基于一种新拓扑图方法的n杆阿苏尔杆组的构型综合与分析

简要论述了目前杆组法在型综合和机构分析方面的现状,计算分析了杆组的特征值,提出了一种新的机构拓扑图表达方法和绘制规则,基于该规则可快速、准确地对全转副6杆、8杆组进行型综合,并给出了全部构型拓扑图。在此基础上给出了基于杆组结构特征的构型数组表示方法,通过一个实例利用上述方法对机构变换进行了分析。     

大连国际会议中心钢屋面稳定性分析

大连国际会议中心是一个大跨空间钢结构,其结构形式复杂,规模大,屋盖结构总的平面投影覆盖面积为25 097.2m2,最大跨度为94.572m。对该屋面结构进行了深入分析,得出了其在特征值屈曲、几何非线性屈曲、弹塑性几何非线性屈曲下的稳定承载力,并对不同分析条件下的稳定承载力进行了比较、分析。     

鄂钢某工程桩基单桩竖向抗压静载试验分析

以鄂钢干熄焦桩基工程为实例,采用堆载平台法,对3根钻孔灌注桩和1根预制管桩进行单桩竖向抗压静载试验,将得到的数据进行处理,作出各个试桩的Q—S,S—lgt曲线图,试验结果表明承载力满足设计要求。     

振动系统特征值问题的矩阵灵敏度分析

应用Kronecker代数和矩阵微分理论，系统地发展了振动系统的特征值和特征向量的矩阵灵敏度分析方法，给出了向量值和矩阵值数的结构系统的特征值和特征向量的灵敏度，通过求导数排列成二维矩阵，所得的结果易形成计算机程序。该方法可以扩展延伸到具有一般矩阵和重根的特征值灵敏度分析的问题之中。     

驾驶员对汽车行驶方向稳定性影响的分析方法

在驾驶员一汽车闭环系统操纵动力学模型基础上，将驾驶员参数变化范围用区间数表示，用直接优化法对非对称区间矩阵特征值问题进行求解，从系统与控制理论角度定量地揭示了驾驶员对汽车行驶方向稳定性的影响。分析结果表明，汽车行驶方向稳定性的区间分析方法可以应用于使车适合于人的汽车操纵动力学设计。     

基于自激法的小干扰稳定特征值的分布式算法

由于中国电力系统的运行和管理具有分层分区的特点,传统的集中式的小干扰稳定分析方法很难满足在线计算的要求.文中基于带边界分区的互联电网切分方法,从传统的电力系统小干扰稳定分析的自激法出发,提出了小干扰稳定特征值的分布式算法.算法在计算过程中只需要各区域传递边界节点状态量等少量数据,适用于电力系统的分布式环境,具有较好的实用性.对IEEE 39节点系统的验算结果证明了算法的合理性和有效性.     

基于结构保留LDAE的SSO模型及其广义特征根分析

提出一种采用结构保留的线性化微分代数方程(LDAE)模型进行电力系统次同步振荡小扰动特征根分析的方法。该模型直接由电力系统各元件的LDAE模型出发,根据网络的拓扑结构将元件模型快速组合成模块化的全系统模型。保留所有代数变量和系统结构,推导基于该LDAE模型的广义特征根和特征向量计算公式,进而进行特征根灵敏度分析。由于采用模块化建模而且不需要消去元件的代数变量,有利于将LDAE建模方法进一步推广用于柔性交直流联合电力系统的次同步振荡(SSO)建模和分析。通过对IEEE关于SSO的第1标准模型和双机无穷大母线系统的计算机仿真分析,证实了所建立模型和相应分析方法的正确性和有效性。     

SUPRENUM software for the symmetric eigenvalue problem

The effecient use of the SUPRENUM computer calls for a careful choice of adequate algorithms and an implementation taking into account the special characteristics of a parallel computer with distributed memory. To demonstrate these facts, well-known algorithms solving the symmetric eigenvalue problem are presented, parallelized in particular for the SUPRENUM machine.

The main problems arise in the amount of communication calls, and ways are shown to reduce this amount by using block algorithms rather than the usual ones.     

一种基于最小特征根分析的直线检测算法

本文利用直线上的点具有的共线性特征来进行直线检测.连续边界上像素点坐标的统计可以构成一协方差矩阵,理论上证明了共线性特征可用此协方差矩阵的最小特征根描述,并发现:最小特征根值越小,这些像素点的共线性越好.由此提出了一种快速、强健的直线检测算法.理论分析与试验结果表明,此方法大大加快了直线提取的速度,并具有较好的直线检测效果.     

求解广义特征根问题的反馈神经网络方法

研究了广义特征根问题求解的神经网络方法,给出了求解该问题的一个时间连续性反馈网络模型,利用LaSalle不变原理分析并证明了该网络的拟全局收敛性,这是网络能够确切的求解广义特征根问题的保证．同时,该网络解决了已有的基于罚函数方法构造的特征根问题的神经网络存在的一些基本缺陷:其一,基于罚函数的网络模型所得到的解可能不是真解,甚至可能都不是可行解;其二,它们的共同缺陷是有一个需要调节的参数,但是参数的选择并没有一个可供参考的准则;其三,这些模型的稳定性无法保证．本文所提出的网络模型解决了这些问题,并且,此网络具有一个很好的特征就是在初始点选定在问题的可行解集的话,网络轨线将永远是可行的并收敛到一个广义特征向量．最后,数值模拟也表明这里所提出的网络的可靠性能,进一步证明了此网络可以很好地求解广义特征根问题．