简介：纳米孔隙内气体流动的理论预测对气体微流控器件的设计和制造具有重要的理论指导作用,文章采用分子动力学方法研究了氮气、氧气和二氧化碳混合气体在平行壁纳米孔隙内的剪切流动特性和边界滑移特性.研究结果表明:随着加入二氧化碳比例的不断增加,混合气体滑移速度不断增大,并且当二氧化碳的比例低于20%时,混合气体流动速度沿孔隙宽度方向呈线性分布;而当比例达到40%后,其速度轮廓将呈现非线性趋势.当二氧化碳所占比例为20%时,随着孔隙宽度的增加,混合气体的整体边界滑移随之减小.探究了混合气体密度和气-固耦合强度对混合气体流动及边界滑移的影响机理.发现随着混合气体密度的减小,气流边界滑移增大;随着气-固界面耦合强度的增强,边界气体分子易被吸附而出现黏滑运动,气体分子在边界处的积聚现象增强,剪切应变率增大,边界滑移减小.

简介：在Leslie-Gower捕食模型中引入乘积型Allee效应,并分析模型的性质.首先,模型存在正向不变集,解是一致有界的.其次,讨论了平衡点存在和稳定的条件,并利用Liapunov函数方法得到正平衡点全局渐近稳定的充分条件.最后,根据Hopf分岔定理分析了分岔现象出现的条件和在这个过程中产生的极限环.

简介：研究了一类非线性随机非自治SIRS传染病模型的动力学行为.首先,利用Lyapunov函数方法得到了疾病灭绝的充分条件.然后,通过Has′minskii的周期解理论,分成3个区域证明了该系统至少存在1个非平凡的正周期解.最后,利用Matlab进行了数值模拟来说明理论结果.

简介：构建了一类捕食者相互竞争且具有不同功能反应的随机种群模型.综合考虑白噪声和电噪声的扰动对模型的影响,研究了系统的动力学行为.运用切比雪夫不等式,讨论了系统的有界性.构造恰当的李雅普诺夫函数并运用It8公式,得到了系统随机持久和灭绝的条件.最后,利用指数鞅不等式等技巧,研究了系统的渐近性.

简介：目的：提出一种适用于全封闭冷却结构的电机热性能优化模型,设计一台600kW的高速列车用永磁牵引电机。创新点：1.通过耦合局部流体动力学模型的方法求解电机复杂冷却风道内的对流传热系数,并在全局热网络模型的框架内得到快速、准确的电机温升结果以用于结构优化;2.在冷却风道中引入栅格结构,采用热性能分析模型优化冷却结构,提升电机热性能;3.通过三维流体动力学模型计算电机局部温升最大值,并提山一种预测特定结构下电机铁损工作阈值的工程方法。方法：1.采用热网络法建立全局热网络模型（图3）,并通过耦合局部流体动力学模型计算风道内的热网络参数（图4和6）;2.应用田口设计法对电机风道结构进行优化,并研制样机进行验证（计算与试验结果见表5）;3.假设铁损的谐波附加值与磁密值成正比,通过三维流体动力学模型计算给山端部绕组、永磁体温升值与铁损的预测曲线,并用样机试验进行验证。结论：1.采用全局热网络和局部流体动力学建模的方法可以快速、正确地计算复杂冷却结构下的电机温升分布,且优化后的冷却结构至少可以提升文中电机15%的热性能;2.本文提出的优化模型适用于全封闭风冷或者水冷等冷却结构相对独立且尚无经验公式可参考的电机热性能优化设计;3.铁损工作阈值的预测方法可以为电磁和控制系统设计提供参考。

简介：开展了机器学习在翼型气动力计算和反设计方法中的应用研究,实现了在更大翼型空间范围内,人工神经网络的训练和优化,建立了翼型气动力计算模型,和给定目标压力分布的翼型反设计优化模型.作为机器学习领域兴起的研究热点,人工神经网络的研究工作不断深入,有研究者尝试将其应用于流体力学的学科范畴内.文章实现人工神经网络在翼型计算领域中应用的方法如下:首先通过Parsec参数化方法,围绕基准翼型构造了一定翼型空间范围的翼型库,利用XFOIL进行数值模拟,搭建了和翼型库具有一一映射关系的流场信息库.通过训练和优化神经网络,实现了基于此模型的快速、高可信度的翼型气动力预测,以及新型的翼型优化设计方法.通过自动化编程实现样本库的批量生成,实现了不同翼型空间的样本量下,神经网络的训练和优化过程.实验结果表明,在机器学习领域中,基于神经网络的翼型反设计模型的精确性高度依赖于训练样本量的大小和覆盖范围.

