关于负超几何分布期望与方差算法的注记

研究了非还原取样模型中负超几何随机变量的联合分布,得到了若干有用的推论.据此给出了负超几何分布的期望和方差的一种分解算法.     

负泊松比蜂窝材料抗爆炸特性及优化设计研究

为了深入研究车辆底部防护组件爆炸冲击下的结构响应，提高防护型车辆的抗爆炸冲击性能，建立了某车辆底部防护组件在爆炸冲击下的有限元模型，并进行爆炸冲击台架试验验证了有限元模拟的可靠性；将内凹六边形负泊松比蜂窝材料作为防护组件的夹芯部分，分析负泊松比蜂窝材料在爆炸冲击下的变形模式，并对比了同等质量的其他3种防护组件的抗爆炸冲击性能。结果表明，含有负泊松比蜂窝夹芯的防护组件具有更优的抗爆性能。建立了以内凹六边形负泊松比蜂窝胞元尺寸参数为设计变量的多目标优化问题的数学模型，采用多目标遗传算法获得胞元几何参数的最优方案，有效降低了防护组件基板的最大挠度和最大动能。     

金属筒形谐振振陀螺的电电磁修调调方法

针对金属筒形谐振陀螺的频率修调时,传统的微量去重调质量的方法需要高精度工艺技术,并且无法实现在线的正交控制的问题,提出了一种针对于合金钢谐振子的电磁调刚度方法。首先建立了环形谐振子的刚度修调理论模型,基于该模型,将对准谐振环的电磁头等效为带负刚度的"径向弹簧",进而得到了金属谐振子的电磁修调算法。在该算法指导下,研究了一套电磁修调方法,并搭建修调系统进行修调实验。实验表明,该方法成功将谐振子的频率裂解从2Hz左右修调至0.02Hz,验证了电磁修调方法的实用性,有望应用于在线的正交控制。     

NSD样本最近邻密度估计的强相合性

本文研究负超可加相依样本的最近邻密度估计强相合性.利用负超可加相依序列的不等式与性质,获得最近邻密度估计的弱相合性、强相合性和一致强相合性.     

默认模式网络与任务正网络之间相互拮抗的神经动力学分析

任务正激活与任务负激活的工作机制是认知功能实现的基本要素.这一拮抗关系的失衡或者受损可能会引发一系列严重的退行性神经疾病，然而到目前为止，尚不清楚这种拮抗现象的神经机制.该文基于默认模式网络与任务正网络在突触层面上相互抑制的假设，并结合多种刺激条件下的工作记忆模型，进行了计算机数值模拟.研究结果表明: 1) 任务正网络与任务负网络之间在神经活动上呈现出拮抗关系； 2) 伴随着工作记忆刺激方向数目的增加，任务负网络神经活动的衰减程度会随之增大； 3) 当工作记忆相关的脑区其神经活动增加时，任务负网络的神经活动减少； 4) 并且随着工作记忆任务难度的增加，任务负网络的神经活动会迅速衰减.这些计算结果都与神经科学实验数据是匹配的.由于任务负激活是默认模式网络的主要特征，因此默认模式网络与任务正网络在突触层面上的相互抑制是这两种不同性质网络之间形成拮抗关系的根本原因.     

负二项分布随机变量数字特征的求解

本文给出了生产实践中被广泛应用的负二项分布的五种定义,研究了该分布对应随机变量的期望、方差等数字特征的求解,汇总了负二项分布与其它分布之间的关系.     

Z_2Z_4-加性负循环码的对偶

在Z_2Z_4-加性码的基础上研究其循环码,进一步地引入其负循环码.通过建立Z_2Z_4下的正交关系,得出其对偶仍是一个Z_2Z_4负循环码;通过在Z_2Z_4码与Z_4[x]-子模之间建立同构映射来刻画其负循环码的结构以及码的参数类型,并用构造性的方法推出了其对偶的最小生成集.这些结果,便于码元等参数的计算及其应用.     

行负相依随机变量阵列的完全收敛性（英文）

本文研究同分布假设条件和随机控制要求下行负相依随机变量阵列最大值部分和的完全收敛性的问题,得到一些新的结果.这些结果推广和改进了已有关于行独立随机变量阵列和行负相依随机变量阵列的相关定理.作为应用,行负相依随机变量阵列的Chung型强大数定律被取得.     

负温钢纤维混凝土受压损伤过程的实验研究

利用岩石力学试验系统(RMT)对负温下钢纤维混凝土进行了单轴压缩实验,测得了-5℃、-10℃、-15℃、-20℃下钢纤维混凝土的应力-应变曲线、杨氏模量、极限应力、泊松比等。实验结果表明材料的强度、杨氏模量随温度的下降而上升,尤其是当温度由-10℃下降至-15℃时,这些物理量变化特别显著,之后它们将逐渐趋于某一稳定值。本文对钢纤维混凝土力学性能的温度效应进行了分析并对实验结果进行了细观上的讨论。最后针对负温钢纤维混凝土应力-应变曲线的特点,基于塑性力学和损伤力学理论,建立了负温钢纤维混凝土的含损伤本构方程。该方程物理概念清晰,形式简单,具有一定的应用参考价值。