基于Matlab系统函数法的汽车轮胎力计算研究

针对轮胎力在汽车动力学模拟及控制系统开发中的重要作用,研究了利用Matlab/Simulink软件中的系统函数来建立Gim理论轮胎模型的模块化实现方法,所建立的轮胎模块在车辆动力学模拟中可直接作为Simulink中的子模块被调用来计算地面作用于汽车轮胎的纵向与横向力。通过动力学数值仿真与实验测试结果的对比分析表明:Gim理论轮胎模型具有很高的精度,能准确的预测轮胎的力学特性,所建立的轮胎子模块通用性强,所需参数少,可直接应用于各种车辆动力学分析与控制系统的研究中。     

基于加权萤火虫算法的关联规则特征挖掘

针对子宫癌病人住院人数的不断增加和住院期间医生所开药方种类繁多的大数据特点,以及传统关联规则算法存在时间效率低的缺点,采用了结合加权萤火虫优化算法和Apriori算法的关联规则挖掘算法Firefly-Apriorialgorithm(YHC-Apriori算法),萤火虫算法具有快速寻找最优解的特点,可以提升关联规则算法的运行效率.将此算法应用到对子宫癌疾病的用药规律方向进行数据挖掘,使得出的结论更准确并且减少算法运行时间.通过医疗大数据得出的宫颈癌常用药以及用药组合,使医生开的药方更精确,更有效.     

自然邻居密度极值聚类算法

针对密度峰值聚类算法存在数据集密度差异较大时,低密度区域聚类中心难以检测和参数敏感的问题,提出了一种新型密度极值算法。引入自然邻居概念寻找数据对象自然近邻,定义椭圆模型计算自然稳定状态下数据局部密度;计算数据对象余弦相似性值,用余弦相似性值来更新数据对象连通值,采用连通值划分高低密度区域和离群点;构造密度极值函数找到高低密度不同区域聚类中心点;将不同区域非聚类中心点归并到离其最近的聚类中心所在簇中。通过在合成数据集和UCI公共数据集实验分析：该算法比其他对比算法在处理密度分布差异较大数据集上取得了更好的结果。     

α-Al_2O_3微粉和SiO_2微粉复合引入对红柱石质自流浇注料性能的影响

采用特级高铝矾土熟料、红柱石、SiO2微粉及α-Al2O3微粉为主要原料,以Secar71水泥为结合剂,固定骨料与细粉质量比为65:35,且固定粉料中SiO2微粉与α-Al2O3微粉的总加入量(w)为8%,研究了仅改变两种微粉的加入比例(α-Al2O3微粉的加入量(w)分别为8%、6%、4%、2%、0,SiO2微粉相应为0、2%、4%、6%、8%)对试样的流动性、高温强度、物相组成和显微结构的影响。结果表明:当α-Al2O3微粉、SiO2微粉加入量(w)各为4%时,其流动性最佳,此时体系在高温下生成了大量的一次莫来石相,针状莫来石晶体穿插在刚玉骨架之间,使材料的常温抗折强度以及抗热震性最优。     

结合基因遗传和贪婪搜索的布谷鸟社区检测算法

为了提高复杂网络社区结构挖掘的精度,结合基因遗传和贪婪搜索提出一种面向模块度优化的布谷鸟社区检测算法(GGCSCA)。布谷鸟种群在有序邻居表上逐维随机游走,并采用优质基因遗传策略,使得种群高效优化,同时应用局部模块度增量最大化的贪婪偏好搜索算法快速提升种群质量,以取得好的社区划分结果。GGCSCA在基准网络和经典网络上进行了实验,并与一些典型算法进行对比,结果说明了本社区发现算法的有效性、准确性和快速收敛性,具有较强的社区识别能力,能够精细地检测出网络社区结构。     

基于Z-Ordering技术的分形属性选择方法

维度规约不但可以提高模式识别及机器学习的效率和准确性,同时作为一种有效的数据预处理技术也得到了众多研究者的密切关注,基于分形的特征选择技术是目前维度规约研究领域的新动态.借鉴Z-ordering索引技术的思想,设计并实现了一种改进的分形属性选择方法ZBFDR(Z-ordering based FDR),该方法仅需要扫描数据集一遍建立底层网格结构,基于该底层网格结构计算数据集的分形维数及实现属性选择操作.ZBFDR避免了FDR(fractal dimensionality reduction)算法多次扫描数据集问题,空间需求也低于OptFDR(optimized FDR),在合成数据集及实际数据集上的实验结果表明ZBFDR具有较为优良的整体性能.     

不同来源α-Al2O3微粉对铝矾土质低水泥浇注料性能影响

探讨了将市售4种不同来源α-Al2O3微粉分别引入到铝矾土质低水泥浇注料中,4种α-Al2O3微粉分别命名为国产A、国产B、进口A、进口B。实验结果表明,进口A铝微粉由于具有双峰分布,且颗粒较细,因而其填充性较好,同时有助于体系内烧结;含有进口A铝微粉试样各项性能最好;国产B铝微粉由于粒度分布较宽,且颗粒较大,含有这种铝微粉的试样各项性能最差;国产A铝微粉颗粒分布也较窄,各项性能指标仅次于含有进口A铝微粉。