线性系数论文-夏明,李海英,陈军,李昊岚,彭杰

线性系数论文-夏明,李海英,陈军,李昊岚,彭杰

导读:本文包含了线性系数论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献,主要关键词:线性压缩机,阻尼系数,测试分析

线性系数论文文献综述

夏明,李海英,陈军,李昊岚,彭杰[1](2019)在《线性斯特林制冷机压缩机阻尼系数测试分析》一文中研究指出线性压缩机目前是长寿命斯特林制冷机和高温斯特林制冷机常用的压缩机。本文首先分析了阻尼系数在压缩机运行过程中对压缩机的影响,然后对线性压缩机阻尼系数测试方法进行了理论分析,最后对昆明物理研究所线性压缩机的阻尼系数进行了测试分析。通过理论分析给出了线性压缩机的阻尼计算方法,并搭建真空实验平台测试出压缩机的阻尼系数。对昆明物理研究所SCI09H制冷机的线性压缩机和SCI15H制冷机的线性压缩机进行了阻尼测试,测试结果表明不同线性压缩机的阻尼系数并不完全相同。(本文来源于《红外技术》期刊2019年11期)

赵明涛,许晓丽[2](2019)在《纵向部分线性变系数EV模型的估计》一文中研究指出纵向数据是随着时间变化对个体进行重复观测而得到的一种相关性数据,广泛出现在诸多科学研究领域。在对个体进行观测时,测量误差不可避免,忽略测量误差往往会导致有偏估计。本文利用二次推断函数方法研究关于纵向数据的参数部分和非参数部分协变量均含有测量误差的部分线性变系数测量误差(errors-in-variables, EV)模型的估计问题。利用B样条逼近模型中的未知系数函数,构造关于回归参数和B样条系数的偏差修正的二次推断函数以处理个体内相关性和测量误差,得到回归参数和变系数的偏差修正的二次推断函数估计,然后证明了估计方法和结果的渐近性质。数值模拟和实例数据分析结果显示本文提出的方法具有一定的实用价值。(本文来源于《统计研究》期刊2019年10期)

刘敏[3](2019)在《空间变系数线性回归模型系数精度评定研究》一文中研究指出解释变量和线性回归模型中的响应变量之间关系的不恒定导致了空间变系数回归模型的发展.而在地理加权回归和具有空间变化系数过程的贝叶斯回归模型中,回归系数空间过程的边际推断通常很关键.针对这一问题,对空间变系数现象回归模型系数精度进行评估,模拟研究从地理加权回归和空间变化系数模型研究估计回归系数的覆盖概率和准确性,旨在评估竞争模型中的空间变化系数对各种共线性水平的敏感性.仿真研究结果表明,贝叶斯回归模型对回归系数的推断比GWR更准确.此外,贝叶斯回归模型在边际系数推断到中等水平的共线性方面总体上相当稳健,并且与具有强共线性的GWR相比降低得更少.(本文来源于《宁夏师范学院学报》期刊2019年10期)

孙宏宇,朱宣勇,郑群雄[4](2019)在《未知系数的二阶线性同余发生器截位还原》一文中研究指出同余发生器的可预测性问题,即能否由一段截位序列还原发生器的参数和初态,进而准确预测后面的序列,是评估发生器安全性的重要研究课题.本文研究在模数m=2k已知,系数a, b未知的条件下,二阶线性同余发生器xi+2=axi+1+bxi mod m的可预测性问题.我们给出一个基于格基约化算法的方法,可以在已知一段连续的高位s比特截位序列的条件下,还原系数a, b和初态x0, x1,实现对序列的预测.实验结果表明,当模数m=2~(32),发生器生成的序列为整数剩余类环Z/m Z上的二阶本原序列时,可以由140拍连续的高位6比特截位序列还原系数a, b和初态x0, x1.本文从逆向还原的角度探究二阶线性同余发生器的抗预测能力,旨在为其在密码上的应用提供参考和指导.(本文来源于《密码学报》期刊2019年04期)

徐洪涛,马瑞江,张萍萍,周辉,张起维[5](2019)在《轻钢围护结构线性热桥及传热系数研究》一文中研究指出轻钢围护结构存在大量由于结构和构造产生的热桥,本研究通过理论计算、模拟计算、构件实测和现场实测,对轻钢结构热桥及其对围护结构整体传热系数的影响进行对比分析,提出建议,可为实际工程的热工设计、能耗计算、绝热性能评价提供参考。(本文来源于《墙材革新与建筑节能》期刊2019年08期)

黄梅花[6](2019)在《一类二阶变系数线性微分方程解题方法探究》一文中研究指出二阶线性微分方程在常微分方程理论中占有重要的地位。一般求解常系数线性微分方程的方法包括特征根法、比较系数法和拉普拉斯变换法等,但二阶变系数线性微分方程却没有一般的方法进行求解。利用解微分方程的重要方法——常数变易法,给出一类二阶变系数线性微分方程通解的求法和结论,经过探究证明方法和结论是可行的。(本文来源于《现代职业教育》期刊2019年22期)

