非线性系统无需初始条件预设性能有界H_(∞)容错控制

针对一类具有外部扰动和传感器故障的非线性系统,本文研究了其自适应预设性能有界H_(∞) 容错控制问题.本文提出一种新的预设性能控制设计方法,使得预设性能函数的选择与系统被约束变量的初始状态完全无关,用一种全新的方式解决了传统预设性能方法的控制效果依赖被约束变量初始条件的问题.基于该设计方法和有界H_(∞) 控制方法,在未知系统初始条件的情况下获得了系统的自适应预设性能有界H_(∞) 控制器.本文所设计的控制器能够保证系统中的所有信号都是有界稳定的,系统的输出变量能够被预设性能函数约束,并且对于外部干扰具有很好的抑制作用.最后,仿真结果验证了该控制器的可行性及有效性.

新常态下企业财务管理创新的动因、初始条件与策略

在经济结构调整和市场竞争日益激烈的背景下,传统的财务管理模式已难以满足企业发展需求。尤其在科技迅速发展的当前,数字化工具,如大数据分析、人工智能等技术,成为推动财务管理创新的关键驱动力。基于此,重点分析新常态下企业财务管理创新的动因和初始条件,进一步探讨企业财务管理创新的策略。

以x^((1))(n)为初始条件的GM模型

自 1 98 2年灰色系统理论创立以来 ,关于GM模型的研究 ,都是以序列X(1 ) 的第一个分量作为灰色微分模型的初始条件进行建模的 ,这样造成对新信息利用不够充分。根据灰色系统理论的新信息优先原理 ,在建模过程中赋予新信息较大的权重可以提高灰色建模的功效。因此本文在建立灰色模型时 ,把X(1 ) 的第n个分量作为灰色微分模型的初始条件 ,对GM模型进行了改进 ,从而使所建模型的预测精度大为提高。最后 。

同时利用x^((1))(1)和x^((1))(n)为GM(1,1)建模初始条件的预测方法研究

以灰色GM(1,1)模型初始条件的优化为主要研究目的,分别讨论了以x(1)(1)、x(1)(n)为初始条件的GM(1,1)建模机理;提出了同时利用x(1)(1)和x(1)(n)为GM(1,1)模型初始条件的新方法,以x(1)(t)的模拟值与原始数据的1-AGO序列的误差平方和最小为约束条件,推导了初始条件优化后的预测模型公式;对模型预测精度起决定性作用的参数进行分析,给出了初始条件优化后模型的适用范围。经大量的数据模拟和预测,发现初始条件优化后的GM(1,1)模型各项精度指标均优于传统的GM(1,1)模型。

基于复杂网络的网络市场新产品扩散:采用网络和初始条件的作用

运用复杂网络方法研究网络效应新产品扩散中采用网络结构和初始条件对扩散模式的作用。所有潜在采用主体位于一个复杂网络上,每个主体综合自己对新产品的偏好和邻居的决策决定是采用新产品还是继续等待,所有主体的决策共同决定新产品扩散模式。结果表明,网络结构的作用依赖于主体决策机制:对于创新市场,网络异质性阻碍了新产品扩散;对于替代市场,网络结构对扩散模式没有影响。初始采用比例增大导致稳态扩散比例增加,但边际作用单调下降。研究结果对管理采用网络和开发有效的新产品扩散战略有重要意义。

背景值和初始条件同时优化的GM(1,1)模型

GM(1,1)模型是有偏差的灰指数模型,其精度取决于背景值的构造形式和初始条件的选取。已有的研究文献均是从一个侧面单独改进GM(1,1)模型,单独采用优化背景值方法或优化初始条件方法可以在一定程度上提高模型精度,因为两种改进方法完全独立。这里提出一种同时优化背景值和初始条件的新GM(1,1)模型,通过模拟数据的比较表明,新优化GM(1,1)模型有更高的精度。

初始条件及喷雾对柴油机缸内流动影响研究

将柴油机缸内气体与整个燃烧室部件(气缸盖-气缸套-活塞组)作为一个耦合体,在对耦合体进行传热数值模拟的基础上得到缸内流动计算的壁面边界条件.利用大型通用CFD软件STAR-CD及ES-ICE对6110柴油机缸内三维非稳态流动进行数值模拟研究,着重分析不同初始条件及燃油喷射对缸内流动的影响.研究结果表明初始条件在柴油机进气过程缸内流场多维计算中主要影响流场的流动状态,特别是涡团形状和中心位置;喷雾过程中燃油的喷射流动直接影响到缸内的流场分布.

