非线性不可约特征标均为实值的有限群

如果有限群G的任意非线性不可约特征标均为实值特征标,则称G为R1-群.考察了R1-群的性质和结构,与Chillag和Mann关于R1-群的结论相比,主要从特征标角度讨论了R1-群的结构.     

江苏省畜禽粪便污染对水体的风险评价研究

为研究江苏省畜禽养殖对水环境的影响,以2008—2018年十年间的畜禽养殖数量计算出各种畜禽粪便的产生量,在此基础上计算江苏省近十年各畜禽粪便对环境造成的污染.结果显示,近十年江苏省畜禽粪便年产量平均值已达14337.75万t,生猪和家禽所占比重较高,畜禽粪便污染物平均产量已达1023.10万t,在畜禽粪便污染物中COD和BOD5污染程度较高,2012年分别占污染物总产量的44.02％和39.60％.2012年畜禽粪便污染物等标排放量最高,各污染物等标排放量COD、TP、TN、BOD5、NH+4-N分别占总量的4.85％、46.72％、19.71％、21.83％、6.89％,说明江苏省畜禽粪便对水环境危害的主要污染物是TP.综合近十年各项指标的变化是呈现先上升后下降的趋势,且2008—2009年与2017—2018年数据几乎处于同一水平,说明该地区畜禽粪便污染没有得到明显的改善,该研究结果可为江苏省水环境污染治理提供参考依据.     

重标极差方法下时变Hurst指数的构建和实证研究

在时间序列的重标极差分析方法的基础上,定义了一个时变Hurst指数的概念,推导并证明了时变Hurst指数的2条性质,并引入滑动分块自助法计算Hurst指数的标准差.以此为基础,用Hurst指数的下限及随机过程服从随机游走时的Hurst的上限作为分析工具,对Hurst指数能否成功预测市场的反转进行了研究.实证研究表明:时变Hurst指数能成功地预测市场的反转.     

随机提前期下考虑循环取货的最优采购策略

为适应精益化物流小批量、多频次的配送作业运作要求,很多企业在供应物流环节面临着是循环取货还是直接运输的选择.配送过程中各供应商生产过程的不确定性导致了总提前期的波动,由于在2种配送方式下总提前期的波动不同,因此,提前期的波动直接影响到最优采购策略以及配送方式的选择.以由制造商和多供应商组成的多产品供应链为背景展开研究,考虑到提前期的波动对采购方式和采购策略的影响,基于随机提前期且考虑车载量约束,分别建立了直接运输和循环取货2种配送方式下的库存优化模型,并进一步求解得出了各自的最优采购策略.最后,通过数值分析对上述研究结果进行了论证,并比较了参数变化对2种配送方式下总成本的影响,给出了2种配送方式的具体适用条件.     

用标么值简便计算短路电流的优势

通过实例,对比了普通计算和标么值计算两种方法在多电压等级电力系统中计算短路电流的应用及优势。     

随机提前期下考虑动态紧急订货的库存模型

针对库存管理中面临的随机提前期和需求不确定的情况,探讨了企业利用紧急订货方法进行库存的决策管理.以经典(Q,R)模型为基础,利用常规订单执行过程中的实际信息建立库存模型.通过比较不同选择下的周期期望成本,给出了最优紧急订货点和订货量的计算公式.数值算例结果表明,该模型能够节省大量成本,并验证了最优解的合理性以及紧急订货成本的影响.     

关于有限群不可约特征标的零点

设G是一个有限非Abel群,并设x是G的一个非线性不可约(复)特征标(character).写T(x):={g∈GLx(g)=0},即T(x)表示x的零点组成的集合.众所周知,T(x)是非空的且是G的一些共轭类的并.置z(x)=k_G(T(x))-1,其中k_G(T(x)),表示G的含于T(x)中的共轭类的个数,并置z(G)=∑{z(x)| x∈Irr_1(G)},其中Irr_1(G)表示G的全体非线性不可约特征标组成的集合.在这篇文章中,作者确定了z(G)≤3的有限非Abel群G.     

混合驱动五杆机构的静力学研究

推导出混合驱动五杆机构在受力平衡状态下的雅可比矩阵以及末端执行器对外作用力与驱动力矩τA 和τE之间的静力学关系式,为五杆机构的运动学、静力学分析提供了理论基础.     

关于三类二阶微分方程的解法

二阶微分方程在微分方程中有重要地位,同时在生物数学建模中起重要的作用,方程的解直接影响着模型的稳定性,通过变量代换法给出三类二阶微分方程的解法．     

RLV末端能量管理段三维制导轨迹推演研究

研究了重复使用运载器(reusable launch vehicle, RLV)末端能量管理段(terminal area energy management, TAEM)三维制导轨迹推演算法。根据初始点和终点的位置、航向、动压,规划动压参考剖面和横侧向参考轨迹,采用基于高度的质点动力学方程推演生成符合过载、动压、终点位置和航向约束条件的三维制导轨迹。横侧向参考轨迹的设计可以分成两步：第一步,消除横向的位置误差,同时减小纵向的位置误差;第二步,消除纵向的位置误差。根据纵向位置误差大小,组合使用三种模态的轨迹予以消除,节省了计算量。仿真计算显示,三维制导轨迹推演算法具有快速、准确、对初始点位置和航向分布鲁棒性强的特点,为在线轨迹设计提供了基础算法。