微米级二硫化钼作为添加剂的润滑油性能研究

将表面改性后的微米级二硫化钼添加至基础油中,利用MRS-10W型和M-2000型试验机,对所制备润滑油的摩擦学性能进行测定.结果表明,基础油中添加含量为1.5%的微米级二硫化钼后,润滑油的最大无卡咬载荷提高了15.5%,摩擦副之间的摩擦系数降低了33.1%,磨损量减少了43.5%.     

基于属性熵和加权余弦相似度的离群算法

离群点检测是数据挖掘的一个重要研究方向,大多数离群数据挖掘算法在应用到高维数据集时效率较低。给出了一种基于属性熵和加权余弦相似度的离群数据挖掘算法LEAWCD.该算法首先根据局部属性熵分析每个对象在其k-邻域内的局部离群属性,并依据各离群属性的属性偏离度自动设置属性权向量;其次使用对高维数据有效的余弦相似度经加权后度量各对象在k-邻域内的离群程度,实现高维局部离群点检测;最后采用国家天文台提供的天体光谱数据作为数据集,实验验证了LEAWCD算法具有伸缩性强和检测精度高等优点。     

外加剂对磷铝酸盐水泥凝结时间的影响

主要研究了外加剂对磷铝酸盐水泥凝结时间的影响，并探讨了磷铝酸盐水泥水化试件中的ζ电位、电导率（κ）和水泥粒子对外加剂吸附量与凝结时间的关系。结果表明：外加剂对磷铝酸盐水泥有显著的缓凝作用，且在外加剂作用下，ζ－电位和电导率之间有很好的相关性。     

二烷基二硫代磷酸镧润滑添加剂的构效关系

为研究新型油溶性稀土润滑添加剂二烷基二硫代磷酸镧(LaDDPs)的结构与性能关系,合成了10种含不同碳原子数的伯、仲炕基LaDDPs.利用四球试验机考察了其在500SN基础油中的摩擦磨损性能和极压性能,并探讨了烷基碳链的长短和伯、仲烷基结构对LaDDPs性能的影响.结果表明,含3～8个碳原子烷基的LaDDPs均具有较好的抗磨减摩性能和极压性能.随着碳原子数的增加,LaDDPs的抗磨减摩性能明显提高,其中仲烷基LaDDPs性能优于伯烷基LaDDPs;LaDDPs的极压性能随碳原子数的增加而降低,碳链的连接方式对LaDDPs的极压性能无明显影响.     

氮化硅陶瓷-金属摩擦副摩擦学性能研究

用环块磨损试验机，在石蜡基础油及石蜡基础油加０．５％ＺＤＤＰ添加剂的润 滑条件下，对Ｓｉ３ｎＮ４陶瓷－金属摩擦副进行了磨擦磨损试验。用 Ｘ射线光电子能谱 （ＸＰＳ），俄歇电子光谱（ＡＥＳ）和Ｘ射线能谱分析（ＥＤＡＸ）等表面分析技术对摩 擦表面进行了分析，结果表明Ｓｉ３Ｎ４陶瓷－金属摩擦副具有优异的摩擦学特性；在基础 油中加入 ＺＤＤＰ添加剂作为润滑剂后，对增加磨损抗力有明显的效果。这一现象是与 在摩擦表面上形成含Ｓ，Ｐ和Ｚｎ的表面反应膜有关。     

关于r次可加补数的一些复合函数的均值性质

运用初等方法,研究了关于正整数n的r次可加补数函数ar(n)与一些数论函数的复合函数的均值问题,给出了相应函数均值估计的渐近公式.     

回归函数的小波支持向量机鲁棒估计法

小波网络具有小波的多尺度特性和神经网络的自学习功能,在回归估计中得到广泛的应用,但其性能受到样本中粗差的严重影响.虽然以M-估计作为目标函数可以解决这个问题,但由于其对应的影响函数由残差绝对值决定,因此如何选择初始参数值成为一个关键问题.为此,提出回归函数的小波支持向量机鲁棒估计方法(小波支持向量回归,WSVR,Wavelet Support Vector Regression).该方法中首先提出并证明了一种新的小波支持向量机(WSVM,Wavelet Support Vector Machine),用于确定初始参数值方法,这种方法能够确定合理的网络结构和合适的初始参数值,保证含有粗差的样本点的残差绝对值较大;然后使用一种构造的M-估计作为目标函数,并提出了自适应确定阈值方法.仿真结果表明,使用这种方法得到的回归模型不仅具有良好的多尺度逼近特性,而且有较好的鲁棒性和较高的推广性能,具有较高的理论和应用价值.     

一种基于组合赋权的区间多属性决策方法

在区间多属性决策问题中为了更合理、全面地确定属性权重，提出了一种主观赋权法和客观赋权法相结合的组合赋权法，给出了相应的最优化数学模型，并利用简单加权法对方案进行优劣排序．最后给出一个算例加以说明、     

基于有权重超图模型的离群点发现

结合基于有权重支持度框架的关联规则挖掘方法和基于超图模型的离群点检测方法,给出了一种离群数据的改进定义,并通过一个简单的实例说明了这种离群数据的离群含义,且与原离群点定义做了比较,分析了新定义离群数据的应用价值.     

基于"新息"修正的舰船导航信息预处理研究

为了克服舰船导航中Kalman滤波器因野值引起的发散，从“新息”入手，利用“新息’’判断野值，通过指数加权的方法找到野值点的新“新息”代替原来的“新息”，达到剔除野值的目的，在舰船组合导航仿真中证明了这种方法是有效的。