油气弹簧系统阻尼特性的仿真分析

本文主要对油气弹簧系统的阻尼特性进行分析.建立油气弹簧缸的物理模型,计算阻尼力和阻尼系数建立数学模型,并利用Matlab/Simulink系统对油气弹簧阻尼特性进行仿真.     

基于专利引文数据的混合动力汽车创新扩散研究

以巴斯扩散模型为理论基础,利用1995～2011年的专利引文数据,对混合动力汽车的技术扩散模型进行了非线性最小二乘法估计。结果显示：①各参数均为统计上显著的,且可决系数与调整可决系数均较大;②该技术的扩散路径符合巴斯模型,且处于成熟阶段。同时,以普锐斯为例,对其1997～2010年的销售数据进行拟合与预测,结果显示,该产品的扩散过程符合巴斯模型。文章认为新技术的扩散与新产品之间存在时滞。     

面向云-端融合的移动互联网应用运行平台

与传统的互联网应用相比,移动互联网应用尽管也运行于Web技术栈之上,但移动设备的便携性和多样性,带来了客户端设备计算能力相对有限、数据存储随需而变、显示屏幕大小不一、本地应用与Web应用和服务难以交互等技术挑战．为此,本文设计实现了一种面向云一端融合的移动互联网应用运行平台．首先,提出一种符合移动互联网应用体系结构的构件模型,将客户端应用划分为数据、计算、界面和服务四个部分;其次,设计了一种实现云一端资源融合的构件运行框架,支持应用数据的按需存储、计算任务的云端迁移、以及用户界面的动态切分;再次,设计了一种实现云一端服务融合的组装框架,支持客户端本地应用和传统Web应用的服务封装、和基于总线的服务即时组装;最后,基于Chrome浏览器实现了平台原型,支持基于HTML5和JavaScript的移动互联网应用,通过多个Web应用基准测试集和热点应用的实验,验证了平台的有效性和可行性．     

非下采样Contourlet HMT模型

非下采样Contourlet变换（NSCT）不仅具有类似传统小波变换和Contourlet变换的多尺度和多方向特性,而且还具有良好的平移不变特性．文中对NSCT变换系数进行研究,获得NSCT变换的方向子带系数同样具有持续性和聚集性的结论;在此基础上结合隐Markov树模型,建立了一种新的基于NSCT域的隐Markov树模型NSCT—HMT,并且给出了该模型的参数结构以及模型参数的训练方法;最后将所提出的模型应用于图像去噪中取得了很好的仿真效果．     

一种最优抗扰自适应控制

针对含未知干扰系统研究了具有最优抗扰性能的自适应控制问题.利用对象参数的先验知识和量测数据构成可实时更新的非空模型集合,以系统的整体性能指标为辨识准则,在模型集内优化选取最优标称模型,完成对象模型的在线最优辨识.然后根据-1优化设计方法以闭环系统整体性能为指标,在线设计最优闭环控制器.上述两方面结合起来给出了一种最优自适应控制策略.由于辨识准则与控制目标是一致的,文中的方法能够有效地解决自适应系统的性能优化问题和辨识与控制的相互配合等问题,且能给出可验算的性能指标.     

Dynamic Latent Class Model Averaging for Online Prediction

We consider the problem of online prediction when it is uncertain what the best prediction model to use is. We develop a method called dynamic latent class model averaging, which combines a state‐space model for the parameters of each of the candidate models of the system with a Markov chain model for the best model. We propose a polychotomous regression model for the transition weights to assume that the probability of a change in time depends on the past through the values of the most recent time periods and spatial correlation among the regions. The evolution of the parameters in each submodel is defined by exponential forgetting. This structure allows the ‘correct’ model to vary over both time and regions. In contrast to existing methods, the proposed model naturally incorporates clustering and prediction analysis in a single unified framework. We develop an efficient Gibbs algorithm for computation, and we demonstrate the value of our framework on simulated experiments and on a real‐world problem: forecasting IBM's corporate revenue. Copyright © 2014 John Wiley & Sons, Ltd.     

