线性有源网络的混合分析法

以电压控制电源的控制电压、电流控制电源的控制电流以及无源支路的电流为变量，建立有源网络的混合变量方程。这种分析方法对任一有源性网络都普通适用。     

外资引进中多元政府混合贷款的综合评价方法

文章简单要介绍了多元政府混合贷款的含义及对其评价的传统方法，指出了传统评价方法的缺陷，提出用群组ＡＨＰ理论构造新的评价模型。在专家的选择及评价上采用问卷测试的客观内容来计算各专家权重，对专家评议结果的处理采用不等权专家信息后处理技术.     

基于混合团树的贝叶斯网络智能推理算法

提出了一种基于混合团树的智能推理体系架构,利用原始贝叶斯网络中变量之间的依赖关系对连接树进行改造,使得在推理过程中满足以下两个优势：(1)它能直接消除与证据和查询的无关的变量集,使得混合团树得以缩减为更小规模的二级树状结构,进而使消息不必在所有节点中传播;(2)它继承了连接树传播算法中可以重复利用混合团树中预先储存的信息进行加速推理.     

三维重构下整体形状参数的砂土渗透性分析

颗粒形状对砂土结构及其宏观性质有显著的影响。为探究颗粒形状对砂土结构及渗透性的影响规律,选取玻璃珠、石英砂及玻璃渣3种颗粒形状各异的砂土作为研究对象,首先采用高分辨率三维X射线显微镜(CT)进行精细扫描,重构了砂土三维结构模型。选取了颗粒伸长率、扁度、球度、孔隙比表面积等形状参数统计分析得出整体形状参数(OR),将OR引入Kozeny-Carman(K-C)方程得出考虑颗粒形状特征的砂土渗透系数的预测方程。室内柔性壁渗透试验表明砂土颗粒的整体形状参数(OR)越小(即颗粒形状越复杂),砂土的渗透性能越差,引入整体形状参数(OR)的K-C方程对砂土渗透性能的预测效果较好。     

融合电池温度和寿命的深度强化学习PHEV能量管理策略

针对当前插电式混合动力汽车能量管理策略忽略电池老化成本和电池温度变化过大而导致的热失控问题,制定融合电池寿命和电池温度的深度Q-Learning神经网络(DQN)强化学习能量管理策略.首先,从融入能量管理策略的角度,建立动力电池热模型和老化模型,引入调节目标价值函数的严重因子和量化电池老化程度的安时通量.其次,建立由超温惩罚、等效电池老化成本和燃油消耗组成的目标价值函数,进而构建深度强化学习能量管理策略.最后,通过仿真实验对所制定的控制策略进行验证.结果表明：融合了电池老化和电池温度的能量管理策略能够有效抑制电池老化和温度.在4个随机工况中,DQN策略下的电池有效安时通过量相较于CD-CS最大下降了35.75%;与CD-CS相比,DQN策略下单个驾驶任务的行驶总成本最大降低10.36%,证明了所制定策略的有效性.     

对混合Abel群中一定理证明的改进

本文指出了A.T.库洛什“群论”(上)书中一定理证明的错误,并给出了正确的证明。     

一种适用于混合双极直流输电的纵联方向保护方法

直流输电线路通常是以大电感和直流滤波器作为边界,故障行波在边界发生折射和反射时,其行波能量也会因为电感和滤波器的存在而被吸收,导致区内、外高频行波能量产生差异.当故障发生为正方向故障时,其高频前行波能量小于高频反行波能量;当故障发生为反方向故障时,其高频前行波能量大于高频反行波能量.由此特征提出了一种基于前、反行波高频能量差异的纵联方向保护,该保护采用小波包变换提取行波的高频能量,利用前行波与反行波在区内故障和区外故障时的高频能量差异判别故障.仿真结果表明,该保护能快速准确地识别故障,并且不受故障类型、过渡电阻以及故障发生位置距离和噪声的影响,具有一定的实用性.     

闽东南晚中生代岩浆混合作用：平潭火成杂岩的岩石学证据

有关野外地质、岩相学和岩石地球化学等资料,证实福建平潭火成杂岩由高铝玄武岩浆和花岗岩浆经过不同程度的机械混合和化学混合形成。对这一火成杂岩体成因的认识,为研究中国东南部晚中生代钙碱性岩带中诸如基性岩石和酸性岩石的时空复合等问题,提供了一个新的思路。     

机器人多指手的位置一力混合控制

分析了一类机器人多指手的动力学模型的特点,针对这类机器人多指手在运动和抓握２个过程中动力学特性有根大差异的特点,提出了１种切实可行的位置─力混合控制方案,并成功的应用于北京科技大学双拇指手控制系统。     

RbCl在混合溶剂中的介质效应

应用一价阳离子选择电极和氯离子选择电极组成及逆电池。通过测定电池的电动势,根据溶液热力学原理,引用扩展的Ｄｅｂｙｅ－Ｈｕｅｃｋｅｌ公式,计算求得了ＲｂＣｌ在（Ｈ２Ｏ￣ＤＭＦ）混合溶剂中的活度系数,一级,二级和总介质效应,并对ＲｂＣｌ的介质效应进行了讨论。