一种适于强横向变速的高阶差分正演模拟方法

波动方程正演模拟法相对于射线法具有精度高、效率低的特点。为了提高其效率 ,提出了一种高阶差分正演模拟方法。该方法考虑了速度场局部的强横向变化 ,适于复杂介质的正演模拟 ;在相同精度下 ,高阶差分的空间横向间隔可取为低阶差分的 2～ 4倍 ,有较高的计算效率 ;高阶差分加上合适的边界条件能较好地解决网格频散和边界效应问题。通过对Marmousi模型的试算 ,验证了该方法对复杂速度模型的适应性、有效性和实用性。     

NURBS曲线半正交小波分解的带宽算法

在多分辨率曲线和曲面造型中,B样条小波已经得到广泛应用.为了进行小波分解,通常要解一个线性方程组或者求矩阵的逆.如果曲线比较复杂,控制点较多,则矩阵的阶数就会很大,所需的内存将难以容忍,小波分解的速度也会受到很大影响.根据B样条小波的综合滤波器的特点,给出了带宽B样条半正交小波的快速分解算法.     

济阳坳陷新近系层序地层构型

济阳坳陷新近系是重要含油气层位之一,但由于研究区内油气分布极不均衡,使得区内不同部位研究程度差异较大,缺乏整体性和系统性.根据沉积学、层序地层学基本理论以及地质、地球物理等资料,对全区进行了层序地层构型的系统研究.结果表明,研究区冲积河流相地层的体系域构型包括4部分,即低位体系域、扩张体系域、高位体系域和收缩体系域.低位体系域主要发育冲积扇辫状河沉积;扩张体系域发育辫状河向曲流河过渡沉积;高位体系域主要发育曲流河沉积,其泛滥平原亚相广泛分布;收缩体系域发育曲流河向辫状河过渡沉积.在不同沉积背景下,同一时期的相同类型体系域中发育的沉积类型及沉积体系不同,陡坡带发育冲积扇辫状河体系,缓坡带发育小型扇及扇前洪泛平原间歇河道体系.准层序组类型与经典层序地层学中的类型相似,但是其内部各准层序以正韵律为主.     

弹丸侵彻钢板夹层钢纤维混凝土遮弹板数值模拟

为研究钢板夹层钢纤维混凝土遮弹板抗侵彻性能,利用ANSYS/LS-DYNA3D有限元计算软件,数值模拟了高速弹丸撞击钢板夹层钢纤维混凝土遮弹板的过程,得到了弹丸侵彻靶板的速度、加速度变化曲线。通过分析不同弹速产生的弹丸速度及加速度的变化,得出不同初速条件下弹丸速度与时间的关系和加速度变化规律。该研究为组合遮弹板结构抗侵彻性能提供了理论依据,解决了过程计算的繁琐问题。     

描述孔隙介质孔隙空间分布的数学方法

孔隙介质中孔隙的空间结构具有复杂性和高度无序性的特点，定量地描述这些孔隙的空间结构对于研究孔隙介质中的渗流问题具有十分重要的意义。本文总结了描述孔隙介质孔隙空间分布的数学方法，这些方法包括经典的统计学方法、拓扑学方法、分形几何方法、重正化群方法、谱密度分析方法等。     

两正态总体方差的最佳双边似然比检验

对于两个相互独立且来自不同正态总体的样本,推导出其方差齐性检验问题的似然比统计量。在犯第二类错误累积概率最小的意义下,推导出其最佳检验的临界值条件,并证明了最佳检验的存在唯一性,给出了显著性水平为0．05时,样本容量从（5,5）到（121,121）的最佳检验的临界值表。     

正盈量二部图的最大匹配数下界的紧性

无向简单图G的亏度（deficiency）是未被最大匹配所覆盖的顶点数；一个二部图G（A，B）具有正盈量（posidve surplus）（对A而言）当且仅当对A的任何非空集合X所包含的顶点数一定小于其邻集所包含的顶点数。对具有正盈量的二部图，刻画了其当亏度def（G）给定时达到最大匹配数下界的二部图，从而验证了此类二部图最大匹配数下界的紧性。     

由高斯移动平均过程驱动的一类随机微分方程的极大似然估计

在高斯移动平均过程是半鞅情况下,研究由其驱动的随机微分方程的极大似然估计获得了渐近一致的估计,并证明了该估计量的强相容性和渐近正态性,从而推广了经典情形下的相应结果.     

仿青蛙跳跃机器人运动学研究

提出了仿青蛙跳跃机器人机构模型及运动学研究的方法。基于对青蛙运动的研究,提出了仿青蛙机器人单侧跳跃机构的分析模型,采用D-H法,建立了机器人起跳与腾空两个阶段,其前肢和后肢的运动学方程,进行了正、逆运动学研究。分析机器人四肢的运动空间,并通过实例计算,验证了研究结果和生物学实测结果相一致,从而证明了这一仿生跳跃机构模型的可行性和仿生机构运动研究方法的有效性。得出的结论将为仿青蛙跳跃机器人的设计及控制提供理论基础。     

ASYMPTOTIC NORMALITY OF SOME ESTIMATORS IN A FIXED-DESIGN SEMIPARAMETRIC REGRESSION MODEL WITH LINEAR TIME SERIES ERRORS

Consider a semiparametric regression model with linear time series errors Yk = x'kβ g(tk) εk, 1 < k < n, where Yk's are responses, xk = (xk1,xk2,..... ,xkp)' and tk ∈T ∪R are fixed design points, β= (β1, β2, ....., βp)' is an unknown parameter vector, g(.) is an unknown bounded real-valued function defined on a compact subset T of the real line R, and εk is a linear process given by εk = ∑j=0∞j(?)ek-j,(?)= 1, where , are i.i.d. random variables. In this paper we establish the asymptotic normality of the least squares estimator of β, a smooth estimator of g(.), and estimators of the autocovariance and autocorrelation functions of the linear process εk.