客运企业能源消耗统计模型的研究

为了适应当前汽车运输企业的经营现状,通过建立燃油消耗统计模型,对燃油消耗量进行统计。以燃油消耗量为因变量,以影响燃油消耗的因素：周转量、客运量、车龄、驾驶员驾龄、平均车速、实栽率、行驶里程作为自变量,建立多元线性回归模型。通过拟合优度检验、F检验,判断其线性相关性,再运用逐步回归法优化统计模型,从而实现在知道有限数据信息的情况下,预测出该企业当月的车辆燃油消耗总量。将企业调研的实际统计数据代入统计模型计算的燃油消耗量,与实际统计燃油消耗量比较接近,而且统计过程得到简化。结合统计模型的研究方法开发了相应的统计软件。     

人民币对美元汇率影响因素浅析

运用简单线性回归、多自变量回归的经济计量学方法考察了人民币对美元汇率的运行结构,确立了人民币对美元汇率的多因素模型,并通过扩大样本模型检验的方法对1994年我国外汇体制改革前后的人民币对美元汇率模型进行对比分析,提出了对人民币汇率变动趋势的见解。     

宽幅双层钢桁梁斜拉桥悬臂拼装匹配技术研究

针对宽幅双层钢桁梁斜拉桥桥面板在悬臂拼装过程中出现变形不匹配的问题,以广东中山联石湾特大桥为研究背景,采用ANSYS软件建立标准梁段精细化模型,分析关键工况下已安装梁段与待安装桥面板在悬臂拼装过程中的受力状态,研究钢桁梁正交异性钢桥面板的横向变形规律,分析桥面板产生不匹配变形的主要原因,并据此提出结构优化措施和施工工艺优化措施。     

基于BP神经网络的盾构主轴承激光熔覆形貌预测研究

本文主要围绕盾构机主轴承激光熔覆修复工艺,针对工艺参数对熔覆区域映射难以表征的问题,为实现通过工艺参数预测单道次熔覆区域形貌尺寸以进一步提高整体熔覆区域性能,提出基于BP神经网络的主轴承激光熔覆工艺形貌预测模型。首先,以42CrMo轴承钢作为基体、stellite6作为熔覆粉末材料开展3因素4水平正交试验,并以熔高、熔宽、熔深作为指标;然后,以正交试验所得指标以及工艺参数为数据基础,设计并训练BP神经网络模型;最后将预测得到的形貌尺寸与实际尺寸进行对比并求出两者之间的误差。通过分析试验结果,发现模型对于熔高、熔宽预测误差在2%以内,而对于熔深的预测效果较差。分析结果认为网络模型的权值由于数据的局限性陷入了局部最优解。     

工程岩体的支持向量机分类研究

文章提出一种新的工程岩体分类和寻找最优支持向量机网络的方法,通过采用支持向量机的回归算法来解决多类分类的问题。通过对相同工程岩体的分类结果对比,发现可以采用支持向量机回归算法来解决工程岩体的分类问题,取得与采用支持向量机多类分类算法相同的分类效果,从而证明了采用回归算法来解决分类问题是可行的。     

海监船与渔政船主尺度单变量回归分析

文章分析了我国海监船和渔政船发展现状及发展趋势,通过整理分析了相关的船型数据资料,利用逐步回归的数学方法建立了海监船和渔政船主尺度的数学模型,并对数学统计模型进行了实船验证。数学模型的建立有利于分析和掌握海监船与渔政船主尺度变化的规律,为报价设计和初步设计提供了科学依据。     

某新型城轨踏面清扫装置气密性研究

为了研究某新型城轨车辆踏面清扫装置气密性影响因素,提高新品开发及工艺控制能力,对该型踏面清扫装置气密性结构进行分析,其中润滑油脂杂质线径、钢套内壁表面粗糙度、U型密封圈外径尺寸对密封稳定性影响较大,通过正交试验法,对上述3个主要因素与气路压降间的关系进行了分析,结果表明,油脂内杂质对密封稳定性影响最大,为该新型城轨踏面清扫装置的潜在失效模式及后果分析提供了试验依据。     

船舶运动的极短期预报试验

利用自回归模型对船舶运动进行了预报试验研究。试验结果表明,对于直升机稳定平台补偿控制系统来说,由于只需要对船舶未来极短时间内的运动进行预报,所以基于自回归模型的预报方法能满足系统的实际要求,是一种简单、可行的方法。