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1.
重新定义了广义模糊数,引入了"序"、"运算"及"度量",得到了一些基本性质,并研究了广义模糊数序列的极限及性质,给出了单调收敛、闭区间套等重要定理,使模糊数对应理论得以拓广. 相似文献
2.
3.
以二级轻气炮作为加载手段,针对以PTFE/Al活性材料为防护屏的Whipple防护结构,开展不同弹丸尺寸、不同碰撞速度的超高速撞击实验。利用激光阴影照相设备,获得并分析了碎片云特性;通过回收的防护结构靶板,研究了活性材料防护结构超高速撞击条件下的后板损伤特性;通过与经典Christiansen撞击极限方程对比,获得活性材料Whipple结构防护性能,并拟合得到新型防护结构的撞击极限曲线。结果表明,相较于同面密度铝合金材料,活性材料超高速撞击条件下的冲击起爆反应使得碎片云中具有侵彻能力的碎片大幅减少,从而显著提升航天器的防护能力,撞击速度为2.31 km/s时最大可提升45%。 相似文献
4.
本文分别从语义,数学和教学三个方面讨论上下极限与极限概念之间的差别和联系,以求厘清差别,透彻理解上下极限概念的本质. 相似文献
5.
针对高速列车车轮踏面磨耗单一模型无法对各种复杂工况下列车车轮踏面磨耗进行定量计算的问题, 提出一种基于恒等映射多层极限学习机的高速列车车轮踏面磨耗测量方法. 首先将恒等映射引入到多层极限学习机中, 提出一种基于恒等映射的多层极限学习机模型(identity multilayer extreme learning machine, I-ML-ELM), 采用机器学习公共数据集对该模型进行性能验证, 数值结果表明I-ML-ELM模型具有较好的准确性与泛化性; 然后基于车辆-轨道耦合动力学理论建立高速列车的车辆-轨道耦合动力学模型, 模拟列车运行的不同工况, 观测和分析高速列车的车轮踏面磨耗情况, 并通过I-ML-ELM预测模型对高速列车车轮踏面磨耗量进行学习及预测; 最后应用高速列车车轮踏面磨耗的实际测量值对I-ML-ELM预测模型进行进一步的验证, 结果表明: I-ML-ELM预测模型的各项性能参数指标在整体上优于以下五种网络: ELM, FLN, ML-ELM, ML-KELM和DLSFLN, 通过高速列车线路实测数据的进一步验证表明, 本文提出的基于I-ML-ELM的高速列车车轮踏面磨耗预测模型能较好地反映不同参数对高速列车车轮踏面磨耗值的影响规律. 相似文献
6.
7.
现有的圆柱孔扩张理论已可为诸如石油工程中井筒稳定性鉴定、 及旁压和圆锥贯入实验分析等提供理论依据, 但在非饱和地基压力注浆, 复合地基处理等实际工程问题中却鲜有应用. 基于弹塑性理论和非饱和土力学原理, 采用统一强度理论, 对非饱和土中柱形小孔扩张问题进行了解析研究. 首先将柱孔周围土体分为弹性区和塑性区, 并考虑在弹性区遵循小应变理论, 在塑性区遵循大应变理论, 同时考虑了中间主应力及粒间吸力对非饱和土体强度的影响. 其次应用有效应力表示的统一强度准则, 在本构关系、几何方程、动量平衡方程等基本方程的基础上, 结合相应的边界条件, 最终获得了不同排水条件下柱孔扩张时周围弹塑性区域内的应力场、应变场、位移场及极限扩孔压力的解析表达式. 通过数值算例和参数分析, 在与现有的饱和及非饱和土中柱孔扩张理论进行退化验证的同时, 分析了吸力、剪胀参数、中主应力效应参数及初始径向有效应力等对弹塑性区域内的应力场、应变场及位移场的影响规律, 验证了本文理论的正确性及有效性, 以期为实际工程问题提供合理的理论依据. 相似文献
8.
9.
药品质量关乎人民健康和国家命脉,随着社会经济的飞速发展对药品质量的快速、有效鉴别具有极其重要的作用。光谱分析技术具有较高的准确性、较快的分析速度且对样品不存在污染等突出优点,广泛应用在化工、石油以及医药等重要的领域。为了解决传统药品鉴别模型存在的鉴别精度低、鉴别速度不能满足实际需求且鉴别模型稳定性差的问题,采用光谱仪采集药品的近红外光谱数据达到对药品无污染鉴别的目的。结合随机森林和CatBoost对药品进行分类鉴别,以实现快速且准确的鉴别。首先采用随机森林(RF)对光谱仪采集的光谱数据进行有效特征波长的筛选,从而将药品光谱数据中的无关波长去除、筛选出最能表征样品属性的特征波长,然后以极限学习机(ELM)作为CatBoost的弱分类器分析筛选的特征波长对药品的属性鉴别。由于ELM仅只含有一个隐含层且无需多次迭代寻优保证了鉴别模型运行速度更快,CatBoost通过集成弱分类器以改善模型鉴别准确性。为对所提出的药品鉴别模型性能进行有效评估,采用随机抽取训练集的方式构造不同规模药品光谱数据并分别上进行独立实验且以10次运行结果的均值作为其最终结果,并通过与CatBoost、持向量机(SVM)、反向传播网络(BP)、ELM、波形叠加极限学习机(SWELM)和Boosting进行对比,进一步对模型的性能进行评估。从不同规模训练集的分类结果可看出,随着训练集样本的增加分类精度最高为100%且预测标准偏差趋于0。实验结果表明,所建立RF-CatBoost鉴别模型在不同规模的药品数据集上较对比方法具有更高的分类准确率、更快的速度且其鲁棒性更强,能够广泛应用于药品类别的准确鉴别,从而实现药品质量的有效监督。 相似文献
10.
基于渐近正态随机变量,导出随机变量函数极限分布的两个一般性理论结果.作为应用,证明了渐近正态随机变量一系列具体函数的极限分布,其中包括泊松随机变量平方根的渐近正态性,以及随机变量部分和在正则化常数是随机变量情况下的渐近正态性. 相似文献