一种舰用橡胶减振器疲劳寿命预测方法研究

针对橡胶减振器在舰船设备应用中常伴随着不可预见的疲劳失效问题,对舰用BE-300型橡胶减振器疲劳寿命预测方法进行了研究。基于连续介质力学理论,通过开展橡胶材料拉伸疲劳试验,建立了减振器橡胶材料的疲劳寿命预测模型;根据减振器橡胶材料的单轴拉伸和单轴压缩试验数据拟合结果,选择2阶多项式本构模型进行了橡胶减振器的有限元仿真;根据有限元仿真计算结果提取了橡胶减振器的最大主应力分量,结合橡胶材料疲劳寿命模型预测了橡胶减振器的疲劳寿命。研究结果表明:选取不同的疲劳损伤参量所得到的寿命预测结果并不相同,以等效应变为损伤参量对橡胶减振器寿命进行预测得到的结果与实际情况较为符合,该方法可用来预测舰用橡胶减振器的疲劳寿命。     

基于混合遗传神经网络的运动员专项成绩预测系统设计

针对传统运动员专项成绩预测系统一直存在无法达到实质性的综合预测的问题,提出并设计基于混合遗传神经网络的运动员专项成绩预测系统。通过混合遗传神经网络,导入运动员专项数据,根据系统内部节点间调整,对运动员专项数据信息进行处理,建立专项成绩灰色预测模型,实现运动员专项成绩预测。实验数据表明,所设计的成绩预测系统能够进行高精度的专项成绩预测。     

基于非参数密度估计的不确定轨迹预测方法

随着大量移动设备的出现，准确和高效的轨迹预测有助于提高面向位置的应用和服务的质量和水平.针对现有方法对轨迹不确定性缺乏有效建模的问题，提出了基于非参数密度估计的不确定轨迹终点预测方法.在轨迹建模及模型训练阶段，利用非参数估计对起点与终点相同的轨迹构建基于密度分布的不确定轨迹模型；在轨迹预测阶段，将待预测轨迹视为轨迹数据流，并通过KS（Kolmogorov-Smirnov）检验方法与具有相同起点的不确定轨迹模型进行匹配，其中匹配程度最高的不确定轨迹即为预测轨迹.通过真实轨迹数据集上的实验表明，与现有各类主要轨迹预测方法相比，本方法在不同条件下的预测效率与准确性都有较明显优势.     

深大水库高陡土质库岸塌岸预测图解模型研究

茨哈峡超高坝的库区土质岸坡,以松散-弱胶结的Q_3砂砾石为主,多呈台阶型近直立状,坡高300 m以上,且部分库段构成水下岸坡的主体。对该类高陡砂砾石库岸进行塌岸预测,目前尚无可借鉴的工程实例,且常用的预测方法大多适用性较差。在塌岸机理研究结论的基础上,从"两段法"塌岸预测图解法的基本思路出发,结合实际地质条件、水库运行方式和"库岸结构法"适用性,对两段法图解模型的预测起始点、水位波动带进行修正,对水上、水下稳定坡角进行选择研究,提出了较适于茨哈峡水库高陡土质岸坡的"三段法"塌岸预测图解模型。