一类有阻尼的二阶微分方程的运动周期解

考虑具有阻尼的二阶微分方程:x″+ax'+g(x)=γ,此方程描述的是类似于钟摆的振动器运动的一个模型.首先把此二阶微分方程转化为一个与它等价的系统,然后证明该系统存在上、下解;最后根据微分方程存在运动周期解的经典结果,证明了当g(x)在一个周期内是分段线性函数时,其中,这个分段线性函数,在一个周期内包括对称和非对称两种情况.该系统存在运动周期解,这也意味着与该系统等价的原一阶微分方程存在运动周期解,且该运动周期解还具有吸引其他解的性质.     

具有分段线性水平截线的双参数Copula函数簇

构造了一类具有分段线性水平截线的双参数Copula函数簇,并讨论了这类Copula函数簇的绝对连续性和极限性质.     

110kV分段及备投保护运行规程

110kV分段及备投保护屏由四方继保CSC-215母联充电保护装置和CSC-246备用电源投切装置组成.CSC-215保护方面的主要功能有:①短充电流保护、零流保护;②长充电过流、零流保护.CSC-246备投方面的主要功能有:①线路备投方案;②变压器备教方案;③可编程方式制定特殊的备投方式;④备投逻辑中充放电自动完成.     

残采矿柱回收的实践

<正>我国大多数矿山,经过长期的开采,矿山的资源储量急剧下降,后备资源储量严重不足,很多矿山已经或即将进入衰老期。牛头沟矿是金牛公司的一个分矿,有1个选厂和3个坑口,陈吴子沟坑口原来采用有底柱分段崩落采矿法,已开采多年。主要作业地点集中在2～6号洞,生产接近尾声。为了矿山生存与发展的需要,牛头沟矿根据矿山现状和生产技术条件,积极组织人员回收残留矿体和边缘小矿体,作为增产、创收矿量和为确保生产     

基于概率统计局部聚类的复杂场景弱小运动目标检测

在复杂场景下进行弱小运动目标的检测过程中,受到视频中有序相邻对象相似性的影响,难以高精度地识别低质量特征的运动目标.设计一种基于概率统计局部聚类的复杂场景弱小运动目标检测方法.建立空域模型、时域模型,分析小目标特征、背景特征以及噪声特征,从中提取弱小运动目标特征,使用概率统计局部聚类理论,拟定划分标准使用条件,实现目标轮廓曲线分段,将弱小运动目标检测流程进行整体优化,完成基于概率统计局部聚类的复杂场景弱小运动目标检测方法的设计.检测方法性能测试结果表明：在不同的实验图像下,设计的弱小运动目标检测方法的检测率平均值为69.8%,具有一定的实用性和可靠性.     

具分段常数微分方程零解的全局吸引性

考虑具分段常数微分方程x′(t)=r(t)f(x([t])),t 0,其中r(t)非负连续,f有下界且具有负Schwarz导数,f∈C3(R,R),xf(x)<0当x≠0,f′(0)<0,[.]表示最大整数函数,证明了当-f′(0)n∫+1nr(s)ds≤2且∞∫0r(s)ds=∞时,方程的零解是全局吸引的.     

MEMS惯性高度尺测量精度分析

研究了基于微电子机械系统(micro-electro-mechanical systems,MEMS)的惯性导航系统的短时相对高程测量精度,设计了“惯性高度尺”算法,进行了桌面测高和楼层测高两个验证性实验。分析了不同运动条件和运动时间下“惯性高度尺”的测高精度。基于零速修正技术提出了一种分段测量的方法。实验结果表明,桌面测高可实现毫米级精度(相对误差0.17%),楼层测高可实现多层厘米级和单层毫米级测量精度(相对误差分别为0.22%,0.06%)。测量误差与载体的姿态动态和运动时长成正相关。实验验证了MEMS惯导用于高度测量具有较高可行性,稳定的运动条件和较快的测量时间能够提高测量精度。     

指标1积分代数方程在连续分段多项式空间的配置方法的收敛性

采用连续分段多项式空间配置方法求解指标1的积分代数方程。给出在连续分段多项式空间的配置格式,证明该配置解的存在唯一性。对c_m=1,详尽地分析在连续的分段多项式空间配置方法的收敛条件;根据收敛条件的不同,采用不同的技巧,得到相应的收敛阶。数值算例验证了理论分析的正确性。     

n维不连续分段线性金融市场模型低周期轨道的存在性条件

假设技术分析师关注多个时期的历史价格信息,建立了一个图表分析师、基本面分析师和技术分析师相互作用的金融市场模型.该模型动力学行为由n维不连续分段线性模型驱动,根据DUTTA应用的方法,对n维金融市场模型进行了分析,得到了一周期和二周期轨道存在的一般性条件.然后以一个具体的三维金融市场模型为例来探讨了该方法的应用.     

基于强化学习的连续型机械臂自适应跟踪控制

针对空间主动碎片清除操作中连续型三臂节机器人系统跟踪问题,提出一种基于强化学习的自适应滑模控制算法。基于数据驱动的建模方法,采用BP神经网络对三臂节连续型机械臂进行建模,并作为预测模型指导强化学习实时调节所提出滑模控制器的控制参数,从而实现连续型机器人运动的实时跟踪控制。仿真结果表明：提出的数据驱动的预测模型对随机轨迹预测的相对误差保持在±1%以内,能够高精度地反映系统动态特性。对比固定参数的滑模控制器,提出的自适应控制器在保证系统达到控制目标的同时具有更低的超调量和更短的调节时间,表现出更好的控制效果。