含Ⅰ型边缘裂纹离心叶轮的应力强度因子预测方法

离心叶轮叶片在高速旋转时容易因裂纹扩展出现断裂破坏。由于叶片几何形状和载荷均很复杂,采用公式法计算I型裂纹的应力强度因子不可避免地存在着误差。扩展有限元法分析应力强度因子虽精度较好,但一般要花费大量的计算时间且有时收敛困难。首先基于ABAQUS软件扩展有限元法模块,仿真分析了不同的裂纹起始位置和裂纹长度下的叶片裂纹尖端应力强度因子,得到其与裂纹长度和起始位置的关系。接下来,基于断裂力学理论知识,检验了公式法估算应力强度因子的准确度。最后,以扩展有限元法的仿真结果为训练数据,以叶片裂纹位置和裂纹长度为输入参数,建立了裂纹尖端应力强度因子的多层反向传播人工神经网络(back propagation artificial neural network, BP-ANN)。算例表明,BP-ANN的预测精度优于公式法,并可有效减少扩展有限元法的仿真次数,推进断裂力学在离心叶轮可靠性设计中的应用。     

均匀度解释混沌及生态现象的数学依据

定义了任意分布函数的均匀度,在此基础上提出了“均匀度的独立性”公理和“均匀分布最均匀”的命题,阐明了均匀度与熵的相似性,从而揭示了均匀度解释混沌的内在机理.根据独立性公理,k步期望均匀度是存在的,可以用k步平均均匀度估计.由于任意分布函数F可以看作是F^-1对均匀分布的变换,数值计算表明,分布函数的非线性程度是导致k步平均均匀度降低的原因.熵是描述分布的不确定性程度的量,也描述样本的分散程度,样本分散程度意味着样本均匀程度,反之亦然,分布的确定性程度意味着样本的集中程度,样本的集中程度意味着样本的不均匀程度,反之亦然,这是熵与均匀度的共同点.生态学中,大多数格局是集聚格局是由存在于自然界中的非线性变换所致.     

基于k近邻和最小二乘支持向量机的Android恶意行为识别

针对单一k近邻算法(KNN)和最小二乘支持向量机(LSSVM)存在的缺陷, 提出一种基于KNN LSSVM的Android恶意行为识别模型. 先采集Android用户行为样本, 并提取相应特征组成特征向量; 再将训练集输入LSSVM中进行学习, 计算测试样本与最优分类平面间的距离, 如果该距离小于阈值, 则直接采用LSSVM恶意行为识别, 否则采用KNN算法进行恶意行为识别; 最后采用仿真实验测试KNN LSSVM的性能. 实验结果表明, 相对于单一KNN算法和LSSVM, KNN LSSVM提高了Android恶意行为的识别正确率,可以满足Android[KG*6]恶意行为的在线识别要求.     

基于卷积核的港口客户细分方法

根据港口客户数据特点,运用信息增益方法对其进行了数据预处理,将其表示为树形结构组织方式,得到216棵客户树;引入卷积核,定义了度量客户树之间相似性的卷积树核;随后,将先前提出的核k-凝聚聚类算法推广到基于卷积核的客户树上,并运用Matlab数据处理工具实现对港口客户数据的聚类分析.分析结果表明,卷积核在港口客户细分中得到了良好的应用效果.     

地方高校技术转移影响因素分析

地方高校技术转移是大学技术转移的一个重要方面,它对区域经济发展有着十分重要的影响,同时,地方高校技术转移也受着多方面因素的制约和影响,技术转移的主体因素、客体因素和环境因素就是制约地方高校技术转移的最重要的三个因素。     

关于Smarandache LCM函数与k次补数的一个混合均值

对任意的非负整数n,著名的Smarandache LCM函数SL(n)定义为最小的正整数k,使得n|[1,2,…,k],其中n|[1,2,…,k]表示1,2,…,k的最小公倍数。设k≥2为给定的整数,bk(n)定义为最小的正整数使得bk(n)·n为完全k次幂,则称bk(n)为n的k次补数。本文主要利用初等及解析方法,研究复合函数SL(bk(n))与n的最大素因子函数P(n)的均方差,得到了一个较强的渐近公式。     

中深孔爆破振动加速度峰值的遗传BP网络预测

为准确预测爆破振动加速度峰值,保证爆破安全,相对于考虑因素少的经验公式法以及存在收敛性差、易陷入局部极小和计算复杂等缺陷的BP算法,提出了遗传BP神经网络算法,该算法具有更高的预测精度。以田湾核电站船山二期工程的试验数据为背景,比较分析并选择最大段药量、水平距离、总药量、高程差、爆破台阶高度和段别规模等6个参数作为输入层因子,建立了相应的爆破振动加速度峰值预测模型。结果表明,预测精度达到96.97%,验证了方法的可行性和有效性。     

低碳经济背景下中国制造业主导产业选择

目前,低碳经济作为一种新的发展模式,日益得到各国的重视,而低碳经济对区域制造业主导产业的选择提出了新的要求。在前人研究的基础上,设计了一个低碳经济背景下制造业主导产业选择的指标体系,并构建一个新的分析方法。进一步利用该指标体系和分析方法,对中国制造业主导产业进行了评价和选择。     

无k+1次幂因子数的两个渐近式(英文)

引进了两个新的可乘函数U(n)和V(n),利用解析方法研究了∑n∈An≤xU(n)及∑n∈An≤xV(n)的均值分布性质,给出了两个较强的渐近公式,其中A表示所有无k+1次幂因子数组成的集合。所得结果表明这两个可乘函数具有较好的渐近分布性质。     

用于组合测姿的Kalman渐消因子自适应估计算法

提出了适用于姿态测量的Kalman滤波渐消因子自适应估计算法,滤波中采用序贯处理的方法计算出每个量测量对应的渐消因子,在位置速度组合导航系统中,只有位置、速度的误差状态是直接可观测的,用序贯滤波处理计算得到的渐消因子对协方差阵中对应于位置和速度误差状态的对角元素进行自适应控制,抑制滤波发散,提高位置、速度和姿态的测量精度。半实物仿真表明,与原来的算法相比,修改后的方法不仅能够提供高精度位置、速度信息,而且还可以提供高精度姿态信息,其中航向误差在0.08°以下,俯仰和横滚误差在0.02°左右。