双圆柱斜置排列时下游圆柱压力分布和振荡频率的实验研究

当两个圆柱斜置排列并靠得较近时,绕流下游圆柱的流动明显地不同于单一圆柱.本文研究了下游圆柱压力分布受到的影响,并着重于用FFT来分析圆柱表面某些特征点上的压力频谱,研究频谱与圆柱之间的相对距离和位置的关系.当圆柱间距较远时,压力振荡的频率与单圆柱卡门涡节的频率相接近,随着横向间距的接近,频率逐渐降低,然而当两圆柱十分接近时,外侧压力振荡的频率继续降低,但圆柱内侧压力振荡的频率却突然提高,出现了一个圆柱体两侧作用有不同频率压力的情况.     

k-平均问题及其变形的算法综述

k-平均问题是计算机科学和组合优化领域的经典问题之一.k-平均聚类作为最受重视而且最简单易懂的一种聚类分析方法流行于数据挖掘领域.k-平均问题可描述为:给定n个元素的观测集,其中每个观测点都是d维实向量,目标是把这n个观测点划分到k(≤n)个集合中,使得所有集合中的点到对应的聚类中心的距离的平方和最小,其中一个集合的聚类中心指的是该集合中所有观测点的均值.k-平均问题在理论上是NP-难的,但有高效的启发式算法,广泛应用在市场划分、机器视觉、地质统计学、天文学和农业等实际背景中.随着实际问题中遇到的k-平均问题更加复杂,数据量更加庞大,还需学者进行更深一步的研究.罗列出k-平均问题及其诸多变形及推广问题的经典算法,并总结k-平均中尚待研究的若干问题.     

血液动力学中血管流激波与驻波的相互作用

血液动力学问题是生物力学心血管系统中的重要研究课题.血管内斑块处,血管截面和血管壁的材质发生变化,对血液流动产生重要影响.血液流动中基本波及其相互作用对探究血液流动的规律、生理学意义及与疾病的关系有着重要的意义.本文研究血液动力学血液流动简化数学模型的基本波的相互作用.血管流模型是3×3非严格双曲型方程组.构造性地得到了初值为三段常状态时,血管流问题的解,即解决了激波与驻波的相互作用问题.特别地,给出四种后前激波与驻波的相互作用的结果.     

折叠交叉立方体的分支边连通度

r-分支连通度(边连通度)是衡量大型互连网络可靠性和容错性的一个重要参数.设G是连通图且r是非负整数,如果G中存在某种点子集(边子集)使得G删除这种点子集(边子集)后得到的图至少有r个连通分支.则所有这种点子集(边子集)中基数最小的点子集(边子集)的基数称为图G的r-分支连通度(边连通度).n-维折叠交叉立方体FCQn是由交叉立方体CQn增加2n-1条边后所得.该文利用r-分支边连通度作为可靠性的重要度量,对折叠交叉立方体网络的可靠性进行分析,得到了折叠交叉立方体网络的2-分支边连通度,3-分支边连通度,4分支边连通度.确定了折叠交叉立方体FCQn的r-分支边连通度.     

BL代数的等价刻画及更多性质

研究了与H(a)jek的模糊命题演算系统BL相对应的BL代数,提出了仅涉及运算*和→的NBL代数概念并探讨了其有关性质,证明了BL代数与N-BL代数是等价的,进而得到了BL代数更多的性质.     

Fuzzy蕴涵代数的素MP滤子

对Fuzzy蕴涵代数(简称FI代数)的滤子理论作深入研究.首先对由非空集合生成的MP滤子的性质作进一步探讨;然后引入素MP滤子的概念并讨论其基本性质,给出了素MP滤子的若干等价刻画,证明了并半格FI代数的素MP滤子定理;最后利用素MP滤子概念时满足条件(S)的并半格FI代数的MP滤子格((L)MP(X),(∩))中的素元进行刻画.     

关于恒正点列命题的一个结论及应用

在Stolz定理的基础上,得到关于恒正点列命题的一个结论,并重点举例说明其在求解形如lim n→∞ n√xn极限中的应用     

三角帆蚌钩介幼虫体外培养及变态稚贝的形态变化

以超纯水为对照,利用普通温控培养箱,在(24.0±1.0)℃条件下对三角帆蚌钩介幼虫进行了15d的体外培养实验.结果显示:钩介幼虫排出体外24h内存活率显著下降为50.7%(p=0.006);A组(MEM高糖)、B组(RPMI1640)、C组(MEM 199)幼虫变态率分别为(7.5±3.9)%、(13.3±12.0)%、(42.1±10.0)%;D组(L-15)的幼虫变态率最高,为(66.1±3.8)%,极显著高于C组(p=0.007).相关分析表明,培养液中葡萄糖含量与钩介幼虫变态率存在显著负相关(r=-0.886).利用光镜和扫描电镜对体外培养变态发育的稚贝形态观察发现:稚贝双壳表面圆形凹陷数量和深度比幼虫显著减少,双壳边缘外套膜增厚,在外套膜、斧足表面分布有大量乳状突起,但形态不同.体外培养稚贝的外部形态和内部器官均发生了显著改变,完成了变态发育过程.     

基于动态因子和共享适应度的改进粒子群算法

为提高粒子群算法的收敛速度和优化性能,避免陷入局部最优,提出了一种基于动态学习因子和共享适应度函数的改进粒子群算法.在惯性权重w随着迭代次数非线性减少而动态调整学习因子的基础上,引入共享适应度函数.当算法未达到终止条件而收敛时,利用粒子和最优解间距离挑选一批粒子重新初始化形成新群体,并用共享适应度函数对新群体进行评价,新旧2个群体分别追随自己的局部最优解直至迭代结束.对4个典型多峰复杂函数的测试结果表明,该改进算法不仅加快了寻得最优解的速度,而且提高了粒子群算法全局收敛的性能.