一类具有转移条件的四阶微分算子的特征值问题

研究一类具有转移条件的四阶微分算子,建立了一个与其相关的新的空间框架.证明这类微分算子的自共轭性,确定其基本解并给出这类微分算子特征的相关性质.     

一致连续函数的判定

函数的一致连续性是数学分析所讨论的函数的一个重要性质.本文总结了各种区间上一元函数一致连续性的若干个判别方法,帮助读者系统的掌握区间上函数一致连续性的基本知识.为进一步利用函数的一致连续性去解决问题提供强大的理论基础。     

一类具有转移条件且边界条件中含有特征参数的四阶微分算子的自共轭性

研究了一类具有转移条件且边界条件中含有特征参数的四阶微分算子的自共轭性问题.此类问题是在一个适当的Hilbert空间中研究的,需要定义一个与问题相关的算子A,证明算子A不仅是对称的,而且在H中是自共轭的.     

直齿圆锥齿轮齿根动应力有限元分析

基于有限元分析及瞬态响应特性分析理论,将ANSYS软件和Pro/Engineer软件相结合,利用数据表进行阶跃式施加动载荷,分析了直齿圆锥齿轮在计其轴向力在内的动态载荷作用下齿根复杂的应力状态。得出了特定工况下完全齿及部分齿的齿根等效弯曲动应力的分布区域和变化规律;将相对精确的有限元解与传统计算方法的解进行比较,得出了完全齿有限元解的精确性、传统计算方法的实用性及部分齿有限元解的不可靠性的结论。     

多阶段最优控制问题的最优性条件

最优控制问题的最优性条件是解决最优控制问题的主要方法之一，目前许多类型的最优控制问题的最优性条件得到解决，但在实际应用中经常遇到一类新的最优控制问题，即多阶段最优控制问题。针对一类多阶段最优控制问题，利用变分法给出该问题的最优解的必要条件。     

无线网状网中一种基于综合准则的路由判据

无线网状网是一种新型的宽带无线接入网络,其中路由算法的设计是一个非常活跃的研究领域。由于无线网状网具有的一些特性,现有的基于最小跳数的路由算法并不适合无线网状网。为了提高网络性能,文章在综合考虑无线链路质量、链路间的干扰以及节点的负载情况后,提出了一种新的路由判据I-WCETT;仿真结果表明,该方案能显著提高网络的吞吐量。     

外用碳酸氢钠在高水平足球运动员高强度间歇训练期的试验

碳酸氢钠对提高运动员竞技表现水平和缓解运动疲劳有较好效果,但运动员口服碳酸氢钠会有碱中毒、肠胃反应、心律失常等副作用,从而无法在竞技体育中广泛应用。目的：研究碳酸氢钠经皮肤外涂给药对男子足球运动员的高强度间歇训练期间血清指标和延迟性肌肉酸痛的影响。方 法：选取16名高水平男子足球运动员为研究对象,每天为其分别涂抹碳酸氢钠外用乳剂和安慰剂乳剂后,分别在7天高强度间歇训练后对训练后的主观疲劳程度和下肢延迟性肌肉酸痛程度进行统计,对训练前后血乳酸、肌酸激酶、尿素氮、血红蛋白等血液生化指标、训练期的训练刺激量、最大心率、能量消耗、有氧和无氧训练效果指标,跑动距离、跑动速度、加速度、高速跑距离、总负荷等运动表现指标进行分析。结 果：在一次高强度间歇训练前后,实验组相比对照组,血乳酸升高数值显著降低（p< 0.05）,肌酸激酶升高数值增高,血尿素氮升高幅度降低;在7天训练期,相比于对照组,实验组的下肢DOMS和RPE总体水平显著降低（p< 0.05）,下肢DOMS数值在第2天和第6天显著下降（p< 0.05）;在反映训练强度和训练效果的TRIMP数值上,实验组的总体水平高于对照组,且变化幅度更小。实验组运动员训练的无氧训练效果、EPOC峰值、最大心率、能量消耗相比于对照组均有所提升,其中最大心率、无氧训练效果有显著性提升（p< 0.05）。结 论：碳酸氢钠的外涂给药可以显著降低足球运动员高强度间歇训练带来的肌肉延迟性酸痛,并显著降低高强度训练产生的血液血乳酸浓度升高,有利于高强度训练后的无氧训练效果提升,使得运动员心率储备能力和快速恢复能力的增强,从而促进专项运动能力的提升。     

精益5S现场管理对提升员工生产效率问题的研究

丰田精益生产模式对企业生产效率的提升产生了显著的正面影响。作为丰田现场管理的核心精益工具,5S改进活动被视为实现精益生产不可或缺的步骤。本研究以员工认知负载为视角对5S改进活动进行建模,发现其能够有效降低员工认知负载,减少生产决策时间,从而促进员工生产效率。同时,研究强调了在5S改进中持续改善和及时维护生产环境的重要性,为企业管理者在实施5S现场管理提供了有益的管理启示。     

多策略集成的改进技能优化算法及应用

针对技能优化算法(Skill Optimization Algorithm,SOA)寻优精度不高、收敛速度慢等缺点,本研究提出一种多策略集成的改进技能优化算法(Multi Strategy integrated Skill Optimization Algorithm,MSSOA)。MSSOA采用佳点集策略初始化种群,提高初始种群在解空间内的分布质量;根据算法特点在全局搜索阶段采用自适应权重,改进个体行进的步长;根据不同个体采用不同的t-分布扰动方式,平衡全局搜索和局部搜寻的关系,增强算法后期局部搜寻能力。通过12个测试函数、2个工程应用问题对其性能进行测试,测试结果表明MSSOA有着理想的寻优精度和收敛速度,能够解决复杂的工程问题。     

基于mRMR-IPSO的短期负荷预测双阶段特征选择

电力负荷具有时空多变的特性,受众多因素的影响,在短期负荷预测中较多的输入特征会造成维度灾难,导致模型预测性能不佳,因此选择合理的输入特征集至关重要。文章提出一种新的短期负荷预测特征选择方法——mRMR-IPSO双阶段法。利用最大相关最小冗余（max-relevance and min-redundancy,mRMR）判据对原始特征进行排序,考虑输入特征与输出特征之间相关性和输入特征间冗余性,筛选掉一些排序靠后的特征,初选出对预测效果影响显著的特征子集;采用基于改进的粒子群优化算法（improved particle swarm optimization,IPSO）的搜索策略,以LightGBM模型的预测精度为适应度函数,对初选特征子集进行精选,得到最优特征子集。算例结果表明,所提方法能在对原始特征集大幅降维的情况下提升预测精度。