土壤槽三分量天平

本文通过实例表明,常规风洞测力天平移植于对沙漠的研究是成功的。设计排除了土壤的自重影响,天平有较高的灵敏度,整机可根据不同土壤槽而升沉,是研究沙粒迁移的较好工具。     

模拟月壤研制的初步设想

模拟月壤是月球样品的地球化学复制品，作者总结世界上已有的5种模拟月壤JSC-1，MLS．1，MLS-2，MKS-1和FJS-1的研制过程、方法与基本理化性质，认为系列化模拟月壤研制对中国首次月球探测有重要意义，在此基础上，作者提出系列化模拟月壤研制的基本思路．     

A320系列飞机机身抖动现象浅析

针对A320系列飞机在营运过程中产生间断性水平或垂直抖动故障，分析了产生抖动的原因，并通过更换作动器或操纵面铰链排除了抖动故障．同时提出了避免A320系列飞机交替产生不稳定因素的措施。     

Data reduction and correction algorithm for digital real-time processing of cosmic ray measurements: NM64 monitoring at Dourbes

We present a data correction algorithm for real-time data processing for the NM64 galactic cosmic ray neutron monitor at the Royal Meteorological Institute (RMI) in Dourbes, Belgium. The correction is based on three main tests: a continuity test, tube ratios test and a derivative test. The continuity test works as a high pass filter with a threshold based on the entire recorded dataset. Additionally, it monitors whether the logging takes place at regular intervals (continuously). The ratios test identifies noisy sections and the final derivative test criterion will identify single or double spikes by testing them against the median increase of the intensities. Using these criteria, all data from the cosmic ray station at Dourbes is corrected in real time. Test results have been compared with data from verified neutron monitor stations with a similar geomagnetic cutoff rigidity.     

高精度反射面板制造中边值问题的求解方法(英文)

采用三层铝板两层蜂窝芯的夹层结构制造高精度反射面板是一种先进、复杂的技术。其中,单层铝板的受力分析和夹层板的回弹计算是成形精度的根本保障。利用Fourier级数表示单层板应力函数、利用幂级数表示夹层板挠度函数,分别对高精度反射面板制造中单层板压贴和夹层板回弹两类边值问题进行了求解。与有限元模拟结果对比表明,本文提出的单层板压贴膜应力计算Fourier级数法具有较高精度;与试验结果对比表明,本文提出的夹层板回弹量幂级数法具有满意精度。     

基于在线LS-SVM算法的变参数混沌时间序列预测

研究利用最小二乘支持向量机(LS-SVM)预测变参数混沌时间序列。变参数混沌系统适合于描述现实中的复杂混沌现象,但由于参数的慢变导致系统动力学特性不断发生变化,基于Tan-kens嵌入定理的建模预测方法难以适用,其时间序列预测可以看作是小样本学习问题。最小二乘支持向量机是在二次损失函数下采用等式约束求解问题的一种支持向量机,保留支持向量机优点同时计算量大大减少。提出用一种具有遗忘机制的最小二乘支持向量机在线递推算法,并引入历史数据的高次项预测变参数混沌时间序列。对典型变参数混沌时间序列的预测结果表明,该方法具有较高预测精度,能快速跟踪预测变参数混沌时间序列。     

混合神经网络和混沌理论的股票价格预测研究

针对股票时间序列的非线性特点,结合混沌理论和神经网络理论,提出了基于混沌理论的股票价格神经网络预测方法。同时利用重构相空间的嵌入维数确定神经网络的结构,对实际的股票时间序列预测结果表明,该方法能有效地进行短期预测,在股票时间序列预测中有广泛的实用价值。     

基于小波分析与支持向量机的时间序列预测

时间序列广泛存在于工业、经济、军事等各个领域,时间序列预测是数据分析处理的一个重要方面。目前提出的预测模型大多基于＂原始时间序列是无噪的＂这一假定,而实际应用中,对时间序列去噪处理的好坏将直接影响预测的准确率,针对这一事实,使用小波分析对原始时间序列去噪。利用小波变换对时间序列进行多尺度分解,对各尺度上的细节序列使用阀值法去噪;使用支持向量机对重构后的各组小波系数进行预测并将结果融合,得到预测结果。实验结果表明,用于时间序列预测,能及时反应序列的变化趋势并具有较高的预测精度。     

利用粒子群支持向量机预测轴流压气机机匣壁面压力

建立了基于粒子群优化的轴流压气机机匣压力支持向量机预测模型.利用支持向量机的强大非线性映射能力,实现了对某型轴流压气机机匣压力时间序列的非线性预测,并运用粒子群优化算法对支持向量机的重要参数进行了优化,增强了预测模型对混沌动力学的联想和泛化推理能力,提高了预测的精度和稳定性.而针对发动机台架试验数据的预测结果证明了方法...