乏燃料贮存格架跌落事故冲击分析和试验验证

乏燃料贮存格架是核电厂贮存乏燃料的重要设备，在满载条件下和地震/跌落事故中，都应保持稳定和安全状态．本文基于LS-DYNA对乏燃料贮存格架进行了跌落事故冲击分析，考虑了最重重物从可能最高处意外跌落的情况．分析时考虑了碰撞、几何大变形、材料非线性等非线性因素．分析发现，浅跌落情况下贮存格架变形较大，但为局部变形，冲击载荷不影响贮存格架的安全功能．深跌落情况下，组件跌落在支座上方时支座承受的载荷最大，并在许用载荷范围内．为确保核电厂安全性和可靠性，基于分析得到的现象，设计和开展了乏燃料贮存格架浅跌落和深跌落试验．试验采用了等比例贮存腔和真实燃料组件的管座．同时对试验件进行了跌落分析，并与试验结果进行了对比，验证了分析技术的保守性和准确性．掌握的分析技术可应用于所有压水堆核电站乏燃料贮存格架的跌落事故分析．     

图解常用离散型随机变量

在概率论的学习中,一个重要章节就是常用的离散型随机变量的学习.离散型随机变量包括伯努利分布,二项分布,泊松分布,几何分布,超几何分布和负二项分布等等.在本文中,首先借助时间流的图形表达,从伯努利试验次数和成功次数角度区分其中的一些常用变量;其次通过一个流程图的方式梳理这些常用的离散型随机变量的定义.本文的目的在于,基于常规的离散型随机变量的分布律等介绍之余,首次尝试从不同的比较汇总角度,借助图表方法对常用的离散型随机变量进行梳理和总结,起到区分变量的差异,加强对常用离散型随机变量概念的理解.     

基于正交试验设计的我国高科技企业技术创新获取途径选择对创新能力的影响研究

技术获取途径的选择对于高科技企业的创新驱动发展具有重要的影响,正确的获取途径选择,可以有效提高企业的竞争力。本文通过广义试验方法,以企业技术研发或改造项目的成功率、企业整体创新能力以及企业整体创新能力孕育潜力为试验指标,进行多指标试验,通过对试验结果进行部分正交多项式回归分析,讨论内部创新技术研发程度、购买新技术程度和合作开发新技术程度对试验指标的影响规律,得出了加强对企业内部技术研发投入以及扩大与科技院所合作来提高企业创新能力的相关建议。     

K9光学玻璃零件的火焰抛光研究

火焰抛光是一种运用于光学玻璃零件深加工的新技术,通过分析温度对光学零件表面粗糙度(透过率)的影响,以及温度对光学零件表面面型的影响,制定电加热的光学零件火焰抛光工艺方法,并通过正交实验制定K9光学零件的火焰抛光工艺参数。本项技术的实施可大幅度降低成本,并减轻劳动强度,提高工效,有推广应用价值。     

基于伪随机噪声序列相干光正交频分复用系统的定时同步算法

针对传统定时同步算法的副峰干扰和低信噪比(SNR)下定时不稳定的问题,提出了一种基于伪随机噪声(PN)序列的定时同步算法。根据PN序列良好的延迟相关性和对称相关性,重新设计了训练序列的结构,并优化了定时度量函数的计算方法。仿真结果表明,改进算法的定时度量估计曲线只存在一个峰值,消除了副峰干扰。在循环前缀为四分之一符号长度与低SNR的情况下,仍可实现准确和稳定的定时。     

一类正交空间填充设计的构造

空间填充设计在计算机试验中应用十分广泛,当拟合回归模型时,正交的空间填充设计保证了因子效应估计的独立性.基于广义正交设计,文章给出了构造二阶正交拉丁超立方体设计和列正交设计的方法,新构造的设计不仅满足任意两列之间相互正交,还能保证每一列与任一列元素平方组成的列以及任两列元素相乘组成的列都正交.当某些正交的空间填充设计不存在时,具有较小相关系数的近似正交设计可作为替代设计使用.设计构造的灵活性为计算机试验在实践中的广泛应用提供了必要的支持.     

一类分数阶Langevin方程block-by-block算法的数值分析

分数阶Langevin方程有重要的科学意义和工程应用价值，基于经典block-by-block算法，求解了一类含有Caputo导数的分数阶Langevin方程的数值解.Block-by-block算法通过引入二次Lagrange基函数插值，构造出逐块收敛的非线性方程组，通过在每一块耦合求得分数阶Langevin方程的数值解.在0<α<1条件下，应用随机Taylor展开证明block-by-block算法是3+α阶收敛的，数值试验表明在不同α和时间步长h取值下，block-by-block算法具有稳定性和收敛性，克服了现有方法求解分数阶Langevin方程速度慢精度低的缺点，表明block-by-block算法求解分数阶Langevin方程是高效的.     

A filter method for nonlinear semidefinite programming with global convergence

In this study, a new filter algorithm is presented for solving the nonlinear semidefinite programming. This algorithm is inspired by the classical sequential quadratic programming method. Unlike the traditional filter methods, the sufficient descent is ensured by changing the step size instead of the trust region radius. Under some suitable conditions, the global convergence is obtained. In the end, some numerical experiments are given to show that the algorithm is effective.     

一类非线性方程组的求解

对于一个给定的非线性方程组,通过一系列的变化,可以将其构造成一个函数,从而把非线性方程组的求解问题转换为求函数极小值问题.通过利用正交表的数据分析方法,给出了求函数极小值进而求解非线性方程组的方法,这种方法得到的解比已有的更精确,且大大缩减了复杂方程组的计算量,用时少,不需要初始值.最后,采用Matlab软件,验证了其可行性和有效性.     

正交约束优化问题的一阶算法

带有正交约束的矩阵优化问题在材料计算、统计及数据分析等领域中有着广泛的应用.由于正交约束的可行域是Stiefel流形,一直以来流形上的优化方法是求解这一问题的主要方法.近年来,随着实际应用问题所要求的变量规模的扩大,传统的流形优化方法在计算上的劣势显现出来,而一些迭代简单、收敛快的新算法逐渐被提出.通过收缩方法、非收缩可行方法、不可行方法三个类别分别来介绍求解带有正交约束的矩阵优化问题的最新算法.通过分析这些方法的主要特性,以及应用问题的要求,对这类问题算法设计的研究进行了展望.