含有碰摩故障的多盘双转子系统动态特性

建立航空发动机双转子轴承系统的有限元模型,为考察碰摩特征对双转子系统的影响,在考虑转轴剪切效应、惯量分布效应、横向扭转以及系统结构的几何参数等重要影响因素的前提下考察碰摩故障对系统的影响.研究了碰摩间隙等参数变化时对双转子系统动态特性的影响规律.结果表明由于双转子本身结构和转速的影响,转子各处呈现非周期1运动.另外,由于碰摩影响,整个系统会出现非线性响应,但由于中介轴承的影响在无碰摩故障的转轴上非周期运动稍弱一些.中介轴承除了有耦合作用外,还起到了隔振的作用.     

基于减法聚类产生具有优化规则的模糊神经网络及其软测量建模

提出了一种通过调整减法聚类半径优选模糊规则的软测量建模方法。首先用减法聚类建立T—S模糊模型,然后通过调整聚类半径优选模糊规则数,以取得具有良好泛化性能的模型,之后利用梯度下降混合最小二乘算法精调参数。最后用该方法对初馏塔石脑油干点进行软测量建模,结果表明能较快确定优化模型,并能满足软测量建模精度要求。     

蛋白质的二级结构序列和结构型

从蛋白质的二级结构序列出发 ,提出了冗余的概念 ,定义了冗余数量和冗余长度 ,给出了不同结构型蛋白的冗余数量和长度的分布特性 .统计结果表明 α类蛋白中 30 %、β类蛋白中84 %、α/β类蛋白中 95 %的序列不同程度的存在冗余 ,冗余数量和冗余长度主要分布在 1～ 3的范围 .以主二级结构序列三联体为参数 ,利用信息聚类方法对 α类、β类、α/ β类、α β类的6 0 0个蛋白进行了聚类 ,结果表明 ,对冗余较少的α类蛋白 85 %以上能够较好地聚类在一枝中 ,但对于冗余较多的其它类蛋白不能分在一个大支中 ,大部分可以分散在多个小支中 .以主二级结构序列三联体为参数 ,利用 Mahalanobis距离方法对上述四种结构型进行预测 ,预测的总体准确率为 81 .1 % .聚类结果和利用 Mahalanobis距离分类结果充分展示了蛋白质二级结构序列对结构型的特殊作用 ,但由于冗余的影响使得二级结构序列的信息并未充分显示出来 .说明从蛋白质二级结构序列出发预测结构型和构建蛋白质框架结构是合理的选择     

认知Ad hoc网络中基于凸优化的功率控制算法

针对认知Ad hoc网络的特点,构建了相应的网络模型,提出了一种基于凸优化理论的分布式功率控制算法。在分析系统内部干扰的基础上,以最大化网络效用值为目标,以认知用户的发射功率为求解对象,建立了一个通用的数学优化模型。在凸优化理论的指导下,通过引入辅助变量和变量的对数变换,将该模型转变为等价的凸优化模型,采用拉格朗日对偶法对该模型进行求解,得到了分布式的功率迭代算法。仿真实验表明：与其他算法相比,该算法在满足系统约束条件的前提下,取得更好的系统性能。     

教育公平问题的思考

教育公平被认为是和谐社会理论在教育上的必然要求。和谐社会的基本特征之一就是公平公正、机会均等,反映在教育上就是要努力促进教育公平。教育公平是人的基本要求,是社会公平之本。最近几年,从中央政府到各地政府,都用相当的财力来解决教育公平的问题,取得可喜成效。但是,在目前,教育公平问题依然相当突出,主要表现为:城乡教育差距进一步拉大;校际、班际差距进一步拉大;公办学校与民工子弟学校之间,差距明显。本文通过分析目前我国在社会经济“转型期”存在的教育不公平现状,探讨了实现教育公平的策略和方法。     

高校本科双学位教育发展趋势研究

高校本科双学位教育经过了20多年,发展趋势逐渐与国际接轨。双学位的培养模式逐渐从校内发展到校际最后发展为国际合作。专业设置也将打破学科门类的限制,实现跨学科的融合,从单一的借助现有专业的双学位模式,发展为单独组建双学位模式。运用现代远程教育教学手段扩大双学位的受用群体,建设高校内部闭合的教学质量监控体系,确保双学位的教学质量。     

基于目标声源方位已知的双麦克风噪声抑制

复杂噪声抑制是语音技术实用化的基础。很多应用中,目标说话人的方位相对固定,而噪声的类型、个数、位置均是未知的,且可能随时间变化。针对这类应用,该文提出一种基于语音信号时频分布稀疏性的半盲双麦克风噪声抑制方法。首先假定说话人方位已知且固定,并根据方位关系建立其空间方位模型,实际噪声的空间方位模型根据观测数据在目标说话人空间方位模型上自适应得到;然后对每个时频点进行分类,并建立二元掩膜;最后利用二元掩膜重构目标语音。实验结果显示:该方法在复杂噪声环境下仍具有显著的降噪效果,且语音失真度较低,其降噪性能接近于噪声源方位已知下的非盲降噪方法。     

模糊C-均值聚类算法的改进研究

模糊C-均值聚类算法通过迭代的爬山技术来寻找问题的最优解,是一种局部搜索算法,容易受初始值的影响而陷入局部极小值.遗传算法是一种应用广泛的全局优化算法,是一种与求解问题无关的算法模式,能够有效解决模糊C-均值聚类算法对初始化敏感的问题,利用改进后的遗传算法能更好地解决聚类问题.     

基于改进Leader算法的Web存取模式的聚类

介绍了一种新颖的Web存取模式的聚类算法,该算法是一种结合粗糙理论和模糊理论的改进Leader算法,既体现了粗糙理论和模糊理论在处理含有不确定信息问题上的优势,同时使用了Leader算法进行聚类以提高算法的时间复杂度,从而在Web存取模式的聚类中的聚类的时间花费是令人接受的而且聚类结果是相对满意的。通过实例分析及实验结果,该算法是行之有效的。     

基于图分割的蚁群聚类算法

提出了采用两种策略更新信息素来控制蚂蚁行进路径的方法.根据信息素的浓度确定图边的权值,运用了图分割算法断裂所得图的边,从而达到对数据进行聚类的目的.实验结果证明算法是有效的.