简介：将乙二醇分子模拟成一个多自由度无阻尼自由振动体系,用振动力学有限元分析方法中的空间刚架元对乙二醇分子结构隐氢图进行分析求解,可得到相应的分子结构固有频率.选择其中的基频、总频及其确定的Lennard-Jones势函数为模型参量,用于建立乙二醇液体热导率温度关联式,其相关系数高达0.9945;用于建立乙二醇和1,2-丙二醇液体热导率-温度关联式,其相关系数高达0.9998;用于建立乙二醇、1,2-丙二醇和丙三醇（甘油）3种液体热导率-温度关联式,其相关性高达0.9976.结果表明：基于分子结构固有频率和Lennard-Jones势函数的热导率-温度关联式可用于不同温度下多元醇类液体热导率的预测和估算.

简介：目的：能量桩在工作状态下的热力学响应十分复杂，同时受到桩顶荷载、桩侧摩擦以及温度等多重因素的影响。当群桩中出现部分能量桩不工作时，将造成上部结构的额外应力与变形。因此，本文重点探讨摩擦型能量桩群桩中部分能量桩在加热制冷作用下的热力学响应，并与单桩的热力学效应进行对比分析。创新点：1．通过建立摩擦型能量桩群桩模型试验，探讨桩侧摩擦对能量桩群桩的影响规律：2．利用能量桩群桩与单桩对比，揭示能量桩群桩与单桩热力响应特性的区别；3．揭示部分能量桩加热制冷作用对能量桩群桩的影响机理。方法：1．建立摩擦型能量桩群桩及单桩的模型试验；2．将能量桩群桩与单桩进行对比，研究能量桩群桩与单桩热力响应特性的区别；3．进行能量桩群桩部分加热制冷试验。结论：1．对于长期工作的能量群桩，可以将其视为一个长宽高与整个群桩相同的热交换体，其表面温度与群桩的平均表面温度一致。2．能量桩单桩在加热过程中，由于桩底受到的限制较大，所以桩顶位移大于桩底位移。3．能量桩单桩在制冷过程中，由于土体及桩体收缩，会出现明显的下沉。4．能量桩群桩桩帽在加热过程中，桩帽的位移与群桩的上半部分长度相关：在本文的试验中，由于群桩上半部分受土的限制较小，因此其位移与桩自由膨胀的位移一样。5．能量桩群桩在制冷期间，群桩的下沉量级要比单桩的大。6．在制冷过程中，能量桩群桩在群桩效应作用下，内部桩的桩底热位移较大。7．能量桩群桩在部分加热的情况下，会出现不均匀沉降，且在加热期间，沉降主要受到不工作桩的牵制影响；而在制冷期间，沉降主要受工作桩的下沉影响。8．摩擦型能量桩的热引起的桩身轴力是与桩侧的土压力大小相关的；由于群桩在群

简介：聚类分析是研究“物以类聚”的一种现代多元统计分析方法,而且聚类分析方法发展很快,并在经济、管理、地质勘探、天气预报、生物分类、考古学、医学、心理学以及制定国家标准和区域标准等许多方面都取得了很有成效的应用。本文首先重点学习了聚类分析的相关知识,通过对具体实例数据用SPSS软件进行不同种系统聚类法的应用分类,并利用阈值T、散点图和使用统计量确定适合的类的个数,把不同种系统聚类法进行研究和比较。最后得出结论:“给定一个阈值T”这种方法的主观性较强;“观测散点图”这个方法较为直观,效率也许会好于正规聚类方法;“使用统计量”往往更明确。在聚类方法的效果方面,类平均法和离差平方和法的聚类效果相对较好。

