灰色系统理论在废气污染物排放量预测中的应用

应用灰色系统预测理论,以GM(1,1)模型对我国废气排放中主要污染物排放量进行预测,可有效克服原始数据的离散性,在少信息的情况下得到高精度的预测结果。以2008²012年废气主要污染物排放量为例进行了中短期的预测,结论表明,预测精度均可达到最优的精度等级。     

基于CATIA和3DMAX的侧位停车辅助器运动仿真

计算机建模与动画仿真技术能够清晰表达侧位停车辅助器的工作原理。利用CATIA软件建立停车辅助器的三维模型,清楚地展现了停车辅助器及各零部件的构造。以三维模型为基础,使用3DMAX软件并结合样机运动情形制作出它的仿真演示动画,最后通过渲染输出3DMAX动画视频,仿真动画完整清晰地表现出了辅助器的工作过程。     

基于改进多目标遗传算法的连铸二冷过程优化

采用一种改进的多目标遗传算法对二冷工艺进行优化.改进的多目标遗传算法应用概率法选取选择算子，根据适应度值来动态计算交叉和变异概率，能够得到更好的全局最优解，提高算法精度和整体性能.在基于凝固传热模型的二冷优化过程中，采用变间距差分法离散求解传热方程，对比粒子群算法、多目标遗传算法，改进的多目标遗传算法搜索效率高，得到的价值函数最小.在实际生产中，采用优化后的二冷工艺，使得总用水量减少约10%，提高了铸坯质量，达到了节能降耗的要求.     

基于有限状态机的售卖机控制器的设计与仿真

自动售卖机是商业模式下自动化实现的典型应用之一,随着嵌入式系统和自动化技术的不断发展,其应用也越来越广泛。有限状态机作为一种反映状态间转移的数学模型,可以被用在嵌入式系统控制器的设计开发中。利用有限状态机技术对自动售卖机的控制器进行设计,利用Verilog HDL语言将控制器编程实现,并在Model Sim中进行了仿真,实验结果证明了该方法的可行性。     

汽车转向系统模态的分析与优化

汽车转向系统方向盘怠速振动特性是评价其舒适性的重要指标.本研究提出了转向系统模态固有频率的计算方法,通过灵敏度分析确定转向系统上下支架连接处5个钣金件的厚度值为设计变量.基于响应面模型和序列二次规划算法相结合,给出了转向系统模态的优化方法.在转向系统质量增加0.14 kg的条件下,系统一阶固有频率增加了2.66 Hz.本研究提出的转向系统模态分析与优化方法对转向系统的设计具有一定的指导意义.     

改进GA-BP神经网络在高校教学质量评价中的应用

为了提高高校教学质量评价的有效性和准确性,提出了一种基于混合智能优化算法的教学质量评价模型。引入熵值法客观地确定教学质量评价体系的指标权重及初始评价结果,利用自适应变异的遗传算法(Genetic algorithm)优化BP神经网络(Back propagation neural network)的参数,建立教学质量评价模型。实验结果表明,与BPNN(Back propagation neural network)、GA-BPNN(Genetic algorithm-back propagation neural network)模型相比,预测精度分别提高15.04%和5.41%,收敛速度明显提高,说明基于自适应变异的GA-BPNN教学质量评价模型能够及时有效地完成教学质量评价。     

离散型二维竞争系统中某群体消亡的条件

研究了离散型二维竞争系统的渐近稳定性,得到了这类竞争系统中各类平衡点的坐标及其性质,获得了系统在边界上的平衡点处渐近稳定的一系列充分条件.这些条件等价于该系统中的某个群体在竞争过程中消亡或被淘汰的相应条件.     

牛骨粉加工中干燥动力学模型的研究

骨粉的制备是骨资源化利用的有效途径,它是以骨为原料,通过清洗、脱脂、酶解、干燥、超微粉碎等工序制成,其中干燥是骨粉制备过程中较为关键的步骤。本文以含水率、干燥速率为考察指标,研究温度、重量、酶解对牛肋骨骨粉含水率和干燥速率的影响。根据实验结果,运用数理分析方法,比较3种经典的经验、半经验数学模型,拟合骨粉干燥动力学模型,为骨粉的加工工艺和生产设备设计提供技术参数。试验结果表明:骨粉干燥动力学模型符合Page模型。     

新生代农民工收入消费统计分析——基于郑州市817位新生代农民工调查数据

近年来,我国农民工群体正处在代际更替的阶段,新生代农民工有其独特的消费观念、消费结构和消费行为。同时,新生代农民工也面临生产生活方式和消费方式的变化,其收入提高与消费行为转变更是实现我国经济转型的重要推动力。基于此,本文选取郑州市作为样本地区,对新生代农民工的收入状况、消费观念和消费行为进行实地调查,运用Logist模型分析其收入状况、消费观念对其消费行为选择的影响。最后,从改善新生代农民工收入状况、人力资本提升和消费观念的引导等方面提出科学、合理的建议。     

春节模型的效应期识别方法研究

春节模型的参数设定目前更多依赖于研究者的主观判断.为解决这一问题,本文首先介绍了春节因素调整的一般过程以及模型设定和检验的相关细节.在此基础上,提出一种基于"循环遍历"方式和序贯检验方法来自动选择春节模型的最优参数组合的新思路.并以社会消费品零售总额月度序列的春节模型的最优效应期长度识别为例,检验该方法的可行性和有效性.实证结果显示,基于季节峰值、离群值点、Q统计量、AICC值和BIC值等统计量的序贯检验能够有效识别出春节模型的最优效应期长度,进而改善春节模型的季节调整性能.