构造 TCM 好码的动态规划算法

提出了一种构造ＴＣＭ好码的动态规划算法（ＤＰ）．ＤＰ算法在建立了ＴＣＭ好码规则、编码器及信号网格图间的对应关系的基础上,采用动态规划算法进行寻优,从而获得ＴＣＭ好码．与常规ＴＣＭ好码构造算法［４,５］相比,本算法在精度、计算复杂度和灵活性上均有所改进．     

剪切型建筑结构抗共振抗震设计

通过将剪切型建筑结构的固有频率调离场地的卓越频率区域,提出一种抗共振抗震设计方法。数值算例说明该方法是很有效的。     

电动汽车动力蓄电池快速充电关键技术探究

以动力蓄电池为能源的电动汽车被认为是２１世纪的绿色工程,而快速充电技术是电动汽车推广的一个关键．本文深入分析了铅酸蓄电池的微观与宏观充电特性,在一个蓄电池的四阶动态模型的基础上,提出了一种能够按马斯定律对蓄电池快速无伤害充电的智能充电算法．并提出了模型的动态修正和充电电流在线实时调整的方法     

非对称渐开线圆柱齿轮的动力学特性

通过对非对称渐开线圆柱齿轮传动的啮合特性分析,建立了齿轮动力学模型,并利用数值积分和数值仿真方法对其进行了非线性振动研究.针对齿轮传动的时变刚度特点,比较了标准齿轮与非对称齿轮的振动特性.结果表明:在同等工况下,非对称齿轮比标准齿轮具有更良好的动力学特性.     

复杂框支剪力墙结构模型试验

针对某楼板开洞的复杂框支剪力墙结构高层商住楼制作了1／20整体试验模型，进行了模型的振动台试验，得到了结构在不同裂度地震作用下的加速度、速度、位移及应力一应变曲线，分析了结构的动力特性和动力荷载下的受力特点。研究结果表明，合理的楼板开洞可有效减小转换层以上结构的侧向刚度，避免结构沿竖向产生较大的刚度突变。     

火箭发动机液氢涡轮泵转子-密封系统的非线性动力稳定性

研究了不平衡激励下密封对火箭发动机液氢涡轮泵转子系统非线性动力稳定性的影响；采用Muszynska模型描述密封流体激振力，根据Timoshenko梁-轴有限元模型离散化转轴，建立了实际液氢涡轮泵转子-密封系统的非线性有限元模型；结合Floquet理论和打靶法，分析了该不平衡系统的动力稳定性和非线性行为。研究表明：密封诱发的次同步进动造成的系统失稳破坏首先发生在涡轮端轴承；轴承阻尼、密封轴向雷诺数和密封长度对系统临界失稳转速有显著影响，随着轴承阻尼和密封轴向雷诺数的增大，系统临界失稳转速增加，随着密封长度的增加，临界失稳转速逐渐变小。     

在非时齐马氏决策过程中的动态贝叶斯网络研究

提出了用动态贝叶斯网络（DBN）对非时齐马氏决策系统进行建模的改进方法，使动态贝叶斯网络能被更广泛地应用于各种复杂的真实系统中．该方法的基本思路是，将扩展后的隐藏变量引入DBN的演化过程来建立假设条件所要求的马尔可夫模型，给出从不完整的样本数据集以及存在隐藏变量时来学习DBN结构的算法，进而用贝叶斯概率统计方法对后来的时间片的充分统计因子进行估计，并通过当前已存在的和估计的充分统计因子对基于时间变化的转移概率进行学习，以解决假设条件要求的转移概率的时不变性．原理性分析和仿真实验结果也验证了改进方法的有效性．     

布依族7项不对称行为特征的研究

对布依族的7项不对称行为特征(利手、扣手、叠臂、叠腿、利足、起步和利眼)进行了调查，结果显示：(1)7项指标在布依族中的出现率R型(右型)远高于L型(左型)；(2)布依族中7项指标出现率均无性别间差异；(3)与蒙古族、朝鲜族、汉族、鄂温克族、鄂伦春族、达斡尔族、汉族等民族作比较，发现布依族各项指标L型出现率偏低，且扣手、叠臂、起步L型出现率和这6个民族存在极显著性差异，叠腿L型出现率除与鄂伦春族无差异外，与另外5个民族均有极显著性差异，其他指标与这6个民族基本不存在差异；(4)布依族扣手基因频率(％)为：A=0．1653，a=0．8347；布依族利手基因频率为：B=0．6990，b=0．3010；(5)统计分析了7项指标间的相关性，发现多数指标间存在相关性，部分指标相关极显著，且R—R型组合(右型一右型)的出现频率远高于L—L型组合(左型一左型)的出现频率．     

基于可辨识矩阵的动态属性约简算法

可辨识矩阵是粗集理论中可以标识决策属性和条件属性之间关系的矩阵。根据数据库的动态建立特性，提出了一种基于粗集理论中的可辨识矩阵的动态属性约简算法，利用数据的动态性和可辨识矩阵的特性对己有的属性约简进行修正，并通过实例证明了这种算法的有效性，该算法极大地节省了计算量，提高了算法的执行效率。     

基于灰色模型的企业技术创新影响因素分析

文章应用灰色系统模型和方法,利用有关数据对我国企业技术创新问题进行了灰关联的静态和灰色GM(1,N)协调模型动态分析;通过精度检验证明,找出了严重制约我国企业技术创新发展的主要因素;通过灰色GM(1,1)单因子预测模型对影响因素进行了预测,并提出了有关对策建议。