光学介质表面波度的计算机模型

任一光学介质表面波度对光散射具有不可忽视的影响.本文对用激光轮廓仪所测物体表面曲线进行研究,运用傅里叶级数和最小二乘法拟合光学介质表面波形形态分布,建立了光学介质表面波度的计算机一维模型.     

基于耦合道Gamow壳模型计算17O和17F的能谱以及16O(p,p)反应的微分散射截面

利用耦合道Gamow壳模型计算了17O和17F的低激发能谱以及16O(p,p)反应的低能弹性散射截面。结果表明,17O和17F中非束缚共振态能级的核子发射宽度的计算需要合理地考虑连续态耦合效应。计算得到的17O和17F的低激发能谱以及16O(p,p)反应的低能弹性散射激发函数都与实验数据吻合较好。这说明基于现实核力的计算可更好地描述16O(p,p)反应的低能弹性散射截面。     

?4模型真空态间的转换算符

本工作在正则量子化的基础上,对$\phi^4$模型的哈密顿量采取正规序来正规化真空零点能,然后微扰计算了至次领头阶的真空态修正。同时首次得到可以在$\phi^4$模型的两个真空态之间转换的算符,我们相信这个算符也是适当极限条件下产生$\phi^4$扭结(kink)的算符的形式。最后简要说明了真空能的应用。     

建模抓本质迁移速解题

模型的建立对高中物理题目的求解至关重要;而学习迁移是指一种学习对另一种学习的影响,也是利用已有的知识经验不断地获得新知识和技能的过程.新知识技能的获得能不断地使已有的知识经验得到扩充和丰富,这就是我们常说的"举一反三""触类旁通"^[1].我们在求解物理问题时往往是将实际问题进行简化,抽象成一个容易求解的物理题解模型,熟练地运用题解模型可以大幅度提高解题效率.我们将在这篇文章中用求解物理习题的方式,对怎样更好地运用物理题解模型解题,以及知识的迁移,总结规律,提升解题速度做进一步的探究.     

干式变压器有限元仿真模型的电磁和振动分析

随着电力需求的逐年增长,干式变压器的数量也在不断增加。干式变压器在运行时存在着振动和噪声的问题,为了对干式变压器振动的规律与特点进行研究,本文建立了干式变压器本体振动的有限元仿真模型,通过电磁分析获得相应的磁场分布,然后利用结构动力学分析得到其本体振动的相关规律。通过对处于运行状态的变压器振动数据进行实测分析,得到变压器振动的特征频率,然后对仿真结果进行对比分析,可以发现振动幅度与频率之间存在的关系。本文的研究结果可对干式变压器的减振降噪研究提供参考。     

汽车滚装码头泊位调度优化模型与算法研究

本文研究滚装码头混合泊位分配和劳动力分配的联合调度优化问题。首先,考虑潮汐时间窗约束、装卸劳动力约束、泊位缆桩分布约束以及泊位不规则布局因素,建立以最小化船舶总服务时间为目标的混合整数规划模型。其次,采用内外嵌套算法设计策略,提出求解该类问题的组合算法。其中,外层是多种群并行进化的遗传算法,生成多种船舶计划顺序,内层为基于规则的启发式算法,用于计算给定计划顺序的目标函数值。然后,基于实际运营数据,生成多组不同规模的算例进行全面数值实验,结果表明所提出的算法可在10分钟内求解包含50艘船、100个泊段的算例。最后,开展基于真实滚装码头运营实例的案例分析,对所提模型和算法在实际码头调度问题中的适用性与高效性进行验证。     

跨界创新联盟关联信用风险传染模型研究

跨界创新联盟是企业创新过程中资源整合与共享的一种有效形式,但在带来企业创新资源共享效益的同时,联盟中复杂的关联关系也构成了联盟关联信用风险传染的新渠道。本文结合复杂网络理论与传染病模型,根据跨界创新联盟特点,在原有资产关联研究的基础上,综合考虑行业关联、资产关联和创新合作关联三种关联关系,改进了风险传播的传染病模型,并进行了数值仿真实验。结果表明：行业关联、资产关联和创新合作关联对跨界创新联盟关联信用风险传染阈值具有综合性影响,增加行业关联和创新合作关联因素,有利于提高关联信用风险传染阈值的精度。此外,资产关联度越高则感染成员密度越大;行业关联度越低,创新合作关联度越高则感染成员密度越小。     

基于异质预期的量子伯川德博弈复杂动力机制分析

针对伯川德双寡头垄断博弈经济系统中出现的混沌现象,利用量子博弈论,构建了基于有限理性与天真预期行为的量子伯川德动态博弈模型,分析了量子纠缠度对纳什均衡点稳定性及复杂动力行为的影响。结果表明:量子纠缠度能增强该系统的稳定性,企业价格调整速度达到某一程度时会导致该系统的复杂混沌特性,纠缠度可以有效控制混沌状态。最后利用数值模拟从分岔、最大李雅普诺夫指数、奇怪吸引子、初始条件敏感性及分数维数方面验证了理论准确性。     

灰色GM(1,1,k,k2)模型背景值及时间响应函数优化

本文提出了一种新的带有时间幂次项的灰色GM(1,1,k,k²)模型,给出了其灰微分方程和白化微分方程基本形式。基于最小二乘法获得了该模型参数估计值,并推导了该模型时间响应函数。鉴于GM(1,1,k,k²)模型灰微分方程与白化微分方程之间存在跳跃关系,首先对灰微分方程的背景值进行了优化,并推导了优化后的背景值计算公式。为了克服初始值的影响,根据误差平方和最小,进一步优化了GM(1,1,k,k²)模型时间响应函数。最后,该优化后的GM(1,1,k,k²)模型被应用于软土地基沉降预测,获得了较好的模拟预测效果,说明模型是可行的。     

债券投资组合业绩归因的多期实证研究

目前国内对投资组合的业绩归因研究主要从管理者层面着手,将超额收益的来源归结为择时能力和选股能力,但这并不适用于债券投资。本文基于Campisi模型,对债券定价公式进行分解,从债券自身的特性来研究组合的超额收益来源,并结合GRAP跨期处理方法,形成多期业绩归因模型,对长期债券投资组合进行归因分析。相对于单期的归因模型,多期归因模型可以对任意一段时间内投资组合的超额收益进行归因,而不是单期归因项的简单加总。本文以中证全债指数为基准组合,对32只债券构成的投资组合进行实证研究,结果表明模型符合市场情况和实际操作情况。因此本文提出的多期业绩归因研究具有实用性。