顾及不同初始条件的GM(1,1)变形建模研究

为研究GM(1,1)模型初始条件对变形预测的影响,首先,讨论了不同视角下GM(1,1)初始条件选取的特点;其次,融合新陈代谢和新信息优先建模思想,提出基于初始条件滚动的RnGM模型;最后,通过实例将RnGM模型与已有的初始条件优化的GM(1,1)模型的预测结果进行比较。结果表明,RnGM具有较好的预测精度,更适合变形预测。

初始条件与突变载荷对径向滑动轴承瞬态润滑性能的影响

研究在油水两相流体润滑条件下,径向滑动轴承启动阶段液膜压力和液膜厚度等参数的变化规律,分析初始条件对轴承稳态润滑性能的影响,以及突变载荷对轴承润滑的影响。结果表明:启动阶段液膜压力先迅速增大,达到最大值后逐渐减小达到稳态,液膜温度持续增加最终达到平衡,承载瓦块处液膜厚度随着压力的增大而减小,非承载瓦块处间隙增大;不同初始载荷、温度、转速对轴承润滑性能都有显著影响;突变载荷会造成液膜压力的突变,同时对液膜温度、液膜厚度也有影响。

考虑任意初始条件的均质土质覆盖层降雨入渗解析解

均质土质覆盖层作为填埋场与大气环境的隔离结构其主要功能是控制雨水入渗,近些年该类覆盖层在北美一些干旱和半干旱地区被证明是有效的。基于二维非饱和土渗流控制方程,采用可考虑土体进气值的指数函数描述土体的土水特征曲线和渗透系数曲线,使用单位梯度边界作为土质覆盖层的底部边界条件,推导出可考虑任意初始条件的降雨入渗移解析解。通过与前人试验结果比较与分析,证明了该解析解的有效性。对比分析了均质土质覆盖层底部分别取单位梯度边界、渗流审查边界和固定孔压边界对降雨入渗及渗漏量的影响,分析结果表明:与渗流审查边界和固定孔压边界相比,单位梯度边界更适合土质覆盖层的渗漏量计算。利用该解析解分析不同初始条件对累计渗漏量的影响,结果表明覆盖层累计渗漏量随其底部初始体积含水率的增加而增大。为土质覆盖层防渗漏性能评价提供了一种简单实用的计算方法。

初始条件影响气体非稳定爆轰波在弯管中传播特性的实验研究

对丙烷 氧气 空气的预混气体非稳定爆轰波通过圆形截面弯管时传播特性包括弯管角度以及预混气体的初始浓度和初始压力的影响因素进行了初步的实验研究 .结果表明 ,初始条件对可燃气体非稳定爆轰波经过弯管时爆轰参数有很大影响 .随着弯管角度的增加 ,弯管后非稳定爆轰波强度先增加后减小 ,弯管前非稳定爆轰波强度变化很小 ;随着预混气体的初始浓度和初始压力的增加 ,弯管前后非稳定爆轰波强度增加 .

不同STOKES数和初始条件对炉内固体颗粒弥散的影响

采用Eulerian-Lagrangian随机轨道模型方法,对四角切圆炉膛内不同Stokes数的固体颗粒运动进行了分析。通过对比3种粒径颗粒在燃烧器区、炉膛出口等处颗粒速度、体积分数等,显示出由于惯性、跟随性和湍流扩散能力的差异,在炉内的弥散运动也存在不同特点。文中讨论了颗粒运动特性及差异与结渣和烟温偏差等的关系。另外,通过分析起始于不同一次风口的颗粒轨道,发现由于燃烧器区气流变化剧烈,致使不同颗粒在炉膛内飞行距离和停留时间明显不同。模拟结果与3D-PDA测量的颗粒速度进行对比,结果较为吻合。

卡尔曼滤波初始条件对捷联惯导对准的影响

针对捷联惯导对准卡尔曼滤波器初始条件无法很准确给定的情况,研究了卡尔曼滤波器初始条件对捷联惯导对准精度的影响。分析了错误先验假设条件下卡尔曼滤波算法的误差,推导了滤波器计算均方误差与实际均方误差的关系。对于一般多元回归系数估计问题,比较了卡尔曼滤波算法与最小二乘算法,给出了当先验假设不准确时卡尔曼滤波算法优于最小二乘算法的一个充分条件。对捷联惯导静基座对准问题进行了仿真,仿真结果表明:合理选择初始均方误差矩阵能大大改善卡尔曼滤波启动阶段性能。初始均方误差矩阵选择为真实初始均方误差矩阵的一个较小上界是合理的。

