基于节点标号的Koch网络结构性质研究

针对正多边形Koch分形岛所映射成的Koch网络,根据节点接入网络的时间和位置信息给节点标号。在节点标号的基础上,研究网络的最短路由及计算最短路径长度;并分析网络的主要结构性质,如节点的度、度分布和累积度分布函数,以及网络的聚类系数、平均最短路径长度、度关联函数和介数中心性,得出结构性质的解析解。结果表明,所构建的Koch网络是无标度和小世界的;其聚类系数趋向于比较大的常数值;平均路径长度与网络节点数的对数呈正比关系,度相关函数、点介数和边介数都随节点度的变化而指数变化。     

职业教育校地合作分析与合作路径构建研究

通过分析职业教育与地方的"粘度",剖析当前校地合作存在的"雾区",构建校地合作的路径,指出职业教育校地合作应从战略上实施"学校与政府对接,专业与企业对接,师生与农村家庭对接"宏观、中观、微观三个层面的对接,开发"政府,学校,企业,学生"四方主体的内在驱动,开展"低、小、微"合作。     

小型无人机协同覆盖侦察路径规划

针对多架小型无人机对含有障碍的区域覆盖侦察最佳路径规划问题,首先用方形单元格将待侦察区域离散化,利用基于初始位置的划分方法划分出与无人机对应的子区域,把问题转化为单无人机优化问题以降低计算复杂度;然后在最小生成树的基础上提出节点交换法,对各子区域的形状和最小生成树进行调整优化;最后依据优化后的最小生成树为每个子区域构建侦察路径。仿真验证了该方法产生的规划路径能够完全覆盖指定区域且无重叠,路径长度和转弯数最小。     

含重置条款的或有可转债路径分解式定价

为了解决或有可转债在长期没有进行债转股的情况下,可能会出现的由于发行方无力支付高额息票而被迫对债券进行赎回的问题,设计了一种包含重置条款的或有可转债。首先,通过对债券存续期内标的股票价格可能发生的路径进行分解,分析了此类条款下债券价值的路径依赖特征;在此基础上,进一步确定了回售边界以及债券价值。通过数值分析得出,本文设计的或有可转债的价值低于相同参数下的不含任何附加条款的或有可转债的价值,并且条款的可用性与目前市场上普遍存在的可赎回或有可转债相比存在一定的优势。敏感度分析结果显示,债券价值与股价年波动率之间呈负相关关系,与修正条款执行日之间呈正相关关系,因而宜根据对未来市场风险的预测来选取适当的条款执行日。     

基于知识图谱的我国农产品品牌研究述评

依据科学知识图谱相关理论，利用CiteSpace软件对农产品品牌相关文献进行可视化分析，再利用Netdraw软件描绘主要研究内容的网络关系，对我国农产品品牌研究的热点内容、演进历程和趋势进行分析.结果表明，农产品品牌研究内容主要集中在农产品品牌属性结构及效应、品牌评价、品牌建设运营及区域品牌/地理标志品牌等方面.研究内容的演进路径反映了不同阶段的研究特色，也契合了国家政策调整和经济社会发展需求变化.我国专注于农产品品牌研究的学者和机构较少，学者间或机构间也未建立起紧密的合作关系.未来研究应进一步完善农产品品牌基本理论及研究方法，拓展农产品品牌研究的深度与广度，建立合作紧密的学术研究网络.     

基于可接受性标准的复杂产品仿真系统在线评估框架

针对当前复杂仿真系统评估的滞后性问题,提出了基于可接受性标准(Acceptability Criteria,AC)的仿真在线评估方法。通过定性和定量AC到指标的映射模型来建立评估指标体系;引入指标集和评估函数,提出了仿真评估流程有限自动机七元组模型,给出仿真流程到评估自动机的映射关系和基于数据驱动的状态转移机制,实现评估过程自动化执行过程;基于上述成果设计了在线评估工具,通过案例验证了在线评估方法的有效性,表明该方法能够有效解决仿真系统评估滞后性问题。     

三角网格模型五轴加工刀轴矢量调整及优化

为消除全局干涉,提出了一种基于K-D树及刀具离散的高效刀轴矢量调整算法.算法首先以有限个点离散表示刀具,然后利用K-D树快速查找刀具的可能干涉点,并在此基础上计算调整后的刀轴矢量.为避免过大的刀轴矢量突变,提出一种分角度区域方法优化刀轴矢量.实例验证表明:算法能够高效实现全局干涉避免及刀轴矢量优化.     

白盒测试之基本路径测试技术探析

结合教学过程中的内容,分析了白盒测试技术中覆盖率较强的测试技术——基本路径测试方法的相关概念,阐述了利用基本路径测试设计测试用例的过程,最后通过实例说明基本路径测试方法的使用.     

不同钻具在松软煤层打钻成孔研究

在介绍赵庄矿井煤层赋存概况的基础上,简述了软煤层施工瓦斯抽放钻孔现状,通过对赵庄矿不同钻具打钻方案的比较,指出50mm×1 000mm的浅槽螺旋钻杆具有较好的打钻效果.     

基于IFCM-GRA的空间多维热误差温度测点优化

热误差是精密、超精密加工中主要的误差源之一,热误差温度测点优化是热误差补偿的关键问题.在机床空间多维布置的大量温度测点之间存在多重相关性,从众多测点中选取特征点的优劣程度,将直接影响到热误差补偿效果.通过对温度测点间多重相关性及温度与热误差关系的综合分析,采用改进的模糊C-均值(IFCM)聚类算法对温度测点进行聚类,以减小类与类之间温度测点的相关性,且避免FCM算法对初始聚类中心敏感易局部收敛的缺点.对温度测点按灰色关联分析(GRA)中的灰色综合关联度进行排序,从变化量和变化率的角度综合反映温度与热误差的关系.采用IFCM-GRA对温度测点进行优化,提高了热误差模型的鲁棒性及准确性,使温度测点数量大幅度减少.在某型号精密卧式加工中心上进行实验,温度测点从17个减少到4个.在不同转速下,利用多元线性回归对优化出的温度测点与热误差建立模型,所建立模型均能很好地预测热误差变化情况,经对预测模型分析,轴向热误差由几十微米减小到5μm以内.