宽裕润滑参数下滚动轴承润滑特性研究

滚动轴承是精密机床、特种车辆等重大装备的关键支撑零部件,其润滑性能直接决定了轴承的稳定服役性能,进而影响到重大装备的工作性能指标.基于理论仿真及实验研究,开展了油气润滑滚动轴承宽域润滑参数下的运行特性研究.结合多相流动分析技术,研究了高速角接触球轴承内部油气的流动状态,揭示了轴承内部油气流动基本规律.在此基础上,设计了滚动轴承润滑性能试验验证平台,实验分析了不同润滑参数对轴承温度的影响规律,获取了特定转速下温升最小的轴承润滑参数,证实了滚动轴承不同润滑参数对其服役性能的影响程度.研究工作对于滚动轴承宽域润滑状态下的服役性能分析提供基础依据.     

一个较精确加强型的半离散Hilbert型不等式

应用权函数的方法及Hermite Hadamard不等式, 建立一个较精确且加强型的半离散非齐次核Hilbert型不等式, 并给出该不等式具有最佳常数因子联系参数的一组等价性质及一些特殊参数不等式.      

基于近似贝叶斯计算方法的排队模型参数估计

基于贝叶斯推断对单服务台的马尔科夫与非马尔科夫系统下的4个排队模型做参数估计与效果评价,并对银行排队叫号换汇数据做实证研究。采用近似贝叶斯计算的方法有效解决复杂排队模型似然函数难解析表达的问题。利用R中queue computer包给出M/M/1,M/G/1,G/M/1,GI/GI/1这4个排队模型的到达时间与服务时间的参数估计及后验分布图。其中M/M/1:估计值(真实值)分别约为1.02(1)、 1.12(1/0.9),都与真实值接近;M/G/1:1.17(1)、1.21(1.2),对服务时间的估计效果优于到达时间;G/M/1:0.49(0.5)、0.96(1),从后验分布进一步得到对服务时间的估计更准确;GI/GI/1:1.16(1.1)、1.07(1)、0.23(0.251)、0.22(0.25),各分量的估计值与真实值相对接近。对于实际银行数据,估计得的参数所拟合的数据与Ausin的拟合数据分布接近。研究表明,近似贝叶斯的方法在排队模型的参数估计上有较大优势,在实际数据中取得了较好应用。     

基于沉积数值模拟的辫状河心滩演化

选取黄骅坳陷新近系典型辫状河沉积解剖区,利用密井网区动静态资料相结合识别和刻画心滩及其内部结构,在此基础上通过沉积数值模拟探究研究区心滩形成过程,并建立研究区心滩顺流迁移和横向迁移演化模式。结果表明:顺流加积、垂向加积、侧向加积和侵蚀作用共同塑造心滩的形态和内部结构;滩头侵蚀、滩尾顺流加积和垂向加积形成了心滩的顺流生长和垂向生长;侧向加积与侵蚀作用控制心滩的不对称侧向生长过程。     

静止状态下直线感应电机的参数辨识方法

直线感应电机气隙较大,并且次级一般是由整块的铝板和次级铁轭压制而成.由于此种次级没有类似于旋转感应电机的鼠笼导条和短路环,导致次级漏感远远小于初级漏感.传统的测量电机参数的空载和堵转试验假设初、次级漏感相等,在直线感应电机中难以实施,因此测量直线感应电机的参数难度较大.本文提出了一种静止状态下直线感应电机的参数辨识方法,无须做空载和堵转试验,通过控制PWM逆变器就可以实现对直线感应电机的初级电阻R1、初级漏感L1、次级电阻R2、次级漏感L2和互感Lm的测量.在参数计算过程中引入了β参数,实验验证了该方法的准确性并且分析了β参数对该方法的影响.     

动态STDP突触系统模型设计与验证

神经突触的STDP（Spike Timing Dependent Plasticity）机制被认为是脑神经网络中最重要的机制之一，最有效的模拟STDP神经突触的方法是建立神经突触的离子通道的动力学模型。目前的STDP突触系统建模均存在一定的缺陷，不能很好地解释STDP机制的细胞分子生物反应原理或者得到STDP的时间非对...     

蛋白质二级结构预测概率图模型的改进

蛋白质二级结构与蛋白质三级结构及蛋白质功能密切相关,是生物信息学研究的热点,其中概率图模型隐马尔可夫算法(HMM)是该领域研究的重要工具。但是在实际应用中,存在着HMM训练下溢、不同训练集的效果差异较大及参数优化困难等问题。对预测蛋白质二级结构时HMM遇到的训练下溢问题提出了改进方案;首次提出8-状态HMM来预测蛋白质二级结构,并且将参数B改进成为包含状态转移信息的三维参数;为了改进最优HMM模型的确定方法,用每个样本分别对初始HMM模型进行训练,得到一系列新的模型,然后对这些新模型的参数求均值,将求得的均值作为最优模型的参数。这些改进方法提高了HMM预测蛋白质二级结构的准确率,为HMM的进一步优化打下良好的基础。     

基于PSO的一类线性系统参数辨识方法研究

研究了一种线性系统的参数精确辨识方法;首先采用PSO(Particle Swarm Optimization,粒子群优化)方法对模型进行优化迭代,并选择合适误差准则作为粒子群优化算法的适应度函数,以迭代每个粒子所对应的参数速度和大小;在此基础上,寻找最小适应度值的粒子,推导出最优的适应度函数值,实现系统参数的实时、精确估计;最后通过实验验证了基于粒子群优化算法的参数辨识法的准确性和有效性。     

基于自适应同步辨识四维超混沌系统所有参数

本文解析地证明了采用较少的时间序列和适当的自适应同步方法,可实现四维超混沌系统所有参数的精确辨识。模拟了只用两个时间序列就可以对四维超混沌系统的所有参数进行精确辨识。该方法使用的控制器简单,需要的时间序列少,且具有很强的鲁棒性。     

层状粘弹性介质参数反演的同伦方法

以介质的动态时域位移响应作为参数反演的依据,利用大范围收敛的同伦方法对层状粘弹性介质的材料参数进行了反分析研究.动态时域位移响应比拟静态和频域位移响应含有更丰富的信息,而且在实际工程中所测得的信息也多为动态时域信号,因此将时间全过程的位移信息用于层状粘弹性介质参数反分析,将使反演的结果更合理,更接近实际.为保证迭代稳定性、削弱观测噪声的影响,同伦参数的修正采用了连续化修正方法.以三维层状粘弹性半空间介质为例进行了数值模拟,结果表明,反演结果不依赖于初始值的选取,反算过程稳定收敛,说明对反演参数连续修正的同伦反演方法对于层状粘弹性介质的动态参数反演是适用、有效的.