关于一类二阶共轭矩阵方程的解

考虑一类二阶共轭矩阵方程B*X*AXB+B*X*C+C*XB+D=O其中,B∈Cp×m,A∈n×n,C∈Cn×m,D∈Cm×m,在A＞O及A≥O,C或B为列满秩阵两种情况下,此方程可解的充分必要条件,并在有解的情况下,给出了通解的显式表示。     

乔列斯基分解应用于偏相干问题的可行性研究

在应用传统的偏相干方法进行噪声源识别时,计算条件输入和耦合较为繁琐、复杂。文章首先通过对偏相干和乔列斯基分解的分析,得到两者之间的关系;进一步运用数学归纳法,从理论上证明了乔列斯基分解应用于偏相干问题的可行性;然后指出对归一化互谱矩阵进行乔列斯基分解,可直接得到各源的贡献比大小;最后给出了应用乔列斯基分解解决偏相干问题的一般步骤。舱段试验验证了该方法的可行性和实时性。     

鹤大公路草炭土工程地质特性研究

草炭土是喜湿性植物群落在沼泽化环境中经过长期的自然地质作用沉积在一起,由于有机质得不到充分分解而不断积累的泥炭化过程所形成的。为了深入研究草炭土的工程地质特性,以吉林东部草炭土为研究对象,在室内试验的基础上分析总结了草炭土的特殊工程地质性质。研究表明草炭土具有高天然孔隙比、高含水率、高压缩性和低抗剪强度等性质。指出草炭土与普通泥炭土的区别,并在此基础上提出地基处理措施,为建筑施工提供科学依据和合理建议。     

基于 VMD-GRU 的城市轨道交通短时客流预测

精准的客流预测是轨道交通运输计划编制的基础和依据,为提高城市轨道交通短时客流的预测精准度, 基于城市轨道交通短时客流的动态性、非线性、不确定性、周期性、非平稳性及时序性等特点,提出一种组合 模型预测方法,即 VMD-GRU 神经网络预测模型,由变分模态分解和门控循环单元组合而成。变分模态分解的 作用是分解短时客流,降低数据中的噪声,减少数据波动;门控循环单元的作用是基于分解的短时客流,进行 客流预测。经南京地铁的数据验证,该模型在地铁短时客流预测方面效果良好。与 GRU 相比,VMD-GRU 在 15、30 和 60 min 的时间粒度下,预测准确度分别提升 7.57%,16.93%,18.47%。该模型可为地铁运营管理部 门对车站客流管理、日常行车计划制定等提供有效的数据支撑,从而提升线网总体运营效率以及轨道交通系统 的服务水平。     

基于EWT-SVD方法的高速列车滚动轴承故障诊断

针对高速列车齿轮箱滚动轴承早期故障特征提取困难的情况,提出了基于经验小波变换(Empirical WaveletTransform,EWT)和奇异值分解(Singularvaluedecomposition,SVD)的轴承故障诊断方法。首先对信号进行EWT变换得到各阶固有模态分量,然后计算各阶固有模态分量的峭度值并选取较大峭度值对应的分量。将选取的分量构造矩阵进行正交化奇异值分解,选择合适的阶数重构信号,最后对重构信号进行Hilbert包络解调分析。分别对仿真信号和滚动轴承发生外环故障进行分析,可以较为清晰地看到滚动轴承故障特征。研究结果表明,结合EWT、峭度系数和SVD的诊断方法可以准确、快速地提取轴承故障信息,从而可以对滚动轴承进行有效诊断。     

半潜式海洋钻井平台生产设计任务分解研究

文章对半潜式海洋钻井平台生产设计任务分解开展研究,将生产设计任务按阶段、区域、专业、作业类型、作业性质进行分类,基于WBS分解原理(Work Breakdown Structure),将半潜式海洋钻井平台生产设计任务逐层分解成较小的可控任务,以便落实到具体设计人员,从而有效控制生产设计进度。     

基于奇异值分解强跟踪滤波的机车黏着系数估计

提出一种基于奇异值分解的改进强跟踪滤波算法,并将其用于机车黏着系数的在线估计。针对传统的强跟踪滤波算法由于引入了渐消矩阵,在递推更新预测误差方差阵时变成不对称,可能导致滤波发散的现象,研究了基于奇异值分解的更新算法,保证其收敛性。利用改进算法在线估计机车运行过程中的干扰转矩,进而估计黏着系数。仿真试验表明,该方法能有效在线估计机车黏着系数并具有较好的鲁棒性。     

有自由液面的陷落式圆腔流噪声实验研究

采用基于经验模态分解(EMD)的本征模态函数(IMF)分析法和对比实验法研究了有自由液面的陷落式圆腔的流噪声,实验流速为0.4m/s~2.0m/s,间隔0.2m/s。实验发现当流速为0.4m/s~0.6m/s时,腔内液体有明显的振荡现象,其表现形式为液体沿腔内深度方向的大幅上下运动,称为“活塞(Piston)”现象。当流速大于等于0.8m/s时,腔内无振荡现象出现。通过对背景噪声和腔流噪声的本征模态函数作对比分析,得到了腔内流噪声的特性。     

基于EMD和Gabor变换的发动机曲轴轴承故障特征提取

针对发动机振动信号的非平稳特点,提出了一种基于经验模态分解(EMD)和Gabor变换相结合的曲轴轴承故障特征提取新方法。通过EMD方法将发动机非稳态加速振动信号分解成多个本征模态函数(IMF),对与原信号相关性强的前4阶IMF分量进行Gabor变换,从各阶分量Gabor时频分布图的频带能量累加曲线中提取能够反映曲轴轴承磨损故障的频带能量作为故障特征参数。试验结果表明,该方法提取的故障特征参数能敏感地反映曲轴轴承的磨损状态,可作为诊断曲轴轴承故障的重要特征量。     

Parallel computing with domain decomposition for the vehicle crashworthiness simulation

The research presented in the paper deals with explicit nonlinear finite element calculation with domain decomposition for vehicle crashworthiness simulation. This is very important for vehicle design. Parallel computing is an efficient solution method to speedup and enhance the solving ability of large-scale numerical simulation. In this paper, a cost-effective domain decomposition method based on contact balance is presented, and the algorithm flowchart including contact computing is provided, and the parallel computing process and communication overhead are analyzed. Furthermore, scalability of the parallel computing method on different hardware platforms, the SGI Onyx 3800 and the ShenWei cluster, is studied. Finally, the effect of different domain decomposition strategy on vehicle crashworthiness simulation computing efficiency is presented. To end users, the research results should provide a reference for vehicle design and choosing appropriate hardware platform and computing software.