一类活塞式二热源热泵的最优性能

研究了一类以理想气体为工质，热交换过程不可逆的活塞式二热源热泵，并设其中曲柄作匀速转动。导出热泵的基本优化关系，并应用它讨论了热泵的各种优化性能，获得了一些对热泵的优化设计和运行均有指导意义的新结论。此外，还强调了有限时间热力学的理论方法及其重要意义。     

无线电能传输系统线圈的优化设计

文章基于感应耦合型的原理建立了单层锥形线圈、空心锥形线圈和带铁芯锥形线圈三种线圈模型,并且利用有限元分析软件的强大电磁仿真功能,对以上三种线圈各自的耦合系数进行分析,绘制了与线圈结构类型相对应的建模图、磁感应强度云图、磁力线分布图,研究了线圈结构形式对耦合系数的影响,得到了线圈结构优化的一些结论。     

矩阵模型在有限自动机的级联积上的应用

本文主要利用矩阵模型对两个有限自动机的级联积进行讨论,在此基础上对级联积的状态映射矩阵和输出映射矩阵进行了研究,并得出了它们的一些性质。     

基于矩阵模型表示的有限自动机的弱可逆性的判定

借助有限自动机矩阵模型表示方法,给出判定有限自动机弱可逆性的新算法。     

残余应力应变释放系数修正公式的应用

为了探讨了残余应力应变释放系数修正公式的应用及其可靠性,通过用有限元分析软件建立分析模型。首先推导出材料的应变释放系数随形状改变比能参量S变化的塑性修正公式,然后用此公式进行高应力状态下残余应力的模拟修正,以确定修正公式在实际应用中的可靠性。经过对单向应力和复杂应力状态下的残余应力进行塑性修正,用反算应力法得到修正应力,修正应力和施加应力之间的偏差较未修正前的应力引起的偏差大幅减少,修正应力非常接近真实的施加应力值。结果表明,用推导出来的残余应力应变释放系数修正公式计算残余应力具有精度高、修正效果较好的特点。     

空间钢构架混凝土承台的非线性有限元分析

基于ABAQUS大型有限元分析软件,建立了桩基厚承台非线性有限元分析模型.运用所建立的模型,对5个空间钢构架混凝土承台进行了非线性有限元分析,计算值与试验值吻合得较好,表明所建立的有限元计算模型可较好地模拟空间钢构架混凝土承台的性能;分析了空间钢构架混凝土承台内部完整的力流分布,探讨了空间钢构架混凝土承台的受力机理,为空间钢构架混凝土承台传力模型的建立提供了理论计算依据.在理论分析和以往研究的基础上,提出了空间钢构架混凝土承台的桁架模型.     

基于ANSYS程序的钢筋混凝土梁非线性数值模拟

采用商用程序ANSYS对不同配筋率的钢筋混凝土梁进行非线性数值分析，以考察不同配筋率对钢筋混凝土梁受弯性能的影响。结合数值模拟分析过程，详细介绍了基于ANSYS程序的钢筋混凝土构件非线性数值分析的关键技术，分析了对不同配筋率的钢筋混凝土粱的刚度变化、破坏特征、截面应力分布、裂缝发展和钢筋、混凝土应力及应变发展过程。     

Analysis of Magnetic Field Inducted in Brain by Multi-Channel Magnetic Stimulation

Magnetic stimulationis used to excitetissue in the hu-man nervoussystempainlesslyand noninvasively,andis al-so atool forinvestigatingbrainfunction[1—11].Usually,themagnetic stimulator has one circular coil or afigure-of-eightcoil ,and the coil needs to b…     

论有限域上的多项式

有限域上的多项式有分圆多项式和不可约多项式,其中各由数条原理构成。文中对其性质和构造方法进行了具体研究与论述。     

Covariates and Mixture Modeling: Results of a Simulation Study Exploring the Impact of Misspecified Effects on Class Enumeration

For some time, there have been differing recommendations about how and when to include covariates in the mixture model building process. Some have advocated the inclusion of covariates after enumeration, whereas others recommend including them early on in the modeling process. These conflicting recommendations have led to inconsistent practices and unease in trusting modeling results. In an attempt to resolve this discord, we conducted a Monte Carlo simulation to examine the impact of covariate exclusion and misspecification of covariate effects on the enumeration process. We considered population and analysis models with both direct and indirect paths from the covariates to the latent class indicators. As expected, misspecified covariate effects most commonly led to the overextraction of classes. Findings suggest that the number of classes could be reliably determined using the unconditional latent class model, thus our recommendation is that class enumeration be done prior to the inclusion of covariates.