考虑外界影响的元动作单元故障概率模型

为描述数控机床运动构件的故障率随时间变化的情况,本文从元动作单元出发,建立了一个关于元动作单元的故障概率模型.首先,根据元动作单元故障发生的原因将故障分成两类,随机故障和老化故障.然后,根据这两种故障类型故障数据的不同特点,选用两个不同的概率分布函数分别进行描述,随机故障用泊松分布进行描述,老化故障用威布尔分布进行描述.接着,给出这两种故障概率模型中各参数的物理意义和估计方法.更进一步,工作负载和工作环境会分别对元动作单元的老化故障和随机故障的故障率造成影响.为比较这两者对故障率影响的大小,提出了工作负载参数R l和工作环境参数R e,并给出这两个参数的估计方法.最后,根据收集到的运动构件的故障数据作出频率直方图,同时,对故障数据进行参数估计得到概率密度函数,并将这两者画在同一幅图上,发现两者具有较好的拟合效果.表明提出的元动作单元故障概率模型适合于描述运动构件故障率随时间的变化,模型有效.     

我国档案学研究方法现状管窥

通过对《档案学研究》(2010—2012年)共3年刊载学术论文的研究方法的统计分析,阐述了档案学研究方法的特点与不足,提出了档案学研究方法的发展对策.     

高温作用后砂岩物理力学性质阈值温度的确定——基于机器学习算法

通过采用机器学习算法，提出了高温作用后砂岩物理力学性质变化的阈值温度的确定方法。基于Python语言，利用K-Means、SVM算法，实现了对样本数据的分类和聚类，确定了阈值温度区间，验证了二分类法的合理性和准确性.结果表明，砂岩样本的阈值温度区间为400~600 ℃，阈值温度上下砂岩的物理力学性质存在显著差异，体现为阈值温度区间以下的岩样物理力学性质较为分散，而阈值温度区间以上的岩样物理力学性质较为集中.     

高维Euler方程组的强松弛极限

利用能量积分, 讨论在初值充分小的情形下, 高维带有阻尼项的Euler方程组光滑解的整体存在性和强松弛极限, 得到了解的一致先验估计, 并证明当松弛时间趋于0时, 整体解的渐近行为由多孔渗流方程控制.     

体育消费的学理脉络、统计内容及其实施策略

采用文献资料法，依次从学理脉络、统计内容及其实施策略展开关于体育消费以及体育消费统计的讨论。认为：从学理上看，体育消费作为一个复杂概念，既牵涉宏观经济社会发展，也与文化意识形态紧密联系；而作为准确把握体育市场、把脉体育发展情况的基础性工作之一，体育消费统计则应该避免将体育消费概念泛化。应以体育政策为导向，面向人民的美好生活需要，对接国民经济统计制度，考虑建构以“体育教育与培训、体育文化与娱乐、体育保健与康复、体育传媒与信息、体育衣着耐用品、其他体育用品与服务、个人间接体育消费”为核心指标的统计框架，并通过长效工作方案的设计使体育消费统计工作制度化，通过统计调查制度的建构使体育消费统计执行有效化，通过统计数据的测算推算使体育消费统计结果精准化。     

动物试验方法的专利申请

 为判断动物试验方法是否具备实用性，分析了中国关于实用性的相关规定，通过4个典型案例对动物试验方法是否属于非治疗目的的外科手术方法、是否具备实用性进行了分析，总结判断标准并给出了撰写权利要求的建议。在撰写动物试验方法的专利申请时，应当注意该方法的目的及该方法是否包含外科手术步骤，并针对该方法的不同情况采用不同的撰写策略。     

一种立体织机平行打纬机构的设计与优化

针对多层织物织造过程中,各层纬纱打纬力需保持一致以及需要减少钢筘与纱线之间摩擦的要求,提出八连杆平行打纬机构,并根据工艺要求对打纬机构进行优化。以打纬机构的主轴转动140°时,筘座在后心位置处的近似静止位移Δs最小为优化目标,通过Matlab软件分析确定设计变量,优化钢筘在后死心位置的近似停留时间。运动学仿真结果表明,优化后的打纬机构不仅保证了钢筘的打纬动程和其在后死心处的静止时间,而且增大了钢筘的惯性打纬力,有利于厚重织物的打纬。     

刀柄砂光处理的六轴数控抛光系统的设计

针对人工抛光刀柄的质量不稳定等问题,设计了由HUST-CNC-H6C六轴控制器为核心的一套数控抛光系统,以解决整个刀柄的砂光处理.在软件设计部分,特别加入了通过手摇轮正反转来控制程序正反运行的功能,同时也为后期的调试工作带来了方便.实践表明:该控制系统在物理样机上可对刀柄焊缝进行一次性抛光处理.     

基于变量选择-神经网络模型的复杂路网短时交通流预测

摘要： 针对传统交通流预测模型正在由单断面历史数据处理向多断面、多时刻历史数据处理转变,但在考虑各断面间的影响时,多变的交通状况往往会使预测模型复杂化的问题,引入一种多元线性回归最小绝对收缩和选择算子方法(Lasso),并利用其优秀的变量选择能力,在复杂路网多断面中选出相关性较高的断面；结合神经网络(NN)的非线性特性,提出了Lasso NN组合模型.结果表明：Lasso NN模型在路网交叉口对未来15 min交通流数据预测的误差率低于9.2%；在非交叉口的误差率低于6.7%,总体优于各自单独使用得出的结果.     

基于交通信号灯信息的混合动力汽车节能预测控制方法

针对传统混合动力汽车控制方法不考虑已知道路交通信号灯信息对车辆能量管理影响的问题,提出了基于交通信号灯信息的混合动力汽车节能预测控制智能优化策略。通过建立混合动力汽车系统的简化模型,并采用连续广义最小残量方法求解模型预测控制问题。运用MATLAB/Simulink进行仿真,仿真结果验证了交通信号灯信息模型的有效性,以及所设计的模型预测控制算法大幅度提高混合动力汽车的燃油经济性的能力和实时控制性能。研究结果表明所提出的控制策略可以实现车辆行驶轨迹的优化控制,显著提高了车辆的燃油经济性,并满足系统的实时最优控制要求。