接地电阻对放电击中点影响的试验研究

采用对比性试验，研究了接地电阻对火花放电击中点的影响．试验结果和观测均表明，接地电阻能抑制从接地端产生的迎面放电的发展速度和通道强度，从而使其被击中概率下降，负极性比正极性下接地电阻对火花放电击中点的影响要显著得多．     

奥氏体晶粒尺寸对45V非调质钢组织和性能的影响

研究了４５Ｖ钢初始状态奥氏体晶粒尺寸对其组织和性能的影响，得出显微组织和力学性能的关系。结果表明，随相变前奥氏体晶粒尺寸增大，铁素体数量减小，硬度与强度提高，塑性降低。４５Ｖ钢先共析铁素体体积分数（ｆα）与硬度（ＨＶ）、缺口试样的强度（σｂＮ）和塑性（ΨＮ）的关系为ＨＶ＝３７０－４２Ｆα１／３，σｂＮ＝１４６６－１１１０ｆα１／３，ΨＮ＝３２＋０．５７ｆα。     

关于不动点研究中的拓扑度方法

本文用拓扑度方法放宽了Ｐｅｔｒｙｓｈｙｎ不动点定理边界条件，研究了某类代数方程组可解性等问题。     

风险函数在点估计理论结构中的应用

根据在点估计中应用风险函数不同估计量下风险大小，提出了评价估计量优劣的三个准则，为选取符合实际要求的估计量提供了有效的方法，并给出了应用示例.     

铜基形状记忆合金的过热性能研究

应用研制的Cu-Zn-Al-x形状记忆合金,经过在不同温度、不同时间下的过热处理,测取了该材料过热处理后的记忆功能、回复率、工作点、弹性、塑性、硬度。提供了该合金在实际应用中有重要指导价值的规律性曲线,并对所得结果进行了分析和讨论。     

具有选择与补偿机制的加权集合序贯极端学习机及其应用

针对集成在线序贯极端学习机(EOS-ELM)预测精度不高和动态适应性差的问题,提出一种具有选择与补偿机制的加权集合序贯极端学习机.该加权集合序贯极端学习机在序贯学习过程中,通过对当前预测模型精度的判断决定是否进行递推更新操作,同时为提高预测模型的动态跟踪能力,在加入新样本的同时对旧样本进行剔除;然后,利用EMD对残差序列处理后进行预测,并将初始预测结果与残差预测结果相加得到最终预测模型.通过对上证指数的预测,结果表明所提方法具有更好的泛化性能,预测精度相比EOS-ELM提高了近36.1%.     

GM(1,1)模型初始条件和初始点的优化

在对GM(1,1)模型的初始条件进行优化时,由于优化的目标函数为误差平方和最小,而模型的检验标准为平均相对误差最小,两个准则的不一致性导致优化效果不理想.本文以相对误差平方和最小为目标优化GM(1,1)模型,分别对初始条件和初始点进行优化,给出优化的计算公式,并证明在原始序列相对误差平方和最小的准则下,初始条件优化和初始点优化是统一的.实例表明运用优化公式与数值最优解计算得到的模型平均相对误差非常接近,且运用优化公式比数值解求解更方便.     

不确定多指标决策问题的相对相似关系法研究

针对指标权重未知的不确定多指标决策问题,从描述区间数的相似性程度出发,提出了一种全新的区间数相对相似度和决策方案相对相似度定义,给出了区间数相对相似关系理论并得到了一些相关结果;然后在通过相对相似度对决策指标权重进行度量的基础上,采用备选决策方案在决策方案集中的总体相对相似度值大小选取最优对象并排序,以此给出了不确定多指标决策问题的相对相似关系法.通过算例分析了该算法和离差最大化算法的相异,说明了该算法的适用性和合理性.     

机器学习在车载激光点云分类中的应用研究

点云信息分类提取与利用是车载移动测量系统的关键技术,提高车载激光点云分类的智能化已成为当代信息科学技术发展所面临的重要问题.从分析点云的特征入手,采用机器学习方法对车载激光点云的行道树提取进行了大量实验研究.首先,在点云原始特征的基础上,根据其局部几何特征及空间分布,构造了由三维空间位置、回波强度、颜色值、法向量、单位投影密度、残差及回波强度维度内的残差等17个特征值组成的点云高维特征向量,然后采用支持向量机和人工神经网络两种机器学习方法分别对行道树点云进行提取实验.实验中采用了粒子群优化算法对支持向量机进行参数寻优,采用所构造的由17个特征值构成的特征向量对点云进行机器学习,两种学习方法的行道树点云分类精度分别可以达到99.75%和99.25%.实验结果表明,采用机器学习的方法对于提高车载激光点云分类自动化程度和智能化水平具有重要意义和作用.     

弹性流体动力润滑状态下滚动轴承摩擦的分析

基于非牛顿弹性流体动力润滑(弹流润滑)点接触问题的数值求解方法,对深沟球轴承滚动体与滚道椭圆接触的稳态与瞬态润滑问题进行了分析.依据油膜压力与油膜厚度的数值计算结果,讨论了接触表面粗糙度、表面几何形态(粗糙表面峰谷高度)、滑滚比、接触力以及滚动速度等参数的改变对润滑深沟球轴承摩擦系数的影响.结果表明:表面粗糙度的改变对摩擦系数的影响较小;粗糙度一定时,表面几何形态的差别对摩擦系数影响较小;摩擦系数随着滑滚比的提高而增大;接触力与滚动速度的提高导致摩擦系数增大.