非周期参数激励下的混沌同步控制及保密通信方案设计

本文以四维Chen系统的状态变量为扰动项,构造了一类具有非周期参数激励的四维Lorenz系统,相较于常参数系统和周期参数激励系统而言,非周期激励下的混沌系统蕴含着更加复杂的动力学特性,更难以被预测和还原。随后,基于Lyapunov稳定性理论设计了单向多路耦合控制器,实现了上述变参数系统的混沌同步控制问题,并基于该同步思想以及控制器的特点设计了相应的保密通信方案。     

基于PSO_MP算法的电力线信道模型参数识别方法

针对低压电力线信道模型的多参数识别问题,提出了一种基于粒子群优化的匹配追踪算法(particle swarm optimization_ matching pursuit, PSO_MP)。匹配追踪算法(matching pursuit, MP)实现过程简单,但是计算复杂、计算量比较大;粒子群优化算法(particle swarm optimization, PSO)具有全局搜索能力强、收敛快等优点;将两者结合使用不仅可以提高信道模型参数辨识精度,而且还可以提高系统收敛速度。针对传统的高斯原子数目较大的问题,设计了一种新的原子结构。仿真实验表明,基于PSO_MP的模型参数识别精度高,验证了该算法的可行性和优越性。     

流量数据量对分布式水文模型参数率定结果的影响分析--以黑河流域上游为例

缺资料流域水文模型的参数率定是水文学科的一个研究重点.除传统的参数区域化方法以外,考虑到在部分缺资料流域可能存在少量短时间序列或零星不连续径流量观测数据的实际情况,近年来采用少量不连续径流量观测数据率定模型参数的方法逐渐引起关注.本研究以我国西北内陆的黑河流域上游为研究区域,选取分布式水文模型SWAT(Soil and Water Assessment Tool)为研究工具,使用SUFI-2方法作为参数自动率定与不确定性分析工具,分析不同径流量观测数据数量对模型参数率定结果的影响.研究结果显示,4组不同径流量数据在验证期的Nash效率系数均为0.67,表明使用1年的径流量数据进行参数率定时所获得的模拟效果可以达到使用多年径流数据率定参数的水平;比较各组模拟结果获得的P因子和R因子,表明使用1年径流量数据进行模型率定的不确定性会更大.     

回流焊工艺参数在线控制及优化策略

针对回流焊自动生产过程中带速波动问题,提出基于改进的APC策略消除噪声影响的优化方案.在生产过程中对输出参数进行监测,当特征值超出规定值时,启动APC策略对初始设置参数进行调整,优化过程采用BPNN-GA技术实现.定义特征值的田口质量损失函数,以田口过程能力指数对优化效果进行评估.测试结果显示,相对于传统的APC策略,所建立的改进方案保证了过程稳定,降低了调整频率,提高了优化速度.     

金属丝网减振器的建模与参数识别研究

针对金属丝网减振器的滞迟特性和非线性关系,利用金属丝网减振器的静态特性试验得到载荷-位移曲线,并由此建立了金属丝网减振器的滞迟恢复力模型,将恢复力gn分解为无记忆部分g0和记忆部分z(t),并分别用间接Fourier展开法和直接Chebyshev展开法对减振器双折线本构关系进行级数展开和参数辨识,通过参数识别数值模拟得出Chebyshev级数展开识别法的精度略胜一筹,为建立金属丝网减振器非线性泛函本构关系与动力学模型提供了坚实的实验基础和理论指导。     

索－桥耦合参数振动分析

运用哈密顿原理求得了索－桥耦合非线性振动方程组,并运用龙格－库塔数值分析法进行分析计算,利用MATLAB 得到了频率比、激励振幅、拉索阻尼比、桥面阻尼比对参数振动的影响,对拉索的减振具有重要意义。     

带有Gamma函数的Hardy-Hilbert型不等式的推广

利用权系数的方法和参量化思想,建立了具有最佳常数因子的Hardy-Hilbert不等式,并考虑了逆向不等式的情形.     

分散染料溶解度参数的计算及应用

用Small、Hoy、Krevelen和Fedors基团增量法,对50只蒽醌、偶氮分散染料的溶解度参数进行了计算,并作了比较。对Small法中—NH_2、—NO_2、—NH—、—N—基团的吸引力常数作了补充。确认用于计算分散染料及涤纶纤维溶解度参数的较好方法是Hoy法。且发现:①当染料的溶解度参数与涤纶的溶解度参数接近时,染料的耐升华牢度可达4—5级;②分散染料摩尔体积与其匀染性几乎呈反比关系,当摩尔体积为210—340cm~3/mol时,匀染性能可达3—4级;③分散染料的扩散系数随着其摩尔体积的增大而减小,其减小趋势逐渐变缓。     

微机辅助电路稳态分析

本文根据线性电路各种模型的拓扑参数及元件数参,较全面地分析了直接生成增广节点方程的原理和方法。并运用稀疏矩阵技术,使相应的一般线性电路稳态分析的机辅分析,占有较少的计算机内存。因此,本程序适用于使用微型计算机,对包含各种元件的较大规模的线性电路进行稳态分析。     

Regularities of formation and lattice distortion of perovskite-type compounds

Based on 489 known perovskite-type complex oxides and a number of other type complex oxides, the pattern recognition-atomic parameter method is adopted to find regularities of the formation and the lattice distortion of the perovskite structure. It has been found that the restriction on Goldschmidt's t factor constitutes only a necessary but not a sufficient condition to form perovskite-type compounds. A more effective mathematical model, which can precisely sum up the regularities of the formation, the lattice distortion,and the cell constants of known perovskite-type compounds and reliably make corresponding predictions on unknown compounds, can be set up by integrating multiple atomic parameters such as ionic radii, ionic valency, and Basanov's electronegativity of constituent elements. Based on it, an intelligent database has been implemented. Its prediction accuracy is tested by eight newly discovered perovskite-type compounds such as Eu(Mn0.5 Ni0.5)O3, etc. (they are not included in the database during the test). The prediction resuits are in agreement with experimental facts.