微重时卧圆柱内静液面方程与数值计算

由力学平衡方程导出了微重时卧圆柱内静液面方程，推出了边界接触角条件，使用Ｒｕｎｇｅ Ｋｕｔａ法在计算机上得出了数值结果，绘出了静液面形状，并对结果进行了分析．     

连续调谐太赫兹回旋管非稳定振荡状态研究

太赫兹回旋管可实现高功率输出,并具有一定的频率调谐范围,是核磁共振波谱系统理想的高功率太赫兹辐射源。设计了263 GHz,TE_5,2基波连续调谐回旋管,通过磁场调节实现频率调谐范围为1.39 GHz,利用时域多模多频自洽非线性理论对设计的连续调谐回旋管非稳定振荡状态进行了研究。结果表明,在低次纵向谐波模式工作磁场范围内,当工作电流大于起振电流时,连续调谐回旋管先进入稳定状态,高次纵向谐波模式被抑制,工作模式TE_5,2的输出功率随时间不变;当电流增大,纵向谐波模式间的竞争引起回旋管由稳定状态进入到非稳定振荡状态,工作模式TE_5,2的输出功率随时间呈振荡变化且互作用效率大大降低;随着电流的进一步增大,回旋管又回到与低电流不同的稳定状态,互作用效率进一步降低。同时发现非稳定振荡状态的起始电流随着磁场增加而增大。本研究对需工作于稳定状态的面向DNP-NMR应用的连续调谐太赫兹回旋管的研制具有一定指导意义。     

鲸群优化的粒子滤波算法研究

针对标准的粒子滤波存在粒子贫化问题,提出了一种鲸群优化的粒子滤波算法。用粒子表征鲸鱼个体, 模拟鲸鱼群体搜寻猎物的过程,引导粒子向高似然区域移动。将粒子滤波中粒子的状态值作为鲸鱼群的个体位置,将粒子的状态估计转化为对鲸鱼群的寻优;通过鲸群的螺旋运动方式优化粒子的重要性采样过程,使粒子分布更加合理,对鲸群算法中的全局最优值引入最优邻域随机扰动策略,并在鲸鱼位置更新过程中加入自适应权重因子;选用一种典型的单静态非增长模型进行仿真测试。测试结果表明:提出的方法与传统的粒子滤波以及引力场优化的粒子滤波相比,在保证相同粒子数的前提下,算法的均方误差分别降低了28%和9%,证明了鲸群优化的粒子滤波算法具有更高的估计精度,并且在粒子数较少的情况下,可实现更准确的状态估计。     

基于sieve方法的响应变量为当前状态数据的部 分函数型线性模型的估计

利用sieve方法研究响应变量为当前状态数据的部分函数型线性模型的估计.在一定的条件下,证明了该估计的强相合性和渐近正态性,得到了该估计的收敛速度,并且非参数部分达到最优收敛速度.最后通过一个数值模拟来研究该估计的有限样本性质.     

轴承自供能监测的径向电磁式能量俘获建模与实验研究

无线网络和低功耗微电子技术的进步推动着设备健康监测技术的网联化和智能化发展。轴承作为旋转设备的关键部件，对国防、轨道交通、风电等重大装备的健康状态起到了非常重要的作用，实现轴承状态监测的微型化和自供能是装备智能化的重要技术基础。本文针对于轴承无线传感器网络的供能问题，提出了一种用于轴承自供能监测的径向电磁式旋转能量俘获建模方法，并通过引入环形Halbach永磁阵列增强了线圈中的磁场强度，提高了能量俘获系统的输出性能。基于磁荷理论和空间坐标变换给出了环形Halbach永磁阵列的径向磁场计算方法，进而利用电磁感应原理建立了电磁式旋转能量俘获系统的输出电压模型，仿真分析了不同参数对系统输出电压的影响。有限元仿真和不同转速下的实验结果验证了所建立模型预测输出电压的准确性，同时功率测试实验表明设计的俘能系统在1000rpm转速下可实现81.2mW的输出功率。     