简介：针对传统载波相位时间差分测速方法未考虑观测噪声以及周跳因素影响测速可靠性的问题,提出一种联合多普勒的载波相位精密测速方法。首先通过多普勒观测量辅助消除周跳干扰,之后利用无周跳的载波相位时间差分作为观测量,并利用Kalman滤波抑制观测噪声对速度测量的影响。静态和动态的测试结果表明,所提方法能有效消除周跳干扰,抑制高频噪声影响,静态测速精度达1mm/s,动态测速精度优于2cm/s,提高了测速精度和可靠性。

简介：针对无人运载器的快速定向需求,提出北斗双天线基线连续旋转整周和0°-180°两位置的两种快速定向方法。把一对北斗天线安装在一个旋转机构上,使双天线基线绕旋转机构中心轴转动,改变北斗双天线基线方向,运用卫星载波相位双差模型,计算出载波相位双差的整周模糊度,进而获得双天线基线航向角,通过旋转机构角度输出值,得到载体的真实航向。采用自行研制的旋转试验装置,验证了北斗短基线双天线两种旋转定向方法。对于0.3m北斗短基线双天线,载体定向精度优于1°。当北斗双天线接收机能够接收到4颗卫星时,上述两种方法都能够确定真实航向。与商业OEM定向板卡相比,所提出的定向方法定向速度快,定向精度高。

简介：微尺度流动能够一步到位地制备不同结构和功能、尺寸在微米量级的复合液滴.文章回顾了几种常见的基于复合液滴的微尺度流动方法,包括同轴电雾化、复合流动聚焦、微流控芯片、玻璃微毛细管等,并对各种技术的原理和进展进行了简要概括和分析.在这类流动中,不同种类的流体在一定的几何结构通道或外力场作用下平稳地拉伸成微细射流并最终破碎成复合液滴.在同轴电雾化和复合流动聚焦技术中,从毛细管流出的流体能够形成稳定的锥-射流结构,当外力作用改变时能够形成不同的流动模式.在微流控芯片和玻璃微毛细管技术中,流体被约束在固定管道内,不同管道构型下能够形成不同的流动形态.这些方法都采用纯物理机理,过程稳定、易于操作,制备的复合液滴粒径可控,单分散性好,微观结构可设计,在科学研究和工程实际中具有重要的应用价值.

简介：受欺骗的卫星导航信息与惯导系统组合滤波,会导致错误的惯性器件误差修正量,最终组合导航系统也会被欺骗干扰影响。针对这一问题,提出了一种基于MEDLL算法的改进的GNSS/INS组合导航模式,能够实现欺骗信号的辨识和抑制,保证组合导航信息的可靠性。GNSS接收机通过MEDLL算法同时估计接收的全部卫星信号参数,当欺骗干扰存在时,MEDLL算法可同时估计出两路信号参数,并判定欺骗干扰存在;MEDLL估计的信号参数生成两组输出伪距信息与惯导系统定位信息提供的参考伪距进行比较,实现欺骗信号的辨识。在200次实验测试中,对于牵引速率大于2m/s的牵引式欺骗信号,4s内成功辨识的次数为200次。同时,与传统的GNSS/INS组合导航系统相比,提出的MEDLL辅助的组合导航模式能够有效减小欺骗信号的影响,定位结果稳定在真实位置附近。

简介：弦振动实验是普通物理实验之一。通过实验装置的改进探究弦长振动的波长与弦上张力关系。同时采用origin软件和最小二乘法处理实验数据。结果表明改进后的实验装置能有效的提高实验的精确性，同时操作简单。

简介：本文向工作在数学建模教与学的一线教师和对数学建模教与学的研究有兴趣的教学工作者和研究者介绍在数学建模教与学的过程中实施教育研究的方法.为了系统地介绍这些教育研究的方法,借鉴国际数学与科学趋势研究的课程模型,将数学建模课程进行分类——预期课程、实施课程和达到课程,一方面介绍关于这些课程的常用研究方法;另一方面选择几个关于这些课程的研究案例,细述其研究设计和研究方法的具体实施过程.

