定宽机主曲柄初始位置对模块有效行程的影响

系统地模拟了SP定宽机同步机构和侧压机构的运动规律，采用Powell优化理论，以模块最大有效行程为目标函数，以主曲柄初始角度和偏心距为变量进行优化分析，得到一组最优解。该结论为现场控制定宽机主曲柄的初始位置提供了理论依据。     

多变量滑模积分控制在AUV艏向控制中的应用

在多变量滑模控制中引入积分变量来设计AuV的艏向控制器．仿真结果表明，该系统保留了滑模控制的鲁棒性，放宽了对滑模控制中非线性控制增益K值的要求，从而可以克服存在海流干扰时艏向控制的静差问题．有利于AUV长距离航行中的精确艏向保持。     

SMAP/INID/1系统的瞬时队长分布

研究了一个有如下特征的排队系统:该系统的到达间隔及服务时间均为相互独立的随机变量,但不一定同分布.特别地,到达间隔分布与系统的瞬时输入量有关.这个系统是GI/G/1系统的拓广.该系统的瞬时队长过程一般不是一个马尔可夫过程,难于直接求取它的分布.利用补充变量技术,可以得到一个多维马尔可夫过程,使得上述系统的瞬时队长过程构成多维过程的一个分量过程,这样,便可借助马尔可夫过程理论及马氏骨架过程理论,得到一组柯尔莫哥洛夫向后方程及向后方程组,导出排队系统的瞬时队长分布的积分表示.在各到达间隔与服务时间均具密度函数的条件下,该积分表示的被积项能够递归地求取.此结论类似于A.S.Alfa等处理GI/G/1系统时所得结论.     

一种有效的基于实数编码的多目标遗传算法

针对实数编码遗传算法提出了一种通用的基于决策变量的复合交叉算子,并将之用于多目标优化问题的求解,算法效果良好,一定程度上解决了高维多目标优化问题在用遗传算法求解时收敛性差这一难题.通过实验首次揭示了交叉点数对多目标遗传算法性能的影响.     

基于频域的多变量广义预测控制（MIMO-GPC）稳定性分析

提出了基于频域的多变量广义预测控制（MIMO-GPC）稳定性分析方法，推导了MIMO-GPC的闭环反馈结构，给出了基于闭环特征多项式的MIMO-GPC的稳定性判据和奈奎斯特稳定性判据。这些判据可作为MIMO-GPC控制器参数设计的重要依据。     

变量核Marcinkiewicz积分交换子在弱Herz空间上的有界性

研究带变量核的Marcinkiewicz积分与Lipschitz函数生成的交换子μ_Ω~b的有界性,应用原子分解理论及核函数Ω的性质,证明了μ_Ω~b是Herz型Hardy空间到弱Herz空间上的有界算子.     

二值响应数据贝叶斯中位数估计

中位数回归是一种稳健的估计方法,在实践中有着广泛应用.基于贝叶斯方法研究二值响应数据的中位数估计问题,通过引入合适的潜在变量得到了贝叶斯层次模型,进而得到易于后验抽样的吉布斯抽样程序.为验证新方法估计的稳健性,通过大量数据模拟,并与已有方法进行比较,得到了满意的结果.最后实例数据分析进一步证明了所提方法的有效性.     

基于弹性应变能的MohrCoulomb强度准则讨论

从弹性应变能释放是材料屈服的基本原理来看,MohrCoulomb(M-C)强度准则认为屈服时材料的泊松比恒为0.5,这可能违反能量守恒定律.研究了弹性应变能、应力偏量第二不变量、应力张量第二不变量及泊松比之间的关系,提出广义应力偏量第二不变量概念;从弹性应变能角度对M-C强度准则的物理意义进行分析,提出广义M-C强度准则;利用强度准则对岩石的破坏强度进行了计算.结果表明,由于考虑了中间主应力与泊松比的影响,广义M-C强度准则的计算精度更高,并分析了产生这种结果的内在机理.广义M-C强度准则突破了材料破坏时的泊松比恒为0.5的假设,这对于定量描述材料的屈服与破坏特性具有重要的意义.     

制动盘结构参数对温度场和应力场的影响研究

应用ABAQUS有限元分析软件,结合热-力耦合理论和传热学理论,模拟了在紧急制动下制动盘的温度场和热应力场分布,并研究了制动盘结构参数对温度场和应力场的影响.以现有厚度的制动盘为研究对象,运用单因子变量法,研究了制动盘厚度为9,11,12和13mm时对温度和应力的影响以及两种不同结构的通风孔对温度和应力的影响.结果表明:当厚度为13mm时,制动盘的最高温度降低了15.25%,最大应力降低了19.29%,与实心式结构的制动盘相比,夹层式结构通风孔的制动盘可使最高温度降低8.06%,最大应力降低30.67%,增大制动盘厚度可减小最高温度和最大应力;孔板式结构通风孔的制动盘表面温度较夹层式低,但应力较大,故夹层式结构通风孔的制动盘较孔板式结构通风孔的制动盘总体性能更优.     

基于ICA变量分组的集成软测量方法研究

提出了一种基于独立主成分分析（independent component analysis,ICA）变量分组和集成学习的软测量建模方法.该方法首先运用ICA对输入过程变量进行分组,建立多个变量组子空间.然后在各变量组子空间内提取子样本集,降低变量和变量组之间的耦合性,并基于核偏最小二乘法（KPLS）建立预测子模型.最后,采用贝叶斯方法对子模型的输出进行集成,给出最终预测结果.运用该方法对工业橡胶密炼过程的数据进行了预测,并与其它软测量方法的结果进行比较分析,实验结果表明,本文提出的方法具有更好的预测性能.