第二类边界条件先进格林函数节块法

目前广泛应用的节块格林函数法是基于第三类边界条件,这类格林函数比较复杂,并且不便直接使用不连续因子,必须经过转换后才能使用和功率重构。该文发展了第二类边界条件三维几何先进格林函数节块法。该方法的优点是格林函数计算较简单,便于在交界面处引入通量不连续因子,并通过功率重构得出堆芯内精细通量分布。基准计算表明,该程序精度高、速度快,成为水堆堆芯物理设计和燃料管理计算的核心程序。     

齿轮故障诊断中振动信号的提纯和重构

在分析了齿轮振动产生机理和振动信号频谱特征的基础上 ,提出了齿轮振动信号提纯和重构的诊断分析方法 .与传统的窄带滤波相比 ,该方法可识别出齿轮啮合副中有故障的齿轮 .由于消除了 2个齿轮间的相互干扰 ,由该方法提纯重构信号的幅值包络、相位信息和瞬态频率 ,能更准确地反映出齿轮的故障 .     

基于阻尼最小二乘法的鲁棒自校正预测控制器

本文将广义预测控制器（GPC）与阻尼最小二乘法（DLS）相结合,构成一种鲁棒自校正预测控制器．仿真结果表明,这种算法比基于通常的递推最小二乘法（RLS）的自校正预测算法有更强的鲁棒性．     

The Potential-dependent Stability of Self-assembled Monolayers on Gold Electrodes Investigated by Electrochemical Method

用电化学方法研究了在金电极上十二烷基硫醇自组装单分子膜（ＳＡＭ）在乙腈、乙醇及丙酮中的电位稳定性．在０．０Ｖｖｓ．Ａｇ／ＡｇＣｌ（饱和ＫＣｌ）,十二烷基硫醇自组装单分子膜有最大的稳定性,在较负电位（如－２．０Ｖ）和较正电位（如＋０．６Ｖ）电解时,在不同溶剂中的ＳＡＭｓ的表面覆盖率则表现出不同程度的损失,但在三种溶剂中,最大稳定性的电位窗口是相似的     

从另一个角度看AICC准则

基于另一种观点,本文对线性回归模型和自回归时间序列模型分别推导出ＡＩＣＣ和ＡＩＣＣ＾＊选阶准则,同时对ＡＩＣＣ准则在大样本情况选阶缺乏准确率的原因给予理论解释。统计模拟结果进一步证实了本文的论点。     

金电极的逐层自组装修饰

本文运用自组装技术用ω-巯基己酸化学修饰金电极形成第一层修饰层,ω-巯基己酸暴露在外表面的羧基活性基团还可在气相条件下进行酰胺化反应键接上乙二胺,从而实现逐层自组装修饰金电极.同时对此修饰电极也进行了电化学表征.     

扩展自偶码与Duadic码

研究扩展自偶群代数码与ｄｕａｄｉｃ群代数码的关系,得到中心群代数码可以扩展为自偶码的充分必要条件。     

一种应用双端信息自同步校正的故障测距法

针对高压,超高压远距离输电线路,提出了一种应用双端信息自同步校正的故障测距法,该算法采用长线模型,计及了线路分布电容的影响,能够实时修正输电线路两端采样的相角差,从而避免了由于两端采样信息不同步而造成的测距误差,经过大量的数字仿真试验,其结果十分令人满意。     

一种适合于网络专家系统的通用理论(英文)

描述运用于工业自动化的一种自适应自学习方法。基于此方法,Ａｐｔｒｏｎｉｘ公司开发出一套通用软件工具－ＳＴＩＭＴＭ,并应用于不同工业领域。ＳＴＩＭ可用于构造各类专家系统。基于因素空间理论,ＳＴＩＭ具有一系列独特之处,比如自动化、自学习,以及自翻译。如果与因特网,嵌入式控制器以及可编程逻辑控制器等结合使用,ＳＴＩＭ则成为一个十分有效的工具,可应用于远程连通与控制、模式识别、机器故障诊断,以及自动化加工过程中的传感器数据融合     

用于语音识别中的SOFM矢量量化方法

该文讨论了神经网络语音识别系统中的ＫｏｈｏｎｅｎＳＯＦＭ神经网络的矢量量化（ＶＱ）的原理与过程,着重解决了其在实际应用时的若干问题,包括网络大小,学习步幅函数以及矢量量化过程中的公平竞争学习的控制函数的选定。过讨论了基于听觉模型的声学特性的提取与处理,这与ＶＱ性能息息相关。系统应用的实验表明,该神经网络在语音识别系统中具有良好性能。