顾新丰,姚洪亮[7](2019)在《利用算子分解求解常系数非齐次线性微分方程》一文中研究指出利用算子分解的方法给出了常系数非齐次线性微分方程的复通解.利用此通解,给出了特征根具有重数时齐次方程特解的形式,从而得到齐次方程的通解.给出了非齐次方程实的特解,从而得到了非齐次方程的通解.(本文来源于《高师理科学刊》期刊2019年07期)

周喜华,黄晓红,石盟盟,邓胜岳,杨培[8](2019)在《一类系数为梯形模糊数的两层多随从线性规划模型》一文中研究指出针对一类系数为梯形模糊数的两层多随从线性规划问题,利用模糊结构元理论定义了模糊结构元加权序,证明了一类系数为梯形模糊数的两层多随从线性规划问题的最优解等价于两层多随从线性规划问题的最优解.根据线性规划的对偶定理和互补松弛性质,得到了两层多随从线性规划模型的最优化条件.最后,利用两层多随从线性规划模型的最优化条件,设计了求解一类系数为梯形模糊数的两层多随从线性规划问题的算法,并通过算例验证了该方法的可行性和合理性.(本文来源于《数学的实践与认识》期刊2019年13期)

何维梁[9](2019)在《汽车用PP材料添加无机填料降低线性膨胀系数的探讨》一文中研究指出PP材料由于具有性能优良、价格便宜、加工外观良好,在汽车行业得到广泛应用,但是PP材料的线性膨胀系数比较大,对汽车的装配性能不利,本文主要探讨在PP材料中添加无机填料是如何降低其线性膨胀系数的。(本文来源于《科学技术创新》期刊2019年19期)

邹玲平[10](2019)在《一元线性回归模型中相关指数R~2和相关系数r的关系》一文中研究指出统计概率是高中数学课程体系中的重要组成部分.统计的核心是数据分析,具有实用性的特点,与社会生活和工农业生产有着密切联系,随着社会不断发展和进步,统计概率在社会的各个方面都发挥着作用.近年来全国卷统计概率解答题推陈出新,难度不断加大,由于试题阅读量大,实际应用背景陌生,再加上教材上很多公式直接给出,学生(本文来源于《福建中学数学》期刊2019年06期)

线性系数论文开题报告

(1)论文研究背景及目的

此处内容要求:

首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景,再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题,并提出你的论文准备的观点或解决方法。

写法范例:

纵向数据是随着时间变化对个体进行重复观测而得到的一种相关性数据,广泛出现在诸多科学研究领域。在对个体进行观测时,测量误差不可避免,忽略测量误差往往会导致有偏估计。本文利用二次推断函数方法研究关于纵向数据的参数部分和非参数部分协变量均含有测量误差的部分线性变系数测量误差(errors-in-variables, EV)模型的估计问题。利用B样条逼近模型中的未知系数函数,构造关于回归参数和B样条系数的偏差修正的二次推断函数以处理个体内相关性和测量误差,得到回归参数和变系数的偏差修正的二次推断函数估计,然后证明了估计方法和结果的渐近性质。数值模拟和实例数据分析结果显示本文提出的方法具有一定的实用价值。

(2)本文研究方法

调查法:该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。

观察法:用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。

实验法:通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。

文献研究法:通过调查文献来获得资料,从而全面的、正确的了解掌握研究方法。

实证研究法:依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。

定性分析法:对研究对象进行“质”的方面的研究,这个方法需要计算的数据较少。

定量分析法:通过具体的数字,使人们对研究对象的认识进一步精确化。

跨学科研究法:运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。

功能分析法:这是社会科学用来分析社会现象的一种方法,从某一功能出发研究多个方面的影响。

模拟法:通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。

线性系数论文参考文献

[1].夏明,李海英,陈军,李昊岚,彭杰.线性斯特林制冷机压缩机阻尼系数测试分析[J].红外技术.2019

[2].赵明涛,许晓丽.纵向部分线性变系数EV模型的估计[J].统计研究.2019

[3].刘敏.空间变系数线性回归模型系数精度评定研究[J].宁夏师范学院学报.2019

[4].孙宏宇,朱宣勇,郑群雄.未知系数的二阶线性同余发生器截位还原[J].密码学报.2019

[5].徐洪涛,马瑞江,张萍萍,周辉,张起维.轻钢围护结构线性热桥及传热系数研究[J].墙材革新与建筑节能.2019

[6].黄梅花.一类二阶变系数线性微分方程解题方法探究[J].现代职业教育.2019

[7].顾新丰,姚洪亮.利用算子分解求解常系数非齐次线性微分方程[J].高师理科学刊.2019

[8].周喜华,黄晓红,石盟盟,邓胜岳,杨培.一类系数为梯形模糊数的两层多随从线性规划模型[J].数学的实践与认识.2019

[9].何维梁.汽车用PP材料添加无机填料降低线性膨胀系数的探讨[J].科学技术创新.2019

[10].邹玲平.一元线性回归模型中相关指数R~2和相关系数r的关系[J].福建中学数学.2019

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