简介：连接部位容易成为结构中的薄弱环节,针对各种连接技术,建立能合理模拟其传力特性的有限元模型是保证求解正确的关键环节。本文总结了常用的点焊、胶接、螺栓联接和缝焊连接技术在简化有限元模型中的建模方法,并从其连接原理、模型特点、精度比较等方面进行综合评价,最后给出各自的使用准则和建议。

简介：信号交叉口配时方案的最优策略是平衡关键车道组的v/c比和所有车辆延误最小化.本文在研究已有控制延误模型的基础上,提出一种新的随机控制延误计算模型.根据不同地区各城市信号交叉口的交通流运行特性,在信号优化策略基础上兼顾考虑其通行能力,给出实时实地的信号配时方案策略.实例说明该定时信号交叉口配时方案.

简介：本文讨论了一类广义的Lanchester模型在一些限制条件下的近似解，并给出了若干结论。

简介：从量化的角度,引入了风险和违约等信用概念的数学描述。应用概率论、随机过程和微分方程的数学工具,讨论了金融和信用风险的数学模型以及应用。

简介：本文考虑一类被捕食种群为线性密度制约，捕食者种群无密度制约且具ＨｏｌｌｉｎｇⅠ型功能性反应的捕食与被捕食两种群模型　得到了系统存在极限环的必要条件，且证明了当ｂ充分小时，系统至少存在两个极限环。

简介：考虑半参数回归模型Y(j)(xin,tin)=tinβ+g(xin)+e(j)(xin),1≤j≤m,1≤i≤n.利用最小二乘法和权函数估计方法,定义β,g的估计量βm,n和gm,n(x),在负相依样本及较弱的条件下证明了这些估计的强相合性,得到了与独立情形一致的结论.

简介：研究了两步保费率下Erlang（2）风险过程,给出了Gerber-Shiu折现罚函数的相关结果：即给出了罚金函数的两个微积分方程及其解或更新方程.在索赔额为指数分布条件下得到了两个与破产相关的量并计算出了相应的数值结果.

简介：本文研究了一类双险种风险模型，对此模型得到了最终破产概率的一般表达式和破产概率的一个上界估计。

简介：本文根据《长江年鉴》提供的数据，分别利用灰色系统中的GM（1，1）模型和数值拟合模型．使用matlab软件，对长江水质污染问题进行了预测。给出了未来十年内，在不加治理的情况下，长江水质污染状况的数据，并对两种预测模型加以分析和比较。

简介：研究了带无穷多个部件的,由一个可靠机器,一个不可靠机器与一个缓冲库构成的系统解的渐近性质.先讨论了对应于该系统的主算子的谱特征并且得到了在虚轴上除了0点外其它所有点都属于该主算子的豫解集,0是该主算子及其共轭算子几何重数为1的特征值.然后将该结果与作者以前的结果结合起来推出该系统的时间依赖解当时刻趋向于无穷时趋向于该系统的稳态解.

简介：运用随机介质理论推导的纵向地表沉降理论公式计算盾构法施工引起的纵向地表沉降时。并不能预测盾构作业面前方负沉降，结合有关数据资料改进纵向地表沉降预测方法并通过可视化方法检验了这种预测公式的合理性．

简介：打车软件平台增加了乘客与出租车司机之间的信息透明度,促进了供求匹配,在一定程度上缓解了"打车难"问题。从另一个角度,出租车司机获得了乘客的需求信息后,可能出现"挑单"的现象,一些低收益的订单将会难以被接。本文基于深圳市的实际数据,分析了深圳市出租车供求关系时空分布,并探讨了已有补贴方案对出租车资源配置的影响,之后给出了更合理的补贴方案的设计模型。从某种程度上,能够通过经济手段实现出租车资源的优化配置,有效缓解"打车难"问题。

简介：对于一类相依线性回归系统，本文提出了一种泛岭改进估计，并讨论了这种估计及相应的两步估计的优良性质，获得了若干深入的结果。

简介：本文研究两类稳定性定理．对LaSalle不变原理做更加合理的改进．研究了Lyapunov直接法，得到了改进的比较原理，并加以证明，最后应用到实例中．

简介：对基本果蝇算法进行改进,求解基于工件分类的带有学习效应的置换流水车间问题.改进算法的编码方式以及搜索机制,将转移概率矩阵运用到果蝇寻优过程中.经测试实验表明,改进后的果蝇算法在寻优速度以及寻优率上较其他算法有着较明显的优势.另根据工件的相似度对生产工件进行分类,提出了基于聚类距离的置换流水车间学习效应模型,用改进的果蝇算法对其模型进行求解,分析了不同学习率和聚类距离对完工时间的影响,一方面验证了算法的有效性,另一方面说明了学习效应对企业生产调度有一定影响.

简介：大数据时代背景下．通过教育大数据研究促进教育发展、为教育决策提供支持成为未来教育的发展趋势。大数据环境下的精；住教育主要研究如何根据学习者的个性化特征给出相应的教学方案，从而提高教学效果，真正实现“因材施教”。本文对教育大数据的两大主要研究领域，即教育数据挖掘（EDM）和学习分析（LA）进行了简要介绍。同时，苯文对当前教育大数据研究领域构建的主要模型进行了总结，并在此基础上构建可研究精准教育中若千问题的一种通用模型-精准教育中的教学评价数学模型，且对使用该模型研究具体问题的方法进行阐述，着重介绍了以问题为导向的模型构建思路。

简介：基于解的充分必要条件,提出一类广义变分不等式问题的神经网络模型.通过构造Lyapunov函数,在适当的条件下证明了新模型是Lyapunov稳定的,并且全局收敛和指数收敛于原问题的解.数值试验表明,该神经网络模型是有效的和可行的.

简介：研究了一类用于时间序列建模的混合自回归滑动平均模型，该模型是由m个ARMA分量经过混合得到的，给出了混合自回归滑动平均模型参数估计的期望极大化（EM）算法，从而得到了混合系数和分量模型的参数，通过仿真说明了其有效性。

简介：Inthispaper,amathematicalmodelwithrespecttotheoptimalidentificationofthethermodynamicparametersisestablished.Theidentifiabitityofthedynamicsproblemisprovedandnecessaryconditionsoftheoptimalityaregiven.

简介：引入了一类特殊的型的概念，较集中地论述了一阶理论的型与可数模型的关系。