随机变幅加载下疲劳强度可靠性分析

目前的疲劳强度及其概率分布是根据等幅Ｐ－Ｓ－Ｎ曲线族求得的，只能用于等幅加载，不能用于变幅及随机加载，而等效应力法又是根据常规ＭＩＮＥＲ准则进行转换的，无法用于可靠性分析，本文首次明确提出等幅疲劳强度，变幅疲劳强度及随机加载疲劳强度的概念，并且运用二维概率ＭＩＮＥＲ法则，通过建立变幅及随机加载的Ｐ－Ｓａ－Ｓｍ－Ｎｖ曲面族方程，提出了变幅及随机加载下疲劳强度可靠性分析的一套系统方法，具有重要的工程尖     

关于变压器电势方向的理论商榷

本文主要讨论了关于变压器电势的方向问题。按左螺旋定则设感应电势的正方向,可得出变压器原、副绕组的相电势(相电压)为同相位的结论。这样,较易于理解感应电势的物理性质,更重要的是这一结论和实验结果及国家标准GB1094—71相一致。     

带滞留时间的陶瓷生产线的提前/拖期排序研究

为实现JIT生产控制策略,讨论了陶瓷订单在带滞留时间的m台成型设备和1条窑炉组成的陶瓷生产线上,有共同交货期的提前/拖期间题,且其交货期也是优化对象,本文通过将原问题归结为业己解决的两个子问题而获解,在文章的最后给出了算例.     

科技政策规律论

科技政策作为国家或地区对科技活动组织、干预、调控而制定和形成的施政方针、制度措施等规则体系，有其自身的规律。科技政策规律主要包括顺从主流律、生命周期律、效力周期律、利益调控律和辩证发展律五个方面。     

Snort规则库的冲突检查

针对冲突是规则库不正确的一种表现形式,可能导致漏报和误报,对Snort规则库的冲突进行了研究.首先从一般意义上讨论了冲突的类型以及冲突检测的算法,给出了对Snort规则库的检查结果,最后分析了冲突的原因和可能的解决方法.     

城市人口-城区面积异速生长模型的理论基础、推广形式及其实证分析

从基于广义Beckmann Davis模型的关于城市人口规模分布的三参数Zipf模型P(r) =C(r-α) -dz 和城市人口 城区面积的异速生长定律A(r) =aP(r) b 出发 ,导出关于城区面积规模分布的三参数Zipf模型A(r) =K(r -α) -d,然后将它们还原为一组奇异对称序列 :Pm =P1λ1-m,Am=A1γ1-m,fm =f1δm -1,从这一组几何级数序列出发推导出城市人口 城区面积异速生长模型的一般形式 ,进而证明 :当令Ps =∑rP(r)、As =∑rA(r)时 ,下式成立 :As(t)∝Ps(t)bs,且当λ≤δ、γ≤δ ,即城市规模分布的分维D≥ 1时 ,标度因子bs =1;当λ >δ ,γ>δ ,即分维D <1时 ,有bs=(d - 1) / (dz- 1) ,从而将城市人口 城区面积异速生长关系推广到城市体系的总量分析领域 ,并且发现bs =(lnA1-lna) /lnP1,即城市体系总量的异速生长系数在理论上等于最大城市的异速生长系数 .以河南省的城市和城市体系为检验对象对本文的理论推导结果进行了实证分析 .     

从《与兄平原书》看陆云辞赋

太康文学,以"三张二陆两潘一左"为主,其中又以陆机潘岳成就最高.作为"二陆"之一的陆云,受其兄文学成就的影响,往往被研究者们忽视.但陆云无论在文学理论还是辞赋创作上,都颇有自己的见解并取得了一定成就,我们实在不该厚此薄彼.试从<与兄平原书>浅析陆云辞赋在清省、出语、主情三个方面的特色,以进一步认识陆云在太康乃至整个西晋文学中的地位和作用.     

汉字识别误差校正

本文提出了一种对句法模式进行误差校正的方法,通过分析变形笔划y与文法G能接受的笔划x,求出y与G的最小误差校正距离|J|,比较y与其它文法G′的最小误差校正距离|J′|,确定y应属于G或G′。为了改善误差校正剖析程序的执行速度,规定了一个能减少回溯次数的误差校正算子的优先级。同时,用启发式方法进行搜索以减少搜索的深度。最后给出实验结果。     

CFSBC： Clustering in High-Dimensional Space Based on Closed Frequent Item Set

Clustering in high-dimensional space is an important domain in data mining. It is the process of discovering groups in a high-dimensional dataset, in such way, that the similarity between the elements of the same cluster is maximum and between different clusters is minimal. Many clustering algorithms are not applicable to high dimensional space for its sparseness and decline properties. Dimensionality reduction is an effective method to solve this problem. The paper proposes a novel clustering algorithm CFSBC based onclosed frequent hemsets derived from association rule mining. which can get the clustering attributes with high efficiency. The algorithm has several advantages. First, it deals effectively with the problem of dimensionality reduction. Second, it is applicable to different kinds of attributes, Third, it is suitable for very large data sets. Experiment shows that the proposed algorithm is effective and efficient