基于正弦函数变换的灰色预测模型研究及其应用

本文研究了灰色预测模型的应用问题.利用正弦函数变换提高了原始数据光滑度,获得了比对数及幂函数变换所建GM(1,1)模型的精度更高的基于正弦函数变换的灰色预测模型,推广了灰色预测模型的使用范围.     

基于节点度信息的自愿免疫模型研究

疾病的广泛传播给人类带来了巨大的损失, 因此抑制疾病的传播非常重要. 本文考虑了个体接种疫苗意愿的差异性, 并结合博弈理论建立了一个基于节点度信息的自愿免疫模型. 理论解析结果证明当感染率超过某个阈值时, 该模型与忽略个体接种意愿差异性的经典模型(Zhang et al 2010 New J. Phys. 12 023015) 传播效果(感染节点数)一样. 继而考虑疫苗永久有效和有效期有限两种情况, 在Barabási-Albert网络中利用SIS传播模型对疾病的传播进程进行了数值模拟, 发现数值模拟结果与理论解析结果非常符合. 实验证明, 当感染耗费和接种疫苗耗费相同时, 该模型比忽略个体接种意愿差异性的经典模型能够更好的抑制疾病的传播, 且感染人数下降比例超过65%, 更重要的是,疫苗有效期越长本文的模型 (与忽略个体接种意愿差异性的经典模型相比)抑制疾病传播效果越好. 关键词： 疾病传播 自愿免疫 接种疫苗倾向 节点度     

三维Cosserat连续体模型与微结构尺寸相关效应的有限元分析

分析了三维Cosserat连续体理论中的应力应变特征,推导了三维Cosserat连续体的有限元方程,基于ABAQUS计算软件提供的用户单元子程序(UEL)接口编写了弹性Cosserat连续体三维20节点有限元程序,并分析了微悬臂梁自由端的挠度问题和微杆扭转问题。通过与基于经典连续体理论的解析解及有限元数值计算结果进行比较,表明所发展的三维Cosserat连续体有限元能有效地模拟微结构尺寸相关效应问题,即随着微结构尺寸与材料内部长度参数的接近,基于Cosserat连续体有限元分析得到的微梁的挠度以及微杆的转角与经典连续体的解析解及有限元解相比越来越小;反之,Cosserat连续体有限元的计算结果与经典连续体的解析解及有限元数值解较为一致。     

复杂网络中最小K-核节点的传播能力分析

K-核分解方法对于识别复杂网络传播动力学中最重要节点具有重要的价值, 然而该方法无法对复杂网络中大量最小K-核节点的传播能力进行准确度量. 本文主要考察最小K-核节点的传播行为, 利用其邻居的K-核信息, 提出一种度量这类节点传播能力的方法. 实证网络数据集的传播行为仿真结果表明, 该方法与度、介数等指标相比更能准确度量最小K-核节点的传播能力. 关键词： 复杂网络 传播能力 K-核分解 最小K-核节点