时间模上一类二阶非线性动态方程的振动结果

研究时间模上一类非线性的二阶中立型时滞动态方程的振动性,利用时间模上的理论和一些分析技巧,借助Riccati变换和H函数的方法,得到该方程振动的几个新的充分条件,改善了对方程的条件限制,推广和改进了现有文献中的有关结果,并给出例子说明结论的重要性.     

基于真实数据集的动态网络时间中心性分析

针对动态网络中时间中心性的适用性问题进行实证性研究.对动态网络建模方法进行了描述,在分析时间可达图构建方法的基础上,定义了与传统的度值、接近数、介数等中心性相对应的时间中心性度量.进而基于公开发布的第三方数据集以及来自本校校园网的用户在线数据,对时间中心性和静态中心性之间的相关性进行了实证性研究和分析.实验结果表明:在合适的时间跨度下,时间度中心性和静态度中心性具有较高且稳定的相关度,而接近数和介数在不同的度量方法下不存在显著的相关性.     

Ka频段卫星通信系统雨衰混合补偿算法

为减少降雨衰减对Ka频段卫星通信系统的影响, 以降低误码率, 提出了一种混合补偿雨衰算法。该算法将基于一步线性前向预测原理的自适应功率控制方法结合速率分集技术, 由n时刻前的雨衰值预测n时刻的雨衰值, 进而调整功率, 并在功率控制达到极限时能根据信噪比动态地降低信息速率, 以获得较低的误码率。仿真结果表明, 与只应用功率控制技术的方法相比, 该方法具有较好的补偿效果, 能使误码率小于10^-7。     

基于PSCAD的微电网孤网模式建模与仿真

针对传统下垂控制受微网线路阻抗因素的影响,无功功率难以实现精确的分配问题,采用一种无功-电压微分(Q-dU/dt)下垂控制.该策略是基于电压幅值变化率的电压补偿控制方法,实现无功功率的精确分配.在PSCAD中分别建立该方法的控制系统模型,并对系统孤网运行模式进行仿真研究,结果验证了控制系统模型的有效性.     

基于多智能体的多维证据动态信任计算模型

信任度评估是基于行为的信任管理模型关注的核心内容。为使信任度评估所依据的证据源完备,运用信任管理思想方法,提出一种基于多维证据的信任度评估模型,该模型将主体网络操作行为层面的信息引入传统仅考虑交易反馈信息的信任度评估模型,基于交易反馈和网络操作行为两个层面的多维证据源进行信任计算,扩展了证据源,突破了只依据单一种类证据源进行信任评估而引起的缺陷;另外,应用改进的D-S证据理论来合成多维证据,较好地解决了证据不确定性的问题。     

基于LBS的连续查询位置隐私保护模型的动态规划算法

针对现有的算法大多都是静态位置隐私保护的,如果将静态算法应用于动态的连续查询中,会导致位置隐私泄露,提出了一种基于连续查询的动态规划改进算法,旨在保护用户的位置隐私,仿真实验结果证明:该算法在匿名处理时间、匿名成功率和轨迹扭曲度等方面优于现有算法.     

大型履带式液压凿岩台车原地转向能力研究

针对大型履带式液压凿岩台车原地转向能力展开研究。以车辆-地面力学理论、履带车多刚体建模理论为基础,在多体动力学软件Recur Dyn中构建了整车的动力学模型,分析了三种路面条件下履带式车辆的结构参数即履带接地长度与履带中心距比值L/B对转向能力的影响。仿真结果表明,结构参数L/B对履带式车辆的转向能力有很大影响;履带车辆在软地能够转向必须满足L/B小于1.7,且当L/B越小,履带车转向能力更好;对于在硬地转向,L/B越小,履带车辆转向稳定性更好。仿真结果与理论分析相符合,互为验证,研究工作对大型履带车辆行驶操控和结构优化设计提供了新思路。     

六维力传感器动态测试电磁激励力控制电路设计与分析

针对脉冲激励和单位阶跃法测试六维力传感器动态性能时输出力单一,力值大小调节较困难,且负载信号的检测不理想等问题,采用电磁激振原理,致力于谐波激励装置的研制。针对电磁滞后特性,以及电磁激励力随频率增加呈衰减特性,采用双闭环控制方案,即内环为电流环,外环为激励力反馈环,设计了一款六维力传感器动态测试电磁激励力控制电路。该电路测试结果表明电磁激励力输出幅度在传感器工作带宽内保持恒定,完全满足基于谐波激励法六维力传感器动态性能测试要求。     

地下结构地震反应的振动台模型试验研究

进行了土-地下结构动力相互作用的大型振动台模型试验,分别测出了模型土中不同部位的加速度反应和地下结构的加速度与应变反应.对模型体系的加速度反应实测值进行整理分析了模型箱效应、试验各阶段系统的自振频率及阻尼比的变化情况和地下结构的加速度和应变反应规律.试验结果表明:相对于仅有水平加速度激振,峰值约为水平加速度峰值三分之二的竖向激振的参与,可使结构的反应增加,且应变反应的增量大于加速度反应的增量,地下结构横断面的变形仍以剪切变形为主;地下结构的加速度反应和应变反应的频谱分布有较大差异,应变反应中竖向振型的贡献较大.     

基于改进即时学习算法的动液面软测量建模

油田动液面参数软测量预测应用中,软测量模型随生产的进行会逐步退化,导致预测结果偏差较大,无法在油田生产过程中加以使用.对此,提出采用基于子空间相似度的即时学习策略来对动液面预测模型进行自适应动态更新.通过对生产阶段数据进行子空间的相似度计算,提高建模样本选取的准确性.设计两个记忆参数改变以往即时学习策略模型的更新方法,在减少计算量的同时提高动液面的预测精度.与以往即时学习算法进行实验对比,结果表明,改进算法对油田动液面测量精度高,适应性强,符合油田生产标准,可以应用于油田实际生产.