观测数据对暗能量状态参数的限制

状态方程是表征暗能量本质的一个重要物理量,而用观测数据拟合它是了解暗能量的重要手段之一。利用新公布的Ia型超新星数据,重子声学振荡（BAO）观测和Wilkinson微波背景各项异性探测卫星（WMAP）公布的5年数据限制CPL和JBP 2种参数化模型,并重构暗能量状态方程w(z)。结果表明,与过去的工作相比,新的观测结果对w(z)的限制有一点改进,但仍与宇宙学常数模型相一致。     

暗能量与暗物质相互耦合的观测限制

暗能量是一种引起宇宙加速彭胀的排斥力,探索暗能量的性质是目前天文学和理论物理领域中最突出的问题之一。提供选取暗能量状态参数为常量和变量(随红移变化)的2种模型,并考虑在模型中加入一种被广泛采用的暗能量耦合形式Q=3αHρm进行数值模拟讨论。应用最新的观测数据对耦合模型的相关参数进行限制,得到了暗因子耦合强度的上限。对常量和变量耦合模型,在1σ,2σ和3σ置信度内,代表耦合强度的参数分别为α≤0.0176(0.0225)(0.0273)和α≤0.0206(0.0278)(0.0345)。研究表明,这2种模型可给出与目前的观测结果相一致的参数范围。     

柴油机技术状况的随机监测与诊断

利用技术状况监测和诊断设备，对车船柴油机进行维护和保养，并通过对６１６０Ａ柴油机的主要性能参数的测定，得出其技术状态诊断的一般规律，从而为提高车船的使用效率提供了一条新途径。     

考虑物态变化的六参数砂土本构模型

以往的大多数砂土本构模型仅采用相对密度作指标,把初始密度不同的砂土当作不同的材料,需采用多组不同的材料参数。本文基于状态参数概念,提出了一个数学描述简单、仅有6个材料参数的砂土本构模型。该模型能够同时考虑相对密度和有效围压两个因素对材料物态变化的影响,并只用一组材料参数即可描述较大的围压和密度范围内砂土的排水应力应变响应。通过不同围压和初始密度条件下的三轴排水试验结果与数值模拟结果的对比,初步验证了模型的有效性。     

自适应无色卡尔曼滤波算法的设计及其在机器人状态参数估计中的应用

针对机器人系统的状态参数不能完全依靠离线模式进行预测估计的问题,基于麻省理工学院提出的MIT规则,设计了一种具有自适应功能的无色卡尔曼滤波算法。该方法以信息方差的实际值与估计值的差作为指标参数,利用梯度下降法更新未知参数实现自适应控制。通过理论分析和实验验证,当系统的噪声统计特性发生变化时,所提出的自适应滤波算法能够自动地调节自身参数,减少系统先验噪声信息对于滤波器性能的影响,有效地提高滤波器的稳定性和估计的准确性。