简介：研究一种拉曼光谱解谱和处理的方法。以化学计量学为基础，信号处理技术为工具，配合计算机算法的数据处理方法。具体为基线校正：对拉曼光谱原始信号进行基于自适应迭代重加权惩罚最小二乘法的基线校正；平滑：对进行完基线校正的拉曼光谱信号进行基于惩罚最小二乘法的平滑；峰检测：对进行完基线校正和平滑的信号进行基于连续小波变换的峰检测。这种基于惩罚最小二乘法的光谱平滑具有快速，可以连续控制平滑度并且可以进行交叉验证得到最客观的平滑值。改善了基于非对称最小二乘法的传统基线校正方法的两个缺陷。同时，基于连续小波变换的峰检测算法可以自动地并且同时考虑峰形和峰高对峰进行检测，最大限度地降低了峰检测假阳性的概率。

简介：目的：寻找以轴力为主要传递荷载方式的单层网壳结构的多种合理形态,改善结构的受力性能,为建筑设计提供多种合理的结构形状方案。创新点：1.建立控制单元组长度的移形方程,并在移形方程的基础上推导基于联动机构势能最小化的结构形态创构方法。2.将分组方式应用于网壳结构形态创构,并通过改变分组形式获得不同的合理结构形状;临时单元与临时力的引入拓展了方法的适用范围,也为形态创构提供了新的途径。方法：1.将机构的单元进行分组,以单元组总长度不变作为条件建立机构移形方程;根据机构势能下降最快的方向调整机构形状,使机构逐步达到势能最低。2.在同一初始模型中,通过改变临时单元、临时力以及单元组的设置来获得多种合理结构形状;通过多个数值算例说明该方法的特性。3.对该方法所生成的结构进行受力性能分析,验证所提方法的可行性和有效性。结论：提出了一种适用于网壳结构的形态创构方法。该方法简单、灵活,可以通过调整临时单元、临时力以及单元组的设置,得出多种以轴力为主要传递荷载方式的合理结构形状。可以为设计者在建筑方案设计阶段提供多种结构形状方案。

简介：从小体鲟线粒体基因筛选出位于COI（细胞色素氧化酶）基因中的一段保守序列，针对其设计引物，优化SYBRGreen实时荧光PCR反应体系，建立了一种鉴定小体鲟的实时荧光PCR定性检测方法．该方法检测小体鲟DNA灵敏度为0．04mg／L．通过对采集和市售小体鲟鱼样品检测，该方法可检测出样品中的小体鲟成分．实验证明该方法可对血液样品和组织样品中的小体鲟进行种源鉴别．

简介：今天是大数据的时代,更是一个要求精准的时代,在工作和生活中总会遇到类似在线影片租赁公司Netflix对若干电影进行人气排名的问题.他们试图通过回收影迷打分的问卷调查来解决,可惜许多影迷并没有观看全部电影,因此如何通过这份不完整的问卷调查数据来对电影人气进行排序,就引起了人们的高度关注,其关键点在于矩阵缺失元素的填充.近几年来,数学家们发明了一种崭新的方法——矩阵填充方法,建立数学模型,较好地解决了该问题.类似问题在机器学习、图像和视频处理等领域也会遇到,涉及面较广.本文基于矩阵填充方法,处理2017年12月28日教育部发布的第4轮学科评估数据,建立核范数最小化模型,选取SVT算法,对参评的所有490所高校未参评或未设置学科的得分进行预测,进而计算高校的学科平均得分,得到高校综合排名.同时,由填充后的学科得分也能回答一所高校如果想扩大学科数量,下一个最应该设置的学科是哪一个,从而达到学科优化布局的效果.

简介：数学建模结合博弈论,扩展了数学建模的应用领域,为弥补建模过程中未考虑理性参与者行为对数学模型造成的影响而提供了新的分析思路,现已成为当前数学建模领域的研究热点.传统的建模方法引入理想参数、理想条件,与实际情况存在一定的偏差,而基于博弈论的数学建模方法,引入了理性参与者构建新的建模架构,确保了模型的实用性和广泛性.最后对库诺特模型、传染病模型进行博弈分析,确定了模型要素之间的博弈关系,对传统模型进行了推广.