不同初始条件下的南宁膨胀土胀缩应变试验研究

针对南宁中等膨胀土,进行了侧限无荷、有荷膨胀试验、收缩试验及干湿循环试验的一系列试验,分别建立了南宁膨胀土在无荷和轴向加压条件下侧限膨胀应变与初始含水率、干密度和竖向荷载之间的关系式,分析了膨胀率与过程吸水量的关系、线缩率与初始含水率关系。试验结果表明:在其他条件相同情况下,膨胀应变与初始含水率呈反比线性关系,与初始干密度呈正比线性关系,与竖向压力呈半对数反比关系;膨胀量与过程吸水量呈正比线性关系。最后建立了南宁膨胀土膨胀应变三元回归方程模型,为预测和估算膨胀土路基的膨胀潜势和差异隆起提供了依据。

初始条件和边界条件对区域模式模拟青藏高原区域气候的影响

用ＧＦＤＬ气候场及ＧＣＭ的模拟结果分别为区域模式（ＭＭ４）提供初始条件和边界条件，模拟了青藏高原地区夏季区域气候特征。通过比较不同初始条件和边界条件时区域模式的模拟结果，分析了初始条件和边界条件对模拟结果的影响。虽然这两种方法都模拟出了青藏高原附近的主要区域气候特征，但ＧＦＤＬ提供初始条件和边界条件时ＭＭ４的模拟结果明显优于用ＧＣＭ提供初始条件和边界条件时的模拟结果，特别是在高层。ＧＣＭ输出结果与实际资料的系统误差也导致了ＭＭ４模拟结果的系统误差。

智能财务人才培养变革动因、初始条件与实现路径——基于后发达地区视角

后发达地区智能财务人才培养任重而道远。对于后发达地区高校而言,财务人才培养是否需要转型,转型方向的确定,是否具备转型的条件,以及如何实现转型等,都是亟待讨论和解决的重大问题。文章以广西高校为例,探讨后发达地区高校智能财务人才培养,沿循智能财务复合型人才培养的“变革动因→初始条件→框架体系→实现路径”内在逻辑链条,对上述问题给予探索性和系统性分析,为后发达地区高校探索智能化时代“新文科”经济管理复合型人才培养提供了可能启示。

灰色GM(1，1)幂模型初始条件的组合优化

针对GM(1,1)幂模型求解初始条件的优化问题,提出一种基于原始序列新旧信息的线性组合优化方法。在模拟误差平方和最小化的目标下,构建初始条件组合权重的优化模型,给出最优组合权重的解析式。最后以中国高中升学率的数据为例,验证了此优化模型的有效性和优越性。结果表明初始条件优化方法能够有效地平衡新旧信息的权重,并提高GM(1,1)幂模型的模拟和预测精度。

基于最优初始条件和动态辨识参数的灰色时程数据预测

在传统的灰色预测模型中 ,白化微分方程的初始条件和辨识参数一旦确定便不再改变 ,这不太适合于动态及长期的数据预测 .针对这种情况 ,提出了一种能动态选择最优初始条件及相应辨识参数的新型灰色 GM( 1 ,1 )预测模型 .该模型先对每个预测初始值都用 GM( 1 ,1 )进行预测 ,并计算平均相对预测误差 ,使平均相对预测误差最小的那个观测值即为微分方程的最优初始条件 .然后将用此初始条件预测的新信息数据替换原来最老的那个数据 ,算出新的参数 ,即动态求解辨识参数 .将此模型用于时程数据的预测中 。

GM(1,1)初始条件改进的研究及在预测中的应用

根据灰色系统理论的新息优先原理,将X(1)的第m个分量作为灰色微分模型的初始条件对GM(1,1)模型进行了改进。在此基础上,分别给出了以x(1)(n)和x(1)(k-1)作为初值的GM(1,1)-x(1)(n),GM(1,1)-x(1)(k-1)模型。最后以实例验证了这两种模型较传统的GM(1,1)-x(1)(1)模型的有效性。

无偏灰色Verhulst模型初始条件的优化

针对传统无偏灰色Verhulst模型初始条件的选取问题,分别提出了以x(1)(1)和x(1)(n)为初始条件的优化模型,使得原始序列的一阶累加生成序列与其模拟值的误差平方和达到最小。在此基础上,给出了最优初始条件下的无偏灰色Verhulst模型的预测公式,并通过实例验证了优化模型的有效性和实用性。