基于SHPB试验的高速铁路CRTSⅡ型CA砂浆动态性能

采用分离式霍普金森压杆(Split Hopkinson Pressure Bar,SHPB)试验研究了高速铁路CRTS II型水泥乳化沥青砂浆(CA砂浆)的动态力学性能,并建立了CRTS II型CA砂浆的动态本构关系模型.结果表明:随着应变率的增大,CRTS II型CA砂浆峰值强度逐渐增加,但增加速率随应变率的增大而减小,当应变率从44.17增加至54.79 s-1和从54.79增加至108.47 s-1时,峰值强度分别增加了初始峰值强度的52.28%和7.5%,弹性模量随应变率的变化规律性较差;应变率越大,破坏时的贯通裂纹越多,碎裂程度越大;CRTS II型CA砂浆的比能量吸收随着应变率的增大而增大.所建立的动态本构模型拟合曲线与试验曲线具有较好的一致性.     

改性秸秆膨胀床与固定床吸附去除SO_4~(2-)

含硫酸根离子(SO42-)废水可对环境造成危害,在排放之前需降低SO42-浓度.本文利用改性秸秆阴离子吸附剂制备吸附柱,分别在膨胀床和固定床操作下进行动态吸附实验,研究改性秸秆阴离子吸附柱去除SO42-的性能.结果表明,在改性秸秆膨胀床操作中,膨胀率随流速提高而线性增大;随膨胀率的增加,膨胀床去除SO42-的穿透时间缩短,柱吸附量降低,膨胀率不宜大于25%;在改性秸秆固定床操作中,随高径比的增加,吸附柱去除SO42-的穿透时间延长;而随进水SO42-浓度和流量的增加,床层工作时间显著缩短;在实验流量下,膨胀床的处理效果略优于固定床.SO42-解吸实验表明,0.1 mol/L NaOH溶液解吸效果最佳,是合适的吸附柱再生液.     

基于多特征的域间路由节点安全状态评估方法

域间路由节点安全状态评估能够实现对BGP节点安全状态的直观、实时描述,可为制定合理的安全策略,及时定位、抑制异常路由事件提供数据参考.然而由于完整的异常域间路由集难以获取,使得传统基于数据融合的状态评估方法不再适用.分析BGP节点间交互路由过程中存在的统计特征以及这些特征与域间路由节点安全状态的关系,进而提出一种基于多特征的安全状态评估方法.以平均路径长度和路由事件发生频率等属性为安全特征,并借鉴云模型理论转换定量特征为定性概念的思想,构建域间路由安全特征云,将正常态下的多属性综合安全特征转换为安全正常态,然后通过度量安全特征偏离正常态的程度来计算节点偏离正常态的程度,由此得到域间路由节点面临安全威胁的概率.实验结果表明,该方法能够实现对域间路由节点安全状态的评估,准确性高、实时性强,可为域间路由系统的安全稳定运行提供有力支撑.     

Forecast Combination and Bayesian Model Averaging: A Prior Sensitivity Analysis

In this study we evaluate the forecast performance of model‐averaged forecasts based on the predictive likelihood carrying out a prior sensitivity analysis regarding Zellner's g prior. The main results are fourfold. First, the predictive likelihood does always better than the traditionally employed ‘marginal’ likelihood in settings where the true model is not part of the model space. Secondly, forecast accuracy as measured by the root mean square error (RMSE) is maximized for the median probability model. On the other hand, model averaging excels in predicting direction of changes. Lastly, g should be set according to Laud and Ibrahim (1995: Predictive model selection. Journal of the Royal Statistical Society B 57 : 247–262) with a hold‐out sample size of 25% to minimize the RMSE (median model) and 75% to optimize direction of change forecasts (model averaging). We finally apply the aforementioned recommendations to forecast the monthly industrial production output of six countries, beating for almost all countries the AR(1) benchmark model. Copyright © 2011 John Wiley & Sons, Ltd.