宽裕润滑参数下滚动轴承润滑特性研究

滚动轴承是精密机床、特种车辆等重大装备的关键支撑零部件,其润滑性能直接决定了轴承的稳定服役性能,进而影响到重大装备的工作性能指标.基于理论仿真及实验研究,开展了油气润滑滚动轴承宽域润滑参数下的运行特性研究.结合多相流动分析技术,研究了高速角接触球轴承内部油气的流动状态,揭示了轴承内部油气流动基本规律.在此基础上,设计了滚动轴承润滑性能试验验证平台,实验分析了不同润滑参数对轴承温度的影响规律,获取了特定转速下温升最小的轴承润滑参数,证实了滚动轴承不同润滑参数对其服役性能的影响程度.研究工作对于滚动轴承宽域润滑状态下的服役性能分析提供基础依据.     

有色观测噪声下的多变量设置调整策略

针对存在初始设置偏差的离散的多变量生产制造过程，研究了观测噪声服从Auto-Rgressive （AR）模型的情况下，考虑调整花费成本为二次型函数时的设置调整问题，在建立过程状态空间方程的基础上，利用卡尔曼滤波方法在线估计过程的状态变量，根据随机二次型最优控制理论，得到了使过程质量损失最小的最优调整策略. 通过算例解释了最优调整策略的实现方法，并进行了仿真验证，结果表明，得到的调整策略与观测噪声为白噪声时的质量调整策略相比，能更好地减少过程总体质量损失.     

基于风险最小化的多粒度三支决策模型

为减小传统的二支决策中直接接受或拒绝决策带来的决策风险,分析问题决策的多粒度空间,研究了基于风险最小化的多粒度三支决策模型.在三支决策风险代价分析基础上,为寻求最优的粒度空间,结合不同属性特征在粒度空间中具有不同决策权重的特点,以粒化重要度和粒化决策权重为启发式信息,从多个不同的粒度层次出发,寻求风险最小的决策行动.最后针对不承诺选项中一些急需决策的现实问题,给出了基于风险控制的二支决策转化方法,并进行了具体的实例应用.     

特征值在高等代数中的作用

以高等代数中的定义、定理和例题为依据,论述了特征值具有化繁为简的作用,它还是实对称矩阵和二次型的本质所在.特别地,它是解决许多代数问题的重要工具.     

弹性波散射问题优化PML方法的收敛性

基于频域复坐标拉伸,给出一种解时谐弹性波散射问题的单轴优化完美匹配层(PML)方法.该方法通过在吸收函数中引入一个小参数ε_0,使散射问题优化PML方法的计算不再依赖PML层的厚度.结果表明,当参数ε_0充分小时,优化的PML解指数收敛于原弹性波散射问题的解.     

基于ADRC的经济增长分析

中国经济目前位于高储蓄、低消费的发展路径,如何安排合适的经济转型路径,使得经济走向长期最优均衡,具有重要的现实意义.然而,由于经济系统的复杂性,人们很难运用基于受控对象精确信息的控制方法来设计合理的增长路径.自抗扰控制(ADRC)是一种独立于模型的误差反馈控制方法,其自然地反映了理性人的决策思维.本文首先对比了当经济增长模型的均衡解存在显示表达式时,运用ADRC与最优控制这两种不同方法所取得的控制效果.研究表明,ADRC有助于合理安排经济发展路径以降低效用损失.如果再考虑到经济周期、技术进步等因素对经济带来的影响,此时通过最优控制方法就只能获得均衡解的稳态值.本文以稳态资本存量作为参考目标,运用ADRC对此进行分析.结果表明,ADRC仍然可以给出较优的经济发展路径,使得经济在"稳与快"间保持平衡,引导经济走向长期稳态均衡.     

基于广义出行成本的出行方案优化

为了使出行成本更加符合出行者的认知规律,运用结构方程建模方法模拟出行成本,个体特征及出行决策之间的影响关系.引入敏感系数调整服务属性在出行成本中的贡献率,利用出行意愿调查数据对敏感系数进行标定.考虑出行者对抵达时刻的选择偏好,假设行程时间服从正态分布条件下,对最佳出发时刻及期望出行成本进行寻优求解,结果表明它取决于期望到达时刻,行程时间的期望值及方差,出行者对早到损失及晚到延误损失时间成本的相对大小.研究成果可为制定个性化及最优化出行决策方案提供依据.     

强边着色猜想问题的最优图

著名图论专家Erds和Nesetǐil对图的强边色数上界提出了一个猜想:当最大度Δ为偶数时,χ's(G)≤5/4Δ~2;当最大度Δ为奇数时,χ's(G)≤1/4(5Δ~2-2Δ+1);并且给出了当Δ=4时的最优图.此处构造了一族图,并证明了当最大度为奇数时,如果Erd9s和Ne2etǐil提出的强边着色猜想成立,则猜想中的上界是最优的.     

微波接力组网的节点再优化研究

为进一步完善常规方法构建的微波接力网组网拓扑,提出了一种基于最优链路集的网络节点再优化方法。该方法综合考虑节点吸引系数、链路衰落概率、节点通信冗余等因素,借助网络拓扑优化的思想,采用遗传算法构造了微波接力网的最优链路集;以节点在该集合中的度为依据,通过对节点的合理排序,以部分用户节点代替非必要的干线节点,完善了组网拓扑。在修改链路和节点价值集后,该方法还可解决其他网络干线、中继节点的选择问题。     

基于频率的Read Mapping种子选择算法

选择具有最低频率的最优种子是一个复杂的计算问题,往往需要很长时间.提出了一种read的基于频率的合并种子选择算法(FMSS),该算法能够高效地选择接近最优的种子集合,可用于改善现有映射工具的性能.实验对比了平均种子选择方法和当前最优的种子选择策略(OSS,optimal seed solver),结果显示FMSS算法能够用很少的时间代价给出接近OSS的最优种子集合,这表明FMSS算法可集成到现有映射工具中用于处理更大规模的read mapping问题.