沙粒跃移轨迹参数的统计研究

高速频闪摄影从实验技术上加强了对沙粒跃移运动及其参数的研究,但因拍摄沙粒的成像点不完整又存在局限性,用曲线拟合高速频闪摄影的跃移沙粒轨迹可以补足缺失的成像点。本文对高速摄影的沙粒轨迹进行曲线拟合,从拟合曲线反求出沙粒的起跳角θ0、上升段跃高H1、上升段跃距L1、沉降角θt、下降段跃高H2、下降段跃距L2,并对各参数进行统计分析,得出各参数间的函数关系式,为进一步研究颗粒跃移运动过程提供基础。

复杂自由曲面曲率分布特征对数控铣削性能的影响

针对复杂自由曲面的数控铣削性能难预测的问题,提出曲面曲率分布特征值,用于评价数控加工效率和加工精度。在构建的刀位面上策划等间距行走的刀位轨迹,建立刀位轨迹长度和刀具间的最大残余高度作为加工效率和加工精度的评价指标,分析曲面曲率分布特征值对加工效率和加工精度的影响。试验结果证明该自由曲面数控加工模式的有效性。分析发现,随着曲面曲率分布特征值增大,刀位轨迹长度和最大残余高度同时增加,导致加工效率和加工精度同时下降。此外,在曲面曲率分布特征值小于0.5mm–1时,加工效率降低幅度不超过7%,但加工精度却下降6～7倍。因此,曲面曲率分布特征值可用于评价和预测复杂自由曲面的数控铣削性能。

高风速下沙粒跃移跃距的实验研究

跃距是颗粒运动的重要参数之一,沙粒跃距的实验研究对沙粒跃移理论研究有重要的参考意义。由于高风速下沙粒跃移轨迹平缓,飞行距离较长,因而,高风速下沙粒跃距的实验研究很少。通过对沙粒跃移特点进行分析,提出同时采用水平集沙仪和垂直集沙仪观测沙粒跃距的方法,并采用该方法对高风速下沙粒跃距进行野外观测研究。结果表明,沙粒跃距随粒径减小呈指数规律增大,沙粒粒径与运动方式转换趋势与前人研究结果基本一致,说明该方法测量沙粒跃距是可行的。

不同耦合方式下相依网络的级联故障评估

为了更全面地评估级联故障对相依网络的影响,采用随机耦合、同配耦合和异配耦合3种不同的连边耦合方式,构建相依边为逻辑依赖的相依网络。提出一种新的负载全局分配的级联故障模型,从最大连通子图、迭代步长、过载节点分布等方面评估级联故障的结果。仿真结果表明:(1)同配相依网络比随机相依网络和异配相依网络有更小的最大连通子图占比,且非最大连通子图占比的差异非常显著;(2)容忍系数增大时,同配相依网络的迭代步长下降最为缓慢,不同耦合方式的相依网络在容忍系数取值0.1处均取到步长峰值;(3)不同耦合方式的相依网络在首次故障迭代时,过载节点倾向于选择初始故障节点的邻居节点的邻居节点,而非故障节点的邻居节点。

利用矩阵求极大相容类的一种方法

寻找相容关系的极大相容类和简单图的极大完全子图，在解决二元关系与数据挖掘和管理决策中的具体问题时有重要作用。利用相容关系的极大相容类与简单图的极大完全子图之间的对应关系，对极大完全子图的路径长度进行分析，得到了关于极大完全子图路径长度的一个定理。并根据该定理构造了一个用矩阵的路径长度搜索简单图的极大完全子图的方法，进而利用该方法找出了对应相容关系的极大相容类。

最大度受限LBA网络模型研究

传统BA无标度网络模型中节点的最大度随着网络规模无限增大,使得网络中存在少数度非常大的hub节点。考虑实际的网络构建过程中由于成本限制,节点的最大度都是有限的,因此本文在BA无标度网络模型生长规则的基础上提出最大度受限的BA网络模型——LBA网络模型。并进一步研究最大度限制K不同取值下,LBA网络的平均路径、聚类系数和度分布情况,并和近邻网络、随机网络和BA网络的统计特性进行比较。研究表明,K接近网络平均度时,生成的网络类似近邻网络,当K接近2倍平均度时,LBA网络的统计特性接近随机网络,当K较大时,LBA网络的统计特性接近原始BA无标度网络,因此通过控制最大度约束K的取值,网络可以实现从近邻网络模型到随机网络模型到无标度网络模型的过渡。

寻找进化树中限长最大密集度路径的一种新算法

针对进化树中的限长最大密集度路径的求解问题提出一种更优的算法。该算法能以伪多项式时间O(wmaxnL)在节点数目为n,且每个节点携带值-权重向量(βv,γv)的进化树中找到一条长度至少为L的路径P,其密集度为最大且满足wmin≤∑v∈Pγv≤wmax.

采用最大溯源径流路径法估算RUSLE模型中地形因子探讨

采用基于AML的提取坡长值的新方法——最大溯源径流路径法,对贵州省毕节地区5个不同范围区域的DEM数据进行坡长值、地形因子的提取,并与基于AML的迭代累计坡长法和基于C++的迭代累计坡长法对提取坡长值的时间消耗、地形因子值进行了比较.结果表明:基于AML的最大溯源径流路径法能够实现修正的通用土壤流失模型(RUSLE)中坡长值、地形因子的提取,可达到与迭代累计坡长法相同的效果;与基于AML的迭代累计坡长法相比,该方法计算效率较高,大大减少了提取坡长值的时间消耗,可实现基于AML的坡长值、地形因子提取在大范围区域上的扩展;与基于C++的迭代累计坡长法相比,该方法计算时效和结果相当,程序编写简单,容易修改和调试,能更普遍应用于GIS用户.