概率语言多属性群决策方法及其在新型智慧城市市民获得感评价中的应用

针对公众参与的语言信息多属性群决策问题，研究了考虑参与者满意度的概率语言多属性群决策方法。首先，根据参与者的语言评价信息确定并规范化概率语言决策矩阵。然后，对大群体进行共识分析，由最大化参与者群体的满意度构建线性规划模型，确定参与者群组的权重；构造正、负理想方案的评价向量，构建多目标规划模型，用拉格朗日乘子法求解属性权重；定义各方案的加权贴近度，并以此对方案进行排序和优选。最后，通过新型智慧城市市民获得感评价案例验证了模型的可行性和有效性。     

Sobolev-Lorentz范数约束下的次临界型Adams不等式

本文在Sobolev-Lorentz空间W²L^2,q(R⁴)的范数约束下得到了一个最佳的二阶次临界型Adams不等式.进一步,当次临界指标逼近最佳常数时,得到了Adams泛函的上、下界的估计.本文主要采用了Lam和Lu[A new approach to sharp MoserTrudinger and Adams type inequalities:a rearrangement-free argument,J.Diff Equ.,2013,255(3):298-325]的分割水平集方法.     

一类非交换群环的代数结构

通过利用半单环的结构定理、环的单位群的性质、环的阶及环的单位群的阶的关系等,确定了当n为素数,m=2~(t+1),t为正整数时,群环z_nD_m的代数结构和性质.     

有限CN-p-群

每个子群都C-正规的有限群称为CN-群.本文首先给出二元生成的CN-p-群的完全分类.在此基础上得到CN-p-群的结构:当p为奇素数时,有限群G为CNp-群当且仅当G的每个元都平凡地作用在Φ(G)上;有限群G为CN-2-群当且仅当对任意给定的a∈G,都有对任意g∈Φ(G),g~a=g或者对任意g∈Φ(G),g~a=g~(-1).最后给出两个CN-p-群的直积是CN-p-群的判定条件.     

基于罚函数方法的Leach协议

为延长无线传感器网络生存时长、减少网络能量消耗,首先将自适应粒子群优化算法应用于Leach协议,获得每一轮的最优簇头集;再基于罚函数方法,对集合中处于边缘位置的感知节点以及基站附近能量较低的感知节点进行惩罚,降低其当选为簇头的概率.通过大量仿真实验表明,协议对网络中簇头节点的选取更加合理,死亡节点分布由外而内,使节点能量负载更加均衡.     

卡普利加(Kaprekar)数的构造和推广

本文首先在位数相同的数集中,定义一种新的运算——循环进位法,并证明循环进位法的加法、乘法使位数相同的数集构成群、环.在此环中,我们又给出卡普利加数的定义,并在环的主理想中,推出它的构造原理和算法.最后我们把"一分为二(卡普利加数)"推广到"一分为N".     

破片撞击起爆柱面带壳装药的临界速度修正判据

为获得适用于柱面带壳装药的冲击起爆修正判据，以Picatinny工程判据为基础加入修正项进行修正。采用AUTODYN-3D软件对破片撞击柱面带钢壳的B炸药进行数值计算，获得了破片入射角、装药曲率半径对炸药临界起爆速度的影响规律；通过拟合得到修正项表达式，建立了考虑破片入射角、柱壳装药形状函数的炸药起爆临界速度修正判据。判据计算值与实验数据和数值计算值吻合较好，该判据能较好的预测柱形带壳装药的冲击起爆条件。     

基于EMD-PSO-LSTM组合模型的船舶运动姿态预测

由于船舶在海上航行时的高随机性和复杂性,单一模型预测能力有限,难以做出准确姿态预测。因此,提出一种基于经验模态分解(EMD)和粒子群优化(PSO)的长短期记忆神经网络(LSTM)的组合预测模型,对船舶运动姿态进行预测。首先通过EMD算法将由惯性导航系统在实时测量得到的船舶运动姿态数据进行分解,得到有限个本征模函数(IMF)。然后,利用PSO-LSTM模型学习各IMF分量的短期时序规律并进行预测,将各IMF分量的预测值相加得到最终的预测结果。基于实测数据进行仿真的结果表明,该组合预测模型分别比LSTM模型和PSO-LSTM模型在姿态角的预测中平均绝对百分比误差分别降低了约11%和7%,有效提高了船舶运动姿态预测精度。     

基于粒子群优化算法的光纤陀螺温度误差分段补偿方法

针对光纤陀螺的温度误差单一模型补偿方法适配性较差的问题,提出一种基于粒子群优化(PSO)算法的光纤陀螺温度误差分段补偿方法。此方法基于分段建模补偿的思想,在建模时加入温度和温度变化率影响因子,并引入PSO算法极值寻优,得到最优补偿函数。为了验证此方法的补偿效果,设计了?15℃~50℃区间内光纤陀螺温度实验,分别利用所提方法和传统方法对其温度误差进行补偿。试验结果表明,使用所提方法能够极大地降低温度误差,与传统算法相比,在保证补偿后陀螺零偏稳定性一致的前提下陀螺零偏均值降低了一个数量级,并且具有实时补偿性。     

Influences of aerodynamic loads on hunting stability of high-speed railway vehicles and parameter studies

The influences of steady aerodynamic loads on hunting stability of high-speed railway vehicles were investigated in this study.A mechanism is suggested to explain the change of hunting behavior due to actions of aerodynamic loads：the aerodynamic loads can change the position of vehicle system（consequently the contact relations）,the wheel/rail normal contact forces,the gravitational restoring forces/moments and the creep forces/moments.A mathematical model for hunting stability incorporating such influences was developed.A computer program capable of incorporating the effects of aerodynamic loads based on the model was written,and the critical speeds were calculated using this program.The dependences of linear and nonlinear critical speeds on suspension parameters considering aerodynamic loads were analyzed by using the orthogonal test method,the results were also compared with the situations without aerodynamic loads.It is shown that the most dominant factors a ff ecting linear and nonlinear critical speeds are different whether the aerodynamic loads considered or not.The damping of yaw damper is the most dominant influencing factor for linear critical speeds,while the damping of lateral damper is most dominant for nonlinear ones.When the influences of aerodynamic loads are considered,the linear critical speeds decrease with the rise of cross wind velocity,whereas it is not the case for the nonlinear critical speeds.The variation trends of critical speeds with suspension parameters can be significantly changed by aerodynamic loads.Combined actions of aerodynamic loads and suspension parameters also a ff ect the critical speeds.The effects of such joint action are more obvious for nonlinear critical speeds.