求解矩阵方程AXB+CXD=F参数迭代法的最优参数分析

本文针对求矩阵方程AXB+CXD=F唯一解的参数迭代法，分析当矩阵A，B，C，D均是Hermite正（负）定矩阵时，迭代矩阵的特征值表达式，给出了最优参数的确定方法，并提出了相应的加速算法.     

高居里温度铁电单晶PIN-PT的机电性能

弛豫铁电单晶Pb(In_1/2Nb_1/2)O₃-PbTiO₃(PIN-PT)相较于常用的Pb(Mg_1/3Nb_2/3)O₃-PbTiO₃(PMN-PT)具有更高的居里温度,在高稳定性、高性能的传感器、换能器方面具有应用前景。本工作采用谐振法研究了[001]方向极化的0.66PIN-0.34PT铁电单晶的全矩阵机电性能参数。0.66PIN-0.34PT 单晶的三方-四方相变温度(T_RT)约为160 ℃,居里温度(T_C)约为260 ℃,室温压电系数d₃₃、d₃₁、d₁₅分别为1 340 pC/N、-780 pC/N、321 pC/N,介电常数ε^T₃₃、ε^S₃₃、ε^T₁₁、ε^S₁₁分别为2 700、905、2 210、1 927,机电耦合系数 k₃₃、k₃₁、k₁₅、k_t分别为 87%、58%、38%、61%。其纵向压电常数(d₃₃)和纵向机电耦合系数(k₃₃)小于 PMN-PT 单晶,但是横向压电性能(d₃₁)和剪切压电性能(d₁₅)都略高于PMN-PT单晶。另外,研究了机电耦合性能随温度的变化趋势,发现0.66PIN-0.34PT单晶在150 ℃以下有较好的温度稳定性。     

基于分块压缩感知理论的太赫兹波宽光束成像技术

提出了一种基于分块压缩感知理论的太赫兹波宽光束成像技术。模拟结果显示,该技术可以实现高分辨率、高质量的快速成像。采用连续太赫兹波CO_2气体激光器光源,基于宽光束矩阵调制采样,对不同物体进行了分块压缩感知成像,并与基于单像素随机采样的分块压缩感知方法进行了对比。结果表明,所提技术具有更高的成像稳定性,且其采样过程对不同成像物体的普适性更好。     

基于手机信令大数据的城市居民出行OD预测

为得到具有客观性、动态性的居民出行起止点间交通出行量(OD trips),以中国移动手机信令大数据为基础,阐述了手机信令数据的来源与构成,针对城市居民出行目的,通过数据分析,设置10分钟为划分出行活动的阈值,提出基于手机信令数据获得的OD矩阵的原理与方法,应用数据挖掘技术,对贵阳市居民出行OD矩阵进行了预测.为进一步加强大数据与城市智能交通系统的融合,将得到的城市居民出行OD矩阵应用到真实的城市公交线网中.最后通过MicroCity平台,将数据结果实现可视化.分析结果表明:与传统OD调查方式相比,利用手机信令大数据获得的OD矩阵客观性、动态性较强,信息采集分析周期短,更容易与城市智能交通系统融合,应用可视化平台,可实时反映出城市公交运营状态,为城市智能规划和调度提供重要参考.     

巧用构造法解线性代数题

本文总结了使用构造法解线性代数题目的技巧,通过举例阐述了该方法在线性代数课程不同章节中的使用.     

