二项式函数f(x)=(1+x)~α(α≠0)的幂级数展开式及其应用

详细介绍了二项式函数f(x)=(1+x)~a(a≠0)的幂级数展开式、收敛域的确定及其二项式级数在数学中的应用。     

Differential multiuser detection using a novel genetic algorithm for ultra-wideband systems in lognormal fading channel

We employ a multiuser detection (MUD) method using a novel genetic algorithm (GA) based on complementary error function mutation (CEFM) and a differential algorithm (DA) for ultra-wideband (UWB) system...     

水网密集区粘土路基当量回弹模量的预估分析

基于非饱和土基本理论,利用基质吸力及土水特征曲线的最新研究成果,对受地下水位控制的粘土路基的平衡湿度状态进行了预估分析;同时采用室内重复动三轴试验方法,建立了非饱和粘性路基土动回弹模量的双线性本构经验预估模型。将上述研究成果相结合,创建了综合考虑路基湿度和应力状态的路基当量回弹模量的预估方法,并结合实体工程建立了以地下水位、路基填筑高度为核心的路基当量回弹模量预估方程。通过与试验路上传统测试方法测试结果的对比分析,表明该评价方法具有准确、可靠特点。研究成果从平衡湿度和应力状态耦合控制的角度,对水网密集区粘土路基当量回弹模量的确定提供了新的视角和途径。     

楼板对钢筋砼异形柱框架破坏机制的影响分析

采用基于柔度法的纤维模型梁柱单元,对按现行混凝土异形柱结构技术规程设计的异形柱框架结构,分别按考虑和忽略现浇楼板及其钢筋对梁抗弯能力的增强作用2种情况,分别进行了单向水平罕遇地震输入下的空间结构弹塑性动力分析。对比分析结果表明,现浇楼板及其钢筋将提高框架梁的抗弯能力,从而改变罕遇地震作用下混凝土异形柱结构的破坏模式,对于高烈度区混凝土异形柱结构影响尤为明显,因此该类结构在抗震设计中必须考虑现浇楼板及其钢筋的影响。     

端部约束悬臂输流管道的非线性动力学特性

针对悬臂端受线性弹簧支承和扭转弹簧约束的约束悬臂输流管道,采用分岔图、相平面图、Poincare截面和Lyapunov指数等非线性振动的数值仿真方法,研究其在自激-参数激励-外激励联合激励作用下的非线性动力学特性,分析系统出现周期和混沌运动响应的参数条件,揭示其通向混沌的途径,探寻各参数对输流管道振动特性的影响规律和各参数之间的相互制约关系.数值仿真结果表明,管道系统随质量比、端部约束刚度和管道粘弹性系数的不同,分别呈现周期、概周期、阵发性和混沌运动多种响应形式,系统通过倍周期分岔或阵发性进入混沌,通过倍周期倒分岔脱离混沌.     

封装板式冰蓄冷系统蓄能模糊建模与分析

针对冰蓄冷系统蓄能的非线性特性,将自适应神经网络应用于封装板式圆罐型蓄冰装置的蓄能初始化和释冷出口温度实时运行的模糊建模,进行了冰蓄冷系统蓄冷量的模糊建模,确定了实验影响因素载冷剂进口温度、载冷剂流速、蓄冷时间的隶属度函数和模糊推理规则.运用减法聚类法和网格法对模型进行初始化训练与运行对比,使蓄冷系统能够跟踪负荷情况.通过调控影响因素的参数,可以更合理地初始化设定蓄冷阶段的蓄冷量.利用该建模程序进行实时释冷出口温度模糊建模策略验证,模型运行平稳.冰蓄冷装置蓄能模糊控制性能的优化保证了蓄冷量与负荷相匹配,实时输出释冷出口温度,进而达到冰蓄冷空调系统优化及经济运行的目标.     

动态环境下几个改进微粒群算法的性能比较

微粒群算法是一种模拟动物群体行为的随机优化算法,而且已经提出了许多改进策略,然而,受各种不确定因素的干扰,现实世界中很少有系统是静态的,因此动态优化问题的研究更具有实际的工程意义。为此,在动态环境下,用最近提出的两个改进微粒群算法同标准微粒群算法以及其他两个高性能的改进微粒群算法进行性能比较和分析。通过比较,本文得出在不同的动态环境下,不同的算法表现出了相异的特点。     

一种动态不确定环境下的机器人路径规划算法

为了提高机器人在动态不确定环境下的实时性和适应能力,提出了一种机器人实时路径规划新方法.采用环境信息处理算法,通过搜索实时局部环境信息特征信息的方式对环境信息进行分析和处理.该方法能够捕捉动态障碍物并对动态障碍物的运动规律进行预测,将特征信息及时更新给运动动作规划算法部分.运动动作规划算法是通过引入启发式思想选择双安全子目标点,完成规划运动动作并实现优化路径.在不同环境下进行仿真实验,检验了算法的有效性,证明算法在动态不确定环境下具有良好的实时性和适应性。     

基于改进遗传算法辨识空间机器人动力学参数

为了减小空间机器人动力学参数的误差,提高轨迹规划精度,根据空间机器人的角动量守恒方程,利用名义动力学参数估计角动量与真实角动量的差异,建立动力学参数辨识的误差模型,给出遗传算法的适应度函数.针对常规遗传算法容易出现"早熟"现象,采用小区间生成法、大变异策略和精英保留策略对其进行了改进.以六关节空间机器人为例进行的仿真结果表明,在参数复杂的情况下,采用改进后的遗传算法,计算效率和辨识精度均得到了提高。