Hilbert K-子模上框架的(强)可补性

引入了Hilbert K-子模上框架的框架变换和正交投影,重新定义了Hilbert K-模上的Hilbert基,(强)可补,直和的内积等概念,通过探讨框架变换和正交投影之间的关系,研究了Hilbert K-子模上框架的(强)可补性,得到了一些重要结论,并加以推广.     

伴随矩阵的性质及其应用

讨论了矩阵的伴随矩阵在对称、反对称、正定、正交、相似和特征值等方面的性质及其在线性代数解题中的应用.     

二维金属切削的热力耦合模型及数值模拟

切削加工是一种重要的金属制造工艺,其中切屑成形是一种典型的大变形问题,它涉及到材料非线性、几何非线性以及边界非线性问题,还涉及到热力耦合问题.针对典型的正交切削工艺,采用大型商业有限元软件MSC.Marc,基于热弹塑性有限元方法并在一定假设的条件下建立了考虑金属正交切削热力耦合有限元模型.分析了切屑分离准则、自适应网格等切屑加工模拟的关键因素.对建立的模型进行了有限元分析,得到了切屑成形、温度分布、切削力变化等结果.     

平均速率受限条件下OFDM系统联合自适应分配策略

提出一种满足不同用户速率要求的OFDM系统的联合子载波、比特和功率分配算法,以达到进一步减小发射功率的目的。首先在用户平均速率受限的条件下进行子载波分配,然后对分给每个用户的子载波进行速率注水,进行比特和功率分配,使系统在满足用户传输速率要求的同时传输功率最小。仿真结果表明,该算法功率分配部分具有较低的复杂度,相同性能要求下所需最小传输功率比其他算法小。     

空间分集对正交频分复用无线局域网吞吐量性能的改善

阐述采用正交空时编码的发射分集以及采用最大比合并的接收分集的基本原理.通过仿真比较两种分集方案在改善正交频分复用无线局域网吞吐量性能上的不同效果.理论分析和仿真结果表明,两种分集方案都能较大提高正交频分复用无线局域网的吞吐量,并且接收分集的性能要优于发射分集.     

注射工艺参数对超薄塑件成型影响实验研究

超薄塑件在微机电领域具有巨大的应用潜力,为研究其注塑成型特性,设计制造了一可成型超薄塑件的模具,利用正交试验方法和数值模拟技术研究了各工艺参数（注射速度、注射压力、熔体温度及注射量等）对超薄塑件注塑成型充模过程的影响．研究结果表明注射量及注射速度对超薄塑件注塑成型的填充起主导作用,提高注射速度能大幅度地提高填充率;熔体温度和注射压力相对于注射量和注射速度只起次要作用,但在填充过程中,较高的熔体温度和注射压力也是必要的．该结论为深入开展超薄塑件成型缺陷（如翘曲、熔接痕）的形成机理研究提供了有益的借鉴．     

基于信道多普勒特征的外辐射源雷达杂波抑制方法

利用数字广播信号的正交频分复用(orthogonal frequency division multiplex, OFDM)调制特性,提出一种基于信道多普勒特征的外辐射源雷达杂波抑制方法。首先,在子载波域获取每个OFDM符号的频域信道响应值,然后将该信道响应值变换到时域,并在时域利用信道多普勒特征构造杂波子空间项,用于抑制零频和非零频杂波。所提方法杂波子空间构造与发射信号无关,可离线生成,简化了信号处理流程,降低了计算复杂度。仿真和实测数据均验证了所提方法的有效性。     

去痴灵胶囊中挥发油的提取工艺

用水蒸气蒸馏法分别对广东海风藤、石菖蒲、五味子3味中药单独进行挥发油成分提取,然后将3味药以复方比例混合提取,比较它们在提取量、提取速度、提取成分方面的差异.并用正交设计法考察加水量、提取时间、药材粉碎度等因素对挥发油提取量的影响,优化了工艺参数.结果表明,广东海风藤、石菖蒲、五味子单独提取与以复方比例混合提取在提取量、提取速度、提取成分方面基本一致.正交试验中以提取量作为指标,提取时间和粉碎度的影响具显著性意义,加水量的影响无显著性意义.最终确定采用以复方比例混合形式提取挥发油的提取路线,最优工艺条件为A2B3C3,即加药材质量8倍量的水、提取7 h、使用药材细粉进行提取.     

基于过程神经网络的短期负荷预测

针对目前常用方法在解决负荷预测问题时,结果往往难以达到工程要求精度的现状,利用过程神经网络输入为时间函数以及预测精度高的特点,建立了基于过程神经网络的电力系统短期负荷预测模型;给出了模型的结构,基于函数正交基展开的离散数据拟合方法以及模型的学习算法.针对东北某地区电网的日负荷数据,进行了模型训练和负荷预测正确性的研究.结果表明,所建立的预测模型对负荷的预测准确率高,优于BP神经网络负荷预测模型的预测结果.     

A Flexible Functional Form Approach To Mortality Modeling: Do We Need Additional Cohort Dummies?

The increasing amount of attention paid to longevity risk and funding for old age has created the need for precise mortality models and accurate future mortality forecasts. Orthogonal polynomials have been widely used in technical fields and there have also been applications in mortality modeling. In this paper we adopt a flexible functional form approach using two‐dimensional Legendre orthogonal polynomials to fit and forecast mortality rates. Unlike some of the existing mortality models in the literature, the model we propose does not impose any restrictions on the age, time or cohort structure of the data and thus allows for different model designs for different countries' mortality experience. We conduct an empirical study using male mortality data from a range of developed countries and explore the possibility of using age–time effects to capture cohort effects in the underlying mortality data. It is found that, for some countries, cohort dummies still need to be incorporated into the model. Moreover, when comparing the proposed model with well‐known mortality models in the literature, we find that our model provides comparable fitting but with a much smaller number of parameters. Based on 5‐year‐ahead mortality forecasts, it can be concluded that the proposed model improves the overall accuracy of the future mortality projection. Copyright © 2016 John Wiley & Sons, Ltd.