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131.
介绍了能量在冲击式破煤过程中的产生、传递和耗散过程以及能量最终的分布范围;运用应力波的方法分析了应力波在煤体中传播过程,并得出能量在衰减过程中衰减率的计算方法;还分析了剥落厚度的计算方法,并得出正弦应力波在煤体中传播时的冲劈厚度和最大煤块尺寸的关系;根据冲击规律和能量的传递特征对能量的传递过程进行了分析,并求出冲击消耗能量和最小散逸能之间的关系,指出了要使煤块破碎必须满足冲击消耗能量要大于最小散逸能。  相似文献   
132.
一类非线性波方程的尖波解   总被引:1,自引:0,他引:1  
利用动力系统分岔理论来分析一类非线性Degasperis-Procesi方程的全局动力学性质,给出了不同行波相互转换的分岔值,揭示了行波类型间的转换与参数变化的关系,合理的解释了该方程产生尖波的原因,并给出了相应的行波解的表达式。  相似文献   
133.
基于支撑向量机在线学习方法的短期负荷预测   总被引:2,自引:0,他引:2  
提出了基于支撑向量机在线学习方法的短期负荷预测,该方法克服了传统的支撑向量机负荷预测当训练样本集合改变时为了保证预测精度必需重新进行训练来得到新的回归函数的缺点.充分利用支撑向量机解的稀疏性和前一次的训练结果,提出了递增和递减算法,直接修改原有回归函数的系数来得到新回归函数.实例计算表明,该方法与传统支撑向量机方法相比,具有计算速度快,推广能力强的显著特点,在相同预测精度下,计算速度提高了近两个数量级.  相似文献   
134.
一种基于多分类支持向量机的网络入侵检测方法   总被引:11,自引:0,他引:11  
构造了一种基于异构数据距离的径向基核函数,可直接应用于异构的网络数据,并利用实验数据得到修正的基于异构数据距离的径向基核函数(I-HVDM-RBF),从而减少了支持向量的个数,降低了运算量,采用I-HVDM-RBF核函数和一对一方法构造了多分类支持向量机来进行网络入侵检测,检测选用美国国防部高级研究计划局入侵检测评测数据,结果表明:与Ambwani方法比较,其检测精度提高了约3%,支持向量个数减少了268个,检测时间缩短了5min;与Lee方法比较,其拒绝服务攻击、远程到本地攻击和普通用户到超级用户攻击的检测精度分别高出73%、19%和3%。  相似文献   
135.
正交频分复用系统非线性信道估计算法   总被引:3,自引:0,他引:3  
为了提高正交频分复用(OFDM)系统的传输质量和有效性,提出了一种基于最小二乘支持向量机的OFDM非线性信道估计算法.通过在OFDM符号中插入导频而获得训练数据,利用最小二乘支持向量机将训练数据映射到高维空间,并在此空间采用结构风险最小化准则对时变信道频率响应函数进行回归估计,把低维空间的非线性估计转化为高维空间的线性估计,提高了估计的精度.仿真结果表明,该算法能够有效地减小由多径引起的频率选择性衰落的影响,与传统算法相比,在同一误码率条件下的信噪比提高了3~7dB。  相似文献   
136.
单向机织物增强复合材料层合梁弯曲破坏规律   总被引:1,自引:0,他引:1  
五组单向机织物增强层合梁的弯曲实验表明:层合梁的最大弯曲强度通常并不对应于最后一层破坏时的荷载;铺设角不同的层合梁达到最大承载力时,破坏并不发生在同一层,且总的破坏层数和对应位移都不相同,其破坏形式可以定性预测.研究还表明:根据实测的单层板的非线性本构关系和强度指标,运用经典层合梁理论,可以对非弯扭耦合层合梁的最大承载力和挠度进行预测.  相似文献   
137.
通过一种新的变换将(n+1)维Klein-Gordon-Schr(o)dinger方程组化为非线性常微分方程组,利用齐次平衡方法求出常微分方程组的有理函数解,得到(n+1)维Klein-Gordon-Schr(o)dinger方程组新的孤立波解.  相似文献   
138.
讨论目标函数为极小化加权完工时间和的调度问题·对于这类问题,平行机问题是NP 难的·基于对问题的分析,对工件的加工时间相等的恒速平行机问题,给出了多项式最优算法·Openshop问题是强NP 难的·给出了工序的加工时间相等的无等待Openshop问题与工件的加工时间相等的同速平行机问题的联系·根据这种联系,对工序的加工时间相等的无等待Openshop问题,给出了多项式最优算法·算法的复杂性均为O(nlogn mn)·  相似文献   
139.
辅助方程法与非线性发展方程的孤立波解   总被引:7,自引:5,他引:7  
提出寻找非线性发展方程精确孤立波解的新的辅助方程法,并作为实例利用该方法得到4个非线性发展方程的新的精确孤立波解。  相似文献   
140.
选择Painlevé-Backlund方程组的不同解,给出一类非线性扩散方程的某些精确孤立波解.这个方法也可以用来寻找其他非线性偏微分方程的精确孤立波解.  相似文献   
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