冗余并联机床驱动力优化解析

驱动冗余可有效消除并联机构在作业空间中的奇异位形,但其导致驱动力分配不唯一。该文针对一台4自由度的冗余并联机床进行了驱动力解析。在运动学分析基础上,得到各支链的偏速度矩阵及偏角速度矩阵,解算各支链的合力/力矩,利用虚功原理建立了该机构的逆动力学方程,并将其变换为线性格式,然后针对驱动冗余的特点,对驱动力分别进行了力优化及能耗优化,其中,力优化计算简单,而能耗优化可降低最大驱动力。该模型适用于冗余并联机构的动力学参数辨识以及动力学控制。     

部分斜拉桥体系参数对动力特性的影响分析

建立三跨双塔部分斜拉桥基准有限元动力分析模型,分别改变支承条件、主梁高跨比、边主跨比以及主塔高度与刚度等主要体系参数,研究其对部分斜拉桥结构动力特性的影响规律.计算结果表明,结构体系参数的变化对部分斜拉桥动力特性的影响较复杂,因此部分斜拉桥工程结构设计时应注意合理确定结构体系参数,以满足抗震设计的要求.     

基于动态计量经济学模型的房地产周期研究

为正确判断房地产发展趋势,以动态计量经济学模型为基础,科学地识别并预测房地产市场周期。采用北京1989—2004年的时间序列数据,将先验经济理论与数据统计分析结合,建立自回归分布滞后的ARM AX模型。对变量进行单整ADF检验和多重协整JJ检验,求出误差修正序列。用包含误差修正项的模型来预测市场周期,弥补中国房地产市场广泛存在的非理性因素影响和统计数据的缺陷。研究表明:北京房地产市场的周期约为4~5 a;2005年的房地产市场正处于扩展阶段;2006年北京房地产市场仍将呈现稳步上升的态势。     

陈骙《文则》的现代修辞观

陈骙的《文则》是中国历史上第一部谈及文法修辞的专著,其价值是多方面的,本文从陈骙创作实践中运用多种积极辞格阐述相关的修辞理论,以评价他的积极修辞观;《文则》"虽以事出创造,不无瑕疵",但论及了语法、句法、辞格、文章、风格、文体等多方面内容,初步建立了大修辞学体系,体现了现代修辞学界所倡导的广义修辞观;陈骙虽是对《诗》《书》《礼》《易》《春秋》等静态书面语言的考察,但用动态的辩证的眼光提出了不少真知灼见,体现了动态的辩证的修辞观。     

一种特殊的单机双目标分批排序问题

考虑目标函数为Cmax和∑ωjCj的单机上批容量无限制的两类双目标分批排序模型:约束模型和线性加权模型.这里通过动态规划的递推算法分别给出了相应问题的多项式时间算法,并分析了算法的时间复杂性.最后指出在本文约束模型解决前提之下.问题相应的主次指标模型也可相应解决.     

传统产业高新技术化的动力机制

从企业的利润最大化目标出发,论述了市场需求拉力、市场竞争压力、技术创新与技术中介的推动力以及政府行为支撑力在企业的技术创新与企业的技术改造中的作用;各动力间相互关联、相互促进的机理及其反馈、放大效应;构建了传统产业高新技术化的动力机制模型。     

苍山洱海地区农田蜘蛛种群结构及优势种动态分析

报道了云南省大理苍山洱海地区农田蜘蛛16科40属59种,其中优势种有7种:星豹蛛Padorsa astrigera、拟环纹豹蛛P.pseudoannulata、黑微蛛Erigone atra、浅斑近微蛛Eperigone fredeorum、额高蛛Gnathonariumsp.、叉斑齿螯蛛Enoplognatha caricis和棒络新妇Nephila clavata.研究结果表明:随着季节的变化,优势种的种群结构呈现上下波动趋势.     

基于RS与GIS的福州市景观格局动态演化研究

在Rs与GIS技术支持下，利用1986年，1993年和2000年3期TM遥感影像，选取反应景观空间结构和景观异质性的指数，分析了福州市区景观格局及动态变化的特征．结果表明，在1986年-2000年间，福州市景观的基质类型是林地，景观的丰富度指数一直是常数，其破碎化程度呈增大趋势．     

客运专线板式无碴轨道动力设计参数

基于高速列车-板式无碴轨道时变系统竖向振动分析理论,研究了车速、轨道几何不平顺幅值、CA砂浆刚度及阻尼等动力学参数对此系统竖向振动响应的影响规律。在此基础上,进一步得出了合理的CA砂浆刚度取值范围。研究结果表明:高速列车-板式无碴轨道系统竖向振动响应均随车速及轨道几何不平顺幅值的增大而增大;合理的CA砂浆刚度取值范围为1.0~1.5 GPa/m;CA砂浆阻尼应尽可能取较大值,有利于降低轨道板的振动,延长板式无碴轨道结构的使用寿命。     

Improved Self-Feedback Gain in the Context Layer of a Modified Elman Neural Network

The use of a range of values for the self-feedback gains in the context layer of a modified Elman neural network is shown to reduce RMS error when modelling a non-linear dynamic system.