流动水域浮体结构倾覆力矩影响因素分析

运用CFD数值仿真模拟方法,采用合适的网格尺度研究不同长高比、距底高度以及上下游水位差下的浮体结构在流动水域中所受到的倾覆力矩及其变化规律。结果表明:随着浮体结构距底高度的增大,其倾覆力矩总体上呈现先增大、后减小的趋势;随着长高比或上下游水位差的增大,浮体结构的倾覆力矩总体上呈现增大的趋势。     

左截断右删失数据下尺度参数与协变量相关时广义指数分布的估计及应用

在左截断右删失数据类型下,当时间变量T服从广义指数分布时,针对尺度参数是否受协变量影响建立两种模型,并用极大似然估计法给出参数估计,用Newton-Raphson算法求解参数估计.将两种模型分别应用到变压器寿命数据集和Channing house数据集中,得到了其生存函数和风险函数.     

用于信息传输安全的混沌编码调制跳变技术

为提高信息传输的安全性,基于信息熵和混沌编码提出了一种可用于调制方式加密的通信技术。该技术可以根据对实时信道信噪比的估计自适应地选择多种高抗噪性能的调制方式,并利用经过混沌加密的调制跳变提高信号传输的保密性能。通过仿真实验,用时变信道和7 种常用的调制方式,以及混沌的Logistic 映射实现了该技术,并证实了其有效性。     

负相关随机变量加权和的矩完全收敛性

概率极限理论是概率论的主要分支之一,是概率统计学科中非常重要的理论基础;经典的极限理论是以独立随机变量为主要研究对象,但实际大部分随机变量是非独立的,负相关随机变量序列就是相依随机变量序列中的一类典型且应用广泛的随机变量序列,针对负相关随机变量加权和序列的极限问题,应用负相关序列、截尾和矩不等式等知识,推广了负相关随机变量加权和的矩完全收敛性,并给出了一个NA随机变量完全矩收敛的线性过程,所得结果改进了的相应结果。     

基于RGB通道下模糊核估计的图像去模糊

图像去模糊旨在从受损图像中恢复出清晰图像。由于模糊过程未知,精确地估计出模糊核函数,成为得到清晰复原图像的关键。对于彩色图像来讲,现存的方法只考虑在灰度域估计模糊核。事实上,各个通道的色彩分量图所受到的模糊核函数的影响是不同的。为此,提出一种获得更加精确的模糊核的方法,利用彩色图像的3个色彩通道(RGB channels)代替灰度域分别进行模糊核估计,并将估计出的模糊核应用到基于细稀疏表示的复原模型中进行去模糊处理。仿真实验表明,提出的方法比目前的方法能够获得更好的图像复原效果。     

非对称噪声的Langevin谐振子模型的随机共振

本文研究了周期调制噪声和非对称双态噪声联合驱动下具有频率涨落的谐振子的随机共振现象,本文的主要工作是通过Shapiro-Logniov公式求解了谐振子系统的稳态响应一阶矩的解析表达式,并且推到了谐振子系统的稳态响应一阶矩的稳定性条件。最后发现了系统关于不同参数的广义随机共振现象,出现了双峰共振现象等丰富的动力学行为。     

基于伪数据的机器翻译质量估计模型的训练

为向基于深度学习的机器翻译质量估计模型提供高效的训练数据, 提出面向目标数据集的伪数据构造方法, 采用基于伪数据预训练与模型精调相结合的两阶段模型训练方法对模型进行训练, 并针对不同伪数据规模设计实验。结果表明, 在构造得到的伪数据下, 利用两阶段训练方法训练得到的机器翻译质量估计模型给出的得分与人工评分的相关性有显著的提升。     

融合倾斜仪数据的盾构姿态严密解算模型

推导了倾斜仪与盾构的严密标定模型;将倾斜仪采集的双轴角度数据视为平面点云,推导了倾斜仪角度数据的稳健估计方法;在前述模型方法的基础上,利用最小二乘配置方法建立了倾斜仪与棱镜数据融合的严密联合解算模型.最后,通过试验对上述模型方法进行了分析验证.结果证明,提出的盾构姿态解算模型正确可行.     

基于电化学机理模型的锂离子电池参数辨识及SOC估计

采用Fisher信息矩阵进行参数可辨识性分析,解决了参数的辨识问题,进而提出了基于简化电化学机理模型SP2D(simple pseudo-two-dimensional)的SOC(电池电量)在线估计方法。实验表明,该SOC估计方法较基于等效电路模型(一阶RC模型)的SOC估计方法,可将SOC估计的平均误差减小近30%,而在电池放电中后期更可减小达60%,有效解决了在电池全工作范围内的SOC高精度估计问题。     

抛物方程非特征柯西问题的分数次Tikhonov方法

讨论了一个不适定的抛物方程的非特征柯西问题,为了解决这个问题,采用了分数次Tikhonov正则化方法,并提出先验和后验两种参数选取规则下的稳定误差估计。