MoSi2-SiC复合材料制备及抗热震性能研究

本文采用直接熔渗法制备二硅化钼-碳化硅(MoSi2-SiC)复合材料.以碳化硅(SiC)(粒度为0～2.5 mm、≤240目)为主要原料,水溶性树脂为结合剂,经混炼、成型、烘干后得到SiC坯体,再用二硅化钼(MoSi2)(D50 =3μm)粉末掩埋SiC坯体,在真空条件下2000℃保温3h进行熔渗烧结,制备出MoSi2-SiC复合材料.采用阿基米德排水法研究了MoSi2-SiC复合材料的显气孔率、体积密度;采用三点抗弯法测试了MoSi2-SiC复合材料1400℃抗折强度;采用热线法测试了MoSi2-SiC复合材料导热系数;采用X射线衍射测试了MoSi2-SiC复合材料的物相组成;采用SEM测试了MoSi2-SiC复合材料的显微结构;分别采用风冷法和水冷法对比研究了MoSi2-SiC复合材料、重结晶碳化硅(R-SiC)、氮化硅-碳化硅(Si3N4-SiC)三种材料抗热震性.结果表明:MoSi2在烧结过程中部分发生分解,生成了Mo5Si3,MoSi2、Mo5Si3填充于SiC的内部并实现烧结致密化,使MoSi2-SiC复合材料的显气孔率显著降低至5.7;,体积密度为3.59 g.cm-3.MoSi2-SiC复合材料中MoSi2、Mo5Si3含量分别为10wt; ～ 15wt;、3wt; ～ 5wt;.1000℃下MoSi2-SiC的导热系数为46.5W·m-1 ·K-1,显著高于R-SiC(28.3 W.m-1.K-1)材料、Si3N4-SiC(16.8 W.m-1.K-1)材料.综上所述,MoSi2-SiC复合材料的抗热震性能显著优于R-SiC材料、Si3N4-SiC材料.     

多元统计分析中一类矩阵迹函数最小化问题的有效算法

研究来源于多元统计分析中的一类矩阵迹函数最小化问题$\min c+ tr(AX)+\sum\limits_{j=1}^{m}tr(B_j X C_jX^{T}),\ \ {\rm s. t.} \ X^TX=I_p,$其中$c$为常数, $A\in R^{p\times n}\ (n\geq p)$, $B_j\in R^{n\times n}, C_j\in R^{p\times p}$为给定系数矩阵. 数值实验表明已有的Majorization算法虽可行, 但收敛速度缓慢且精度不高. 本文从黎曼流形的角度重新研究该问题, 基于Stiefel流形的几何性质, 构造一类黎曼非单调共轭梯度迭代求解算法, 并给出算法收敛性分析.数值实验和数值比较验证所提出的算法对于问题模型是高效可行的.     

振型归一化对梁结构柔度曲率损伤指标的影响

结构柔度矩阵需由质量矩阵归一化振型获得,而质量矩阵归一化振型难以直接测得,限制了柔度曲率类损伤指标的应用。为分析振型归一化方法对梁结构柔度曲率类损伤指标的影响,根据梁结构的刚度、弯矩和位移曲率的关系,建立了均布荷载作用下结构损伤前后位移曲率与损伤程度的理论表达式,实现定量分析均匀荷载面曲率结构损伤程度。提出P-范数振型归一化方法,通过均匀荷载面曲率指标推导了振型质量矩阵归一化系数差x_α与损伤程度的关系。以三跨连续梁算例对理论进行了验证,结果表明,损伤程度定量指标效果良好,不同P-范数振型归一化方法下,损伤程度的偏差可由2x_α估算;2-范数振型归一化方法的损伤识别结果与质量矩阵振型归一化结果最接近,故当无法获得质量矩阵归一化振型时,可采用2-范数归一化振型代替。     

小孔流速实验中的排水时间和流量系数的研究

本文以水作为理想流体,考虑到水头损失和孔口缩流效应,对小孔流速实验涉及的容器排水问题进行了系统的理论和实验研究.从理论上推导得出了圆柱形容器排水时间的解析解,分析了排水时间和自由液面速度、流量系数之间的规律,提出了排水时间的等效性.实验上,加工了底部开有不同小孔的大型圆柱形容器,测量了容器排水时间随液面高度的变化关系,借助实验结果计算了流量系数值,验证了容器排水时间的等效性关系,实验结果与理论计算符合较好.     

贝叶斯优化卷积神经网络公共场所异常声识别*

针对公共场所异常声的感知和识别问题,提出一种基于贝叶斯优化卷积神经网络的识别方法。提取声信号的Gammatone倒谱系数、倍频程功率谱、短时能量和谱质心,组合成声信号的特征图。构建卷积神经网络作为分类器,利用递增的卷积核设置和池化操作处理不同尺度的特征。基于贝叶斯优化算法优化卷积神经网络的模型参数,对包括火苗噼啪声、婴儿啼哭声、烟花燃放声、玻璃破碎声和警报声的5种公共场所异常声进行识别。该方法的识别结果与基于不同的特征提取和分类器方案得到的识别结果进行比较,结果表明该方法的识别效果优于其他特征提取和分类器方案的识别效果。最后分析了该方法在不同信噪比噪声干扰下的识别结果,验证了该方法的有效性。