大.以西部城市平凉为例,基于最小累计阻力(minimal cumulative resistance,MCR)模型及地理信息空间分析方法,结合土地利用数据,通过水土流失敏感性、生物多样性维护功能、水源涵养功能及水土保持功能4个综合指标划分生态...     

混合观测体系下谱正Lévy风险模型的分红问题

在谱正Lévy风险模型下讨论基于混合观测体系(hybrid observation scheme)的分红问题.通过拉普拉斯变换法给出了破产时间和总的分红量的联合拉普拉斯变换,避免了对谱正Lévy过程的有界变差路径和无界变差路径分别进行讨论.     

古典风险模型中的周期线性barrier分红问题

主要研究周期线性barrier分红策略下的古典风险模型,得到了平均累积折现分红函数满足的积分-微分方程,并在指数索赔的情况下求出了其精确表达式;文章最后给出了该模型下的破产概率所满足的偏积分微分方程.     

一种基于DSP和FPGA的雷达信号分选电路设计

设计了一种基于DSP和FPGA的雷达信号分选电路,对密集的雷达信号进行分选识别。系统利用FPGA采集信号的特征参数以及对参数进行预处理;采用了累积差值直方图算法,根据信号脉冲宽度对数据分组,多片DSP协同处理实现信号分选。工程实践表明:该电路对常规雷达信号分选效果良好,处理速度快,系统可靠性好。     

基于部分交叉验证的多准则序贯近似建模方法

提高序贯近似建模的精度和收敛效率,关键在于制定合理有效的序贯抽样准则。针对如何有效获取目标系统信息进行近似建模,同时提高建模精度和收敛效率,提出了基于部分交叉验证的多准则序贯近似建模方法。通过融合部分交叉验证误差估计准则、极大序贯建模累积变化准则和极大熵准则的特征和优势,可实现对全空间全面抽样和对不规则区域重点抽样,进而提高近似模型的精度和收敛效率。算例测试表明该方法在提高序贯近似建模精度和收敛效率方面可行有效。     

湘江三角洲沉积物元素重金属污染地球化学特征

在湘江河口三角洲采集4个沉积柱芯,得到沉积物样品94份,测定了各样品中Cd、Sc、Sn、Sb、Zn等16种元素的含量,并利用地累积指数法和主成分分析法对沉积物中的重金属污染状况进行分析和评价。结果表明,湘江河口三角洲沉积物重金属污染最严重的为Cd,其次为Sn、Sb、Zn、Pb污染;各采样点沉积物中重金属的复合污染状况为：Q〉W〉XY〉QS,表明入湖河段的沉积物重金属含量要比湖盆的沉积物重金属污染程度更为严重;W、XY、Q采样点的Sc、V、Co、Mo、Pb、U主要受第1主成分的支配,而在QS采样点第1主成分的因子变量在这些重金属元素的浓度上有较高的负载荷,说明Sc、V、Co、Mo、Pb、U主要来自于湘江水。     

基于累积前景理论的混合型多属性决策方法

针对带有决策者期望的混合型多属性决策问题,提出一种基于累积前景理论的决策分析方法.首先考虑了决策者的心理行为因素,以决策者对各属性的期望作为参照点,然后将具有清晰数、区间数和语言短语三种信息形式的决策矩阵转化为相对于参照点的益损决策矩阵,在此基础上,考虑决策者对待收益和损失的不同风险态度,依据累积前景理论计算每个方案的综合前景值,并依据综合前景值的大小对所有方案进行排序.最后,通过一个算例说明了该方法的可行性和有效性.     

基于联合特征参数的数字调制识别优化算法

针对数字调制识别在低信噪比下的应用,提出了一种基于联合特征参数的数字调制识别优化算法。该算法利用调制信号的高阶累积量和时域瞬时信息,并结合星座图特征进行特征提取,采用弹性反向传播（resilient back-propagation, RPROP）算法训练的反向传播（back propagation, BP）神经网络对多进制数字幅度调制（M-ary amplitude shift keying, MASK）、多进制数字频率调制（M-ary frequency shift keying, MFSK）、多进制数字相位调制（M-ary phase shift keying, MPSK）、多进制正交幅度调制（M-ary quadrature amplitude modulation, MQAM）共4类12种信号进行分类识别。仿真结果表明,当信噪比低至-2 dB时,提出的调制识别优化算法可使12种数字调制信号的正确识别率均达97%以上,极大地改善了低信噪比下的识别性能。