基于MRS-SJC-Copula模型对A股与港股的动态联动性研究

由于经济增长周期变化,导致不同股票市场存在高低状态转换的现象,在研究不同股票市场之间联动性的研究时,需要考虑股票波动均值和方差两种结构变化。基于具有马尔可夫状态转换的动态SJC-Copula,结合修正ICSS算法对我国内地股票市场和香港股票市场之间的联动性进行方差结构突变点的检验。实证结果表明:国内和香港股票市场之间存在非线性非对称的时变相依性,并持续存在高低两种不同状态的概率转换。股票指数由于动态联动受到负面消息的下跌幅度大于正面消息的变化幅度,且上下尾部均受上期信息的持续影响。“沪港通”、“深港通”、中美贸易战等因素使得其上下尾部发生结构突变,内地与香港股票市场的联动性增大和市场波动幅度趋强。     

基于近似解析法的超导储能磁体设计

降低超导储能磁体的研制成本一直是控制超导磁储能系统(Superconducting Magnetic Energy Storage, SMES) 总成本的重要手段之一. 本文考虑在一定磁体结构参数范围内, 磁体产生的最大磁场值可以采用级数进行 表示, 磁体的电感值可以采用线性函数表示, 给出了超导储能磁体磁场能量的近似解析表达式, 提出了一种基于近 似解析法的超导储能磁体设计方法. 该方法以储能磁体的线材用量最小作为设计目标, 在给定超导线材参数和临界电流特性曲线, 以及磁体储能总量要求的情况下, 依据此方法可快速的得到成本最优时所对应的磁体结构参数.将近似解析法优化和采用传统的有限元软件 Ansys 仿真优化进行对比分析, 结果表明采用近似解析法进行磁体优化更加方便快捷, 节省了大量计算时间.     

板中热弹波传播: 一种改进的勒让德多项式方法

近年来, 超声导波因其衰减小, 传播距离远和信号覆盖范围广, 成为无损检测领域快速发展的方向之一. 然而, 基于超声导波的高温在线检测和激光超声技术却发展缓慢, 其关键在于热弹耦合波动方程求解难度大、传播与衰减特性研究困难. 作为一种有效的求解方法, 勒让德正交多项式方法已广泛应用于导波传播问题, 但该方法在求解热弹导波传播时存在两个不足, 限制其进一步的发展和应用. 这两个缺陷是: (1)求解过程中大量积分的存在, 致使计算效率低下; (2)仅能处理等热边界条件的热弹导波传播. 针对两项不足之处, 提出一种改进的勒让德正交多项式方法, 以求解分数阶热弹板中的导波传播. 推导求解方法中积分的解析表达式, 以提高计算效率; 引入温度梯度展开式, 发展适合勒让德多项式级数的绝热边界条件处理方法. 与已有文献结果对比表明改进方法的正确性; 与已有方法的计算时间对比说明改进方法的高效性. 最后将改进的方法用于求解分数阶热弹板中的导波传播, 研究分数阶次对频散、衰减曲线和应力、位移、温度分布等的影响.      

基于SVM的固化土无侧限抗压强度模型

为实现较少试验次数下固化土无侧限抗压强度(qu)的准确预测, 提出了基于支持向量机(SVM)的固化土qu的预测模型. 以固化剂各组分掺入比、龄期、初始含水量、固化剂掺量等因素为输入量, 固化土的qu作为输出量, 以径向基为核函数, 采用网格搜索法和交叉验证法进行参数优化, 建立了基于SVM的固化土qu的预测模型. 算例分析表明: 该模型适用于任意条件下固化土qu的精确预测, 且在较小试验成本下实现与响应面法相当的预测精度.     

水冷却对高温花岗岩的细观损伤及动力学性能影响

为探讨高温花岗岩经水冷却后的细观结构损伤及动态力学性能，对水冷却后高温花岗岩开展波速和核磁共振测试，分离式霍普金森压杆冲击试验，以及冲击破碎试样的扫描电镜观察，分析比较不同状态下花岗岩波速、孔隙度和动力学参数的变化规律。研究发现:随着温度升高，经水冷却处理后高温花岗岩波速非线性下降，大孔径孔隙度分量增大，且水冷却后试样的孔隙孔径尺寸和数量均大于自然冷却；水冷却后高温花岗岩动力学参数呈现出随着温度升高，峰值应力减小，峰值应变增大，弹性模量则先增大后减小的规律；由于水冷却使高温花岗岩表面温度急剧降低，产生额外的温度应力，花岗岩内部损伤加剧，表现出更低的波速与峰值应力；而水的冷淬作用一定程度上提高了表层花岗岩的硬度，降低了高温后花岗岩的塑性能力，与自然冷却相比水冷却后花岗岩的峰值应变减小，弹性模量增大，表现出脆性破坏特征。在温度低于400 ℃时，冷却方式对冲击裂纹影响不大，随着温度升高到800 ℃，自然冷却后花岗岩冲击断面呈蜂窝状，而水冷却后冲击断面则相对平整。     

求解分数阶延迟微分方程的卷积Runge-Kutta方法

本文利用强A-稳定Runge-Kutta方法求解一类非线性分数阶延迟微分方程初值问题,并给出了算法的稳定性和误差分析.数值算例验证算法的有效性及其相关理论结果.     

基于经验知识遗传算法优化的神经网络模型实现时间反演信道预测

人工神经网络由于具有较强的非线性拟合能力,可用来建立终端位置与接收信号之间的映射关系,从而获得不同位置的信道特性.神经网络建模的精度一般由所使用的训练样本数量决定,训练样本数目越多,模型往往越精确.但大量的训练数据的获取,耗时较多.本文将经验知识融入遗传算法,对人工神经网络模型进行优化,实现了时间反演电磁信道的快速建模.通过提取时间反演信号的传播参数,并将其作为经验知识用于遗传算法的适应度函数,来优化神经网络模型的权值和阈值.在保证训练样本数量不变的情况下,相比直接利用神经网络建模,提高了建模的精度.以一种简单的室内时间反演场景为例,验证了方法的有效性.     

基于蓝光扫描仪的高光面小圆角结构测量方法

对于高光表面及小圆角结构工件，传统的光学测量方法以及设备难以满足工程要求，基于蓝光扫描仪，提出一种球心偏置测量方法。在待测工件表面附着经220目砂粒喷砂处理的钢球，利用蓝光扫描仪对钢球进行快速扫描并拟合出扫描点云的球心点，沿待测工件表面法矢方向偏置钢球半径可得到工件表面实测点。利用该方法对标准圆棒进行测量，拟合直径差值为0.000 2 mm，测量精度在0.03 mm以内，验证了该方法原理的可行性。以进排气边圆角R < 0.1 mm的抛光叶片某条截面线为例，测量精度在0.03 mm以内。该方法不受待测工件表面材质影响，对于高反光表面以及具有微小结构特征工件的测量具有重要意义。     

Ag-Cu负载的胺基石墨烯催化β-羟基-1,2,3-三唑绿色合成研究（英文）

开发了一种Ag-Cu双金属负载的胺基石墨烯催化剂用于1,2,3-三唑类化合物的合成.利用各种技术对催化剂进行了表征,催化剂活性测试表明,该催化剂在温和反应条件下具有高催化活性、好的循环稳定性和易分离的特点.水作为绿色溶剂,反应收率高.该方法为β-羟基-1,2,3-三唑类化合物的水相绿色合成提供了一种可替代的多相催化策略,具有重要的科学价值.