负反馈诱发神经电振荡的反常现象的复杂动力学

传统观念认为,负反馈容易使系统达到稳定平衡点而正反馈容易引起振荡.本研究基于神经元理论模型,提出了负反馈可以诱发稳定平衡点、也就是静息、变为振荡、也就是放电的新观点.在Hopf分岔点附近,作用在静息上的一次足够大的负向脉冲电流的抑制性刺激,能够引起一个动作电位及随后的衰减振荡的后电位;而能够在后电位上诱发出动作电位的负脉冲电流强度阈值也是衰减振荡的.在模型中,引入具有时滞($\tau$)的负反馈来模拟抑制性自突触,一个动作电位诱发的负反馈自突触电流会作用到比动作电位延迟$\tau$的后电位上.随时滞增加,能够诱发出放电的负反馈增益强度阈值呈现出具有衰减振荡特点的类似多重相干共振的特性,衰减振荡的周期与电流阈值曲线的周期以及分岔点附近的放电周期相关.另外,负反馈还能诱发出放电与静息共存的复杂行为.本研究的结果不仅揭示了负反馈的新的反常调控作用,还有助于理解在现实神经系统中存在的慢抑制性自突触的潜在功能.      

The MAP/PH/N retrial queue in a random environment

We consider the MAP/PH/N retrial queue with a finite number of sources operating in a finite state Markovian random environment. Two different types of multi-dimensional Markov chains are investigated describing the behavior of the system based on state space arrangements. The special features of the two formulations are discussed. The algorithms for calculating the stationary state probabilities are elaborated, based on which the main performance measures are obtained, and numerical examples are presented as well.     

别轻易下结论

正1.统计资料表明,大多数汽车事故发生在中等速度的行驶状态下,极少事故是发生在大于150千米/小时的行驶速度状态下。这是否意味着高速行驶比较安全?2.绝不是这样。统计关系往往不能表明因果关系。由于多数人是以中等速度开车,所以自然大多数事故是出在中等速度的行驶中。3.如果统计数字表明某市死于肺结核的人数比其他地区多,这是否意味着该市的气候容易生肺病?4.正好相反。该市的气候对害肺病的人有好处,所以数以千计的肺病患者纷纷前来。自然,该市死于肺结核的平均数就升高了。     

Uncertainty and Certainty Relations for Pauli Observables in Terms of Renyi Entropies of Order α∈ （0; 1]

We obtain uncertainty and certainty relations of state-independent form for the three Paufi observables with use of the Renyi entropies of order α∈ （0; 1]. It is shown that these entropic bounds are tight in the sense that they are always reached with certain pure states. A new result is the condition for equality in Renyi-entropy uncertainty relations for the Pauli observables. Upper entropic bounds in the pure-state case are also novel. Combining the presented bounds leads to a band, in which the rescaled average Renyi a-entropy ranges for a pure measured state. A width of this band is compared with the Tsallis formulation derived previously.     

基于双状态Χ~2检测和快速强跟踪AUKF的组合导航算法

针对GNSS/SINS/摄影测量组合导航中某个子系统发生故障时,整个导航系统易受到故障数据污染的问题,提出了一种基于快速强跟踪AUKF的双状态卡方(Χ~2)检测数据融合方法。首先,采用快速强跟踪AUKF算法进行滤波;然后,引入卡方检验通过检测UKF子滤波器输出的状态向量来定位故障参数;最后,采用强跟踪滤波准确跟踪状态矢量突变以增强系统鲁棒性,并根据自适应因子实时调整预测协方差阵以修正增益矩阵,使滤波结果不受异常信息的干扰。将提出的改进算法与常规算法分别应用于无人机着陆导航系统,结果显示:与传统UKF相比,提出的算法得到的位置误差减少了62.6%以上;与强跟踪UKF相比,导航误差也至少减小了32.6%。