简介：正交模型-正交模态法（CMCM）是一种参数修改的新方法,它具有不依赖于灵敏度分析、不需要进行迭代的特点.但是在有限元存在整体建模误差时,该方法会出现无法完成修正计算的情况,本文针对此问题进行了改进.改进后的方法可以既可以处理存在局部建模误差的情况,也可以处理存在整体建模误差的情况.本文通过梁式结构的数值算例,比较了原修正方法（CMCM）、改进后的修正方法（ICMCM）以及商业软件模型修正FEMtools的修正效果.结果表明：改进的正交模型-正交模态方法可以使分析频率更好地逼近实验值,物理参数的修改也更加准确.

简介：本文采用正交有限脊波变换对图像进行分解,实验表明应用正交有限脊波变换对图像进行压缩,一个N×N大小的图像经有限Radon变换后

简介：为了减小正交频分复用（OFDM）信号的峰均功率比PAPR，本文在已有的选择性映射（SLM）算法基础上提出了联合利用正交GOLD码和SLM的具体实现方案，分析了其在AWGN和频率选择性衰落信道中的性能，并做了相应仿真，证明了该方案的可行性。

简介：在智能计算机辅助概念设计系统中,功能是表达产品本质的重要属性,功能分解是功能设计的重要内容。从智能设计的角度出发,在功能定义的基础上,对功能分解的相关理论进行分析研究,探寻基于进化设计思想的产品功能基因编码表达方法及产品功能分解智能优化的关键实现技术,以期为深入研究实用的、符合工程设计要求的计算机辅助概念设计系统提供有益参考,并结合工程实例进行验证。

简介：英国的科学家已设计出一款能自动分解的环保手机，这款环保手机被弃置之后，埋入泥土之中，植入机内的种子就可以发芽开花。据英国中部沃尔克大学的研究员介绍，这款设计新颖的手机是用一种特殊的有机混合物制成，合乎环保发展的需要。

简介：空间绳网的展开效果是空间绳网捕获任务成功的关键所在,而空间绳网展开效果的性能指标和设计参数都数目较多,且单次仿真试验耗时较长,为了避免进行耗时极长的全析因仿真试验,考虑采用正交试验设计方法以减少试验次数.本文针对影响空间绳网展开效果的设计参数开展了灵敏度分析,首先提出了空间绳网展开的性能指标和设计参数,然后基于正交试验设计安排仿真试验,获得了正交试验结果,最后综合运用极差法和方差法,对正交试验结果的各项性能指标依次进行了参数灵敏度分析.通过本文研究,精简了设计参数和待优化的性能指标的个数,为下一步的空间绳网展开参数优化设计打好了基础.

简介：针对目前网络化协同设计系统研究的现状，分析了协同设计的特点及优势，研究了协同设计系统中的任务规划、任务分解。在此基础上，提出了一种基于满意度的任务分解方法。

简介：PCA应用广泛,是个有效的、巧妙的降维技术,但是缺乏深刻理解,故对此进行研究。PCA转换消除信号的相关性,较少数据冗余度,转换结果比转换前减少至少一个成分;且能量集中。PCA和多个抽象概念领域有密切关系,因此,需要简单案例来解释才能达到最佳教学效果。

简介：研究了在四边简支的边界条件下，正交各向异性矩形叠层板在横向简谐激励作用下的非线性主共振及其稳定性问题．在给出了正交各向异性叠层板的振动微分方程的基础上，利用伽辽金法导出了相应的达芬型非线性强迫振动方程．应用平均法对主共振问题进行求解，得到了系统在稳态运动下的幅频响应方程．基于李雅普诺夫稳定性理论，得到了解的稳定性判定条件．作为算例，分别给出了不同条件下，系统运动的幅频响应曲线图、振幅-激励幅值响应曲线图和动相平面图，并对解的稳定性进行了分析，讨论了各参数对系统非线性振动特性的影响．

简介：随着试验因素和水平数的增加,试验组合数也将增多,利用正交表来安排试验能够在一定的试验规模内安排尽可能多的因素。利用Excel对有交互作用的正交设计的试验结果进行方差分析能够极大地节省工作量,方便找出影响试验的主要因素和水平。并且Excel还能将处理方法保存为模板,以便以后修改应用。

简介：研究了非线性地基上正交异性矩形板的非线性固有热振动．采用常规的L-P法分析非线性地基上正交异性矩形板的非线性热振动难以得到高精度的近似解，为此，先对该强非线性振动系统进行参数变换，将该强非线性振动系统转化为弱非线性振动系统．然后采用改进的L-P法进行求解，得到了强非线性振动系统的高精度近似解．此外，讨论了温度、地基特征参数、长宽比等因素对非线性地基上正交异性矩形板非线性热振动固有频率的影响，得到了非线性地基上正交异性矩形板热振动频率随温度下降、地基特征参数变大、长宽比变大而增大的结论．

简介：在简单介绍WH-800型离心机基本结构及工作原理的基础上，介绍了基于重构吸引子轨迹矩阵的奇异值分解技术，并引入自相关函数对现有奇异值分解技术加以改进．通过对现场实测故障信号的分析，表明改进的奇异值分解技术具有很好的降噪效果，能在强噪声背景环境下准确提取设备的故障特征信号，为离心机的故障诊断提供了一种新的思路．

简介：近年来,随着互联网的迅猛发展以及深度学习的快速发展,在计算机视觉、语音识别、自然语言处理以及其他领域中有很多的应用,但是在推荐系统领域中,使用深度学习技术的并不常见。传统的推荐算法不能灵活的组合与用户相关的各项信息,并且数据比较稀疏,推荐的效果不是很理想。为了解决这些问题,本论文通过低维矩阵来减少模型的维度和稀疏性,提出一种基于深度学习的推荐算法来解决预测不准确的问题。

简介：通过引入不同的对偶变量,将粘性流体的扰动问题化为具有良好结构特性的可解耦Hamilton系统.利用可解耦Hamilton系统微分形式与积分形式的等价性,导出了粘性流体扰动问题的Hamilton混合能变分原理,并建立了本征函数系之间的双正交关系.

简介：首先研究了非线性随机动力系统所对应的Fokker-Planck-Kolmogorov（FPK）方程.其次,讨论了微分方程的三阶TVDRunge-Kutta关于时间的离散差分格式以及关于空间离散的五阶WeightedEssentiallynonOscillatory（WENO）差分格式,并将其相结合,得到FPK方程的TVDRunge-KuttaWENO差分解,并与FPK方程的精确解进行了比较.数值结果表明,该方法具有良好的稳定性,且可以解决其他方法在概率密度峰值处偏小,而在尾部处较大等缺点.

简介：研究了非线性随机动力系统所对应的Fokker-Planck-kolmogorov（FPK）方程.讨论了微分方程的可朗克（Crank）一尼考尔逊（Nicolson）型隐式有限差分格式以及微分的四阶中心差分格式,将两者相结合,得到FPK方程的四阶中心C-N隐式格式差分解,并与FPK方程的精确解进行了比较.数值结果表明,该方法具有良好的稳定性,且可以解决其他方法在概率密度峰值处偏小,而在尾部处较大等缺点.