自回归模型阶数的Bayes判据

本文在假定自回归模型的阶数k是有已知上界M的离散随机变数且有一定先验概率P_k,k=1,2,…,M的前提下,对一般损失函数L(k,d)给出模型阶数估计量k的Bnyes判据: 并证明按∧(k)=min∧(d)所确定的估计量k是有一致性的估计. 本文概括了文献[1]和[2],使后两者成为本文的特殊情形.此外,对三种具体的损失函数W_1(n)=n,W_2(n)=n~4和W_3(n)-1n(1+n),进行了模型阶数估计量k的模似计算.     

用于控制透平叶栅内部流动的端部孔隙结构

基于端部孔隙结构控制叶栅二次流损失的思想,对一种孔隙结构在不同攻角下对透平静叶栅内部流场的影响进行了数值模拟。结果表明:大负攻角下该孔隙结构有效地控制了透平叶栅头部压力面的分离泡,减少了损失;在其他攻角下该结构对该文考察的叶栅没有表现出明显的改善作用。结合该孔隙结构和另一种由原始叶型优化后的叶片进行联合造型,对其在不同攻角下的性能进行了考察。经联合造型后的叶栅与原始叶栅相比在各个攻角下的流动损失均有大幅度降低,大负攻角下效果尤为明显。     

电磁矢量的菲涅耳公式

从电磁场理论推导了磁矢量的菲涅耳公式并提出了光的电磁矢量的菲涅耳公式，用电磁矢量诠释反射光、折射光的“半波损失”，并从电磁矢量角度归纳洛埃镜实验和维纳驻波实验结果，分析了偏振现象．     

轮胎带束层宽度和帘线角度对滚动阻力的影响

以子午线轮胎385/65R22.5为研究对象,借助ABAQUS软件模拟其稳态自由滚动工况,并计算其滚动阻力,数值计算与试验值间具有较好的一致性.在此基础上,利用正交试验对轮胎的带束层结构进行优化设计,得到优化后的参数配置;对比分析了轮胎受载后的胎体变形及其滚动一周不同部位的能量损失.结果表明:合理调整带束层宽度有利于控制胎体整体形变;带束层帘线角度的改变对胎面与带束层的受力分配起主要作用;合理改变带束层宽度和帘线角度可提升轮胎滚动阻力性能.     

三峡工程水电站进水口的型式及其水力特性

主要论述三峡工程电站进水口的型式及其实验结果．三峡电站进水口设计是有两种型式,即单孔方案和双孔方案,每种方案都经过数次体型优化,并对每种优化方案进行了模型试验．本根据试验成果对单、双孔进水口各方案的水力特性进行了综合评述及对比分析,最终得出,双孔方案总比单孔方案的流态更好．在给定的控制条件下,双孔方案进水前不会导致任何的漩涡产生,相反,在单孔方案进水口前出现了挟气漩涡．尽管这处漩涡在单四方案中可以被消除,但是要设置破选措施．试验结果表明,双孔方案增大了电站进水口的面积,但是并没有降低水头损失,两种进口方案有着几乎相同的水头损失,但就某种方案而言,优化过程还是降低了水头损失的．本最后简要评价了ASCE的设计准则。     

Mlinex损失函数下逆伽马分布尺度参数的Bayes估计

在Mlinex损失函数下,本文首次讨论了逆伽马分布尺度参数的Bayes估计及其可容许性,并对该分布的一个充分统计量的逆线性形式的容许性进行了分析,然后使用蒙特卡洛模拟阐明小样本情形下尺度参数的Bayes估计的精度一般优于其最大似然估计和Minimax估计,与一致最小方差无偏估计相当。     

熵损失函数下指数分布参数的估计

文章在指数分布参数的先验分布为其共轭先验分布Gamma分布Γ(a,b)时,给出了其在熵损失函数下的E-Bayes估计和多层Bayes估计。     

基于鲁棒学习的鲁棒RBF神经网络

提出了一种基于鲁棒学习的鲁棒RBF神经网络。使用聚类方法选择RBF网络隐结点的中心,以鲁棒代价函数为目标函数,采用梯度下降法调整隐层结点的宽度和网络权值,从而使RBF网络的学习过程不受离群点的影响,并且能够快速收敛。仿真实验结果表明了RBF神经网络的鲁棒优越性。     

缓变截面圆管中等温流动的摩擦损失

探讨缓变截面、可压缩等温摩擦管流的损失计算问题。用平均摩擦系数代替变摩擦系数，得到了摩擦损失的计算公式。其计算结果与变摩擦系数的数值积分解的结果比较，相差很小     

二次张拉钢绞线箱梁腹板竖向预应力损失研究

为了研究二次张拉钢绞线竖向预应力损失,进行了二次张拉钢绞线的矩形板试验,同时测试了采用二次张拉技术的实桥箱梁腹板竖向预应力的应力损失,并与传统的精轧螺纹钢竖向预应力体系进行比较.测试结果表明,采用二次张拉钢绞线技术后,箱梁腹板的即时竖向预应力损失基本上可以降低至10%以内,远小于精轧螺纹钢体系的竖向预应力损失率,可有效地提高箱梁腹板竖向预应力效率和抗剪可靠性.最后结合试验结果,探讨了管道摩阻、接缝压缩、锚具变形及回缩、弹性压缩、钢绞线松弛和混凝土收缩徐变等二次张拉竖向预应力各项损失的影响因素,并对各项二次张拉竖向预应力损失的设计取值方法提出了建议.