强磁场凝固的MnCoSi基磁致伸缩材料

MnCoSi合金在磁场驱动的反铁磁相到铁磁相的变磁性相变过程中伴随着较大的晶格畸变,预示着这类合金是潜在的磁致伸缩材料.通过掺杂少量Ni元素将MnCoSi基合金的三相点调节到290 K,同时降低变磁性相变的临界磁场.利用强磁场凝固制备出取向并且致密的Mn_0.98Ni_0.02CoSi合金块材.观察到室温附近低场可逆的各向异性大磁致伸缩效应,尤其在300 K时2 T磁场作用下的磁致伸缩达到0.19%.该研究为拓宽磁相变合金以及强磁场的应用领域提供了实验依据.     

方差变点的加权累积和估计的极限性质

研究了方差变点的加权累积和估计的一些极限性质.证明了这个估计量的相合性和收敛速度,并由此推导出了变点估计量在局部对立假设下的渐近分布的形式,它是一个有偏移的双边布朗运动.通过渐近分布的数值解可以构造出估计量的渐近置信区间.计算机模拟和实际数据分析表明,这个估计量在应用中有很好的表现.     

反应扩散变时滞细胞神经网络的稳定性

利用构造Lyapunov函数的方法讨论了带反应扩散项的变时滞细胞神经网络全局指数稳定性.在输出响应函数有界且满足Lipschitz条件和系统满足文章所给的条件下,得到了判定该类网络解的全局指数稳定性.     

一类非线性三阶微分方程边值问题多个解的存在性

利用不动点指数理论和拓扑度理论研究非线性三阶微分方程边值问题■解的存在性,通过计算相应的线性问题的特征值与代数重数,获得了2个正解、 2个负解及2个变号解的存在性结果.如果非线性项是奇函数,则所述问题至少存在2个正解、 2个负解及4个变号解.     

利用重心有理插值配点法求解一、二维对流扩散方程

对流扩散是自然界中一种最为常见的物理现象,在气液固中均可发生,该方程已被广泛应用于飞行器设计、热磁辐射、天气预报、化工反应、生物斑点生长等重要领域.为了进一步提高该微分方程的逼近精度,可通过改进基底函数或者调整离散点分布来实现.借助于重心有理插值数值逼近稳定性好,离散矩阵具有稀疏性等优势,求解了一、二维对流扩散方程.将该数值方法与传统的FDM以及Meshfree等方法进行比较,得到的结论是:重心有理插值配点法在求解一、二维对流扩散问题上具有精度高、条件数小、收敛快等优点.从插值节点的分布效果上看, Chebyshev点比等距网格点更稳定,逼近精度略高,且能有效地抑制"龙格"现象的发生.最后,给出了相应的误差估计与收敛性分析,并使用软件画出了热流密度的分布云图,该图有利于分析对流扩散方程的数值解变化趋势问题.     

基于复合优化方法的导向架结构设计

以履带车辆台架试验平台的关键部件导向架为研究对象,结合拓扑优化与多目标优化方法,提出导向架的优化策略.首先,在设计初期为了达到快速减轻其质量的目的,基于变密度法对导向架进行拓扑优化;然后,利用Workbench建立导向架的参数化模型,通过中心复合设计法选取有限元结构分析样本点,并通过样本点和响应值建立最大应力、最大变形及质量的二阶多项式响应面模型;最后,基于遗传优化算法建立以静应力最大变形量、最大应力和质量为目标函数与约束条件的多目标优化模型,实现了导向架的多目标优化.优化结果表明：优化前后导向架性能都有不同程度的改善.     

参数型Marcinkiewicz积分交换子在变指数Herz-Morrey空间的加权有界性

建立了参数型Marcinkiewicz积分在一类变指标Lebesgue空间上的加权有界性,进一步运用函数分层分解和权不等式等工具,得到了参数型Marcinkiewicz积分与有界平均振荡函数(function of bounded mean oscillation,BMO)b生成的高阶交换子在加权变指数Herz空间与加...     

基于时频融合卷积神经网络的股票指数预测

传统的股票指数预测方法是在含噪声、非平稳以及非线性的原始股指序列数据上实施的,这将导致预测精度的下降。为了解决这个问题,提出了一种基于时频融合卷积神经网络的股指预测方法。首先通过引入变分模态分解(VMD)将原始序列数据分解到频域特征上,使得分解后的股指数据具有低信噪比,同时具有更明显的趋势性和平稳性。进一步结合时序卷积神经网络(TCN),构建了时频融合的卷积神经网络模型。最后在6个实际数据集上与8个基准方法进行比较,实验结果表明该方法具有更高的预测精度和更好的解释性。     

基于板-梁理论的FGM双轴对称箱形截面组合扭转理论与有限元验证

基于板-梁理论研究FGM双轴对称箱形截面组合扭转理论与有限元验证.首先,选取弹性模量变化函数,建立能量变分模型,引入无量纲参数,获得双轴对称箱形截面组合扭转的近似解析解;然后,利用微分方程模型计算双轴对称箱形截面组合扭转的精确解析解,给出微分方程解答;最后,利用ANSYS有限元分析软件进行验证,将本文研究所得解析解和ANSYS有限元分析软件得出的解析解进行对比,对比结果验证了本文理论推导及所给出的自由扭转刚度、约束扭转刚度表达式的正确性.     

变工况下基于加权理论的气阀泄漏诊断方法研究

往复式压缩机是石油化工等行业中不可或缺的关键设备,而压缩机结构复杂、故障率高,其中气阀故障是其主要的故障形式之一。同时,负荷调节工况与气阀故障工况的相互耦合使得示功图变化规律更加复杂,增加了故障诊断的难度。为此,探究了变负荷及气阀故障工况下示功图几何特征的变化规律,提出一种针对变负荷与气阀故障耦合工况下的气阀故障诊断方法。该方法利用反向传播(BP)神经网络进行特征分类,首先分别依据示功图几何特征(包括面积、形心和形心主惯性矩等)以及灰度矩阵统计特征得到压缩机的负荷,再进一步结合故障特征判断气阀的故障类型。为提高诊断结果的准确度,将加权证据融合理论应用于故障分类过程,最终获得精准的气阀故障评估结果。基于实验台数据,对不同泄漏率的气阀故障进行实验验证,负荷预测的准确率为97.5%,气阀泄漏故障识别的准确率为96.1%。