添加剂对煤燃烧特性影响的试验研究

为研究煤中所含矿物质对煤自燃性能的影响,利用热重分析法、差示扫描量热法,对煤及煤与5种添加剂的混合样品的燃烧特性进行了试验研究,试验结果表明5种添加剂对煤的自燃特性、燃烧动力学参数都有影响,尤其是硫酸铜、硫、硫酸铝显著降低煤的表观活化能,对煤的燃烧起到催化作用;硫酸亚铁因含有结晶水,540℃以后发生脱水分解吸热,对煤的燃烧起到阻燃作用,而持续15 min后开始放热,催化促进煤的燃烧;硫化亚铁从540℃开始发生氧化反应,对煤的燃烧起到促进作用。     

基于渐进性的线性方程组教学设计的研究

针对线性方程组传统教学中的一些问题,给出了引入线性方程组、解线性方程组、分析解结构的渐进性三步教学设计,同时给出了maple求解线性方程组的两种方法,将理论与实践初步结合了起来,丰富了教学手段,激发了学生的学习兴趣。     

一类广义Liénard方程极限环的不存在性

利用Cauchy问题解的唯一性,研究了一类二阶非线性微分方程极限环的不存在性,得到了在奇点唯一的条件下极限环的不存在的充分条件,所得结果运用和发展了以往的方法。     

MD5的一种新的碰撞攻击

模差分分析是结合整数模减差分和XOR差分而定义的一种新的差分,与单一的模减差分或XOR差分相比,2种差分结合能表达更多的消息,从而可以更有效地分析、破解现有的哈希函数.MD5是哈希函数的一种,对消息的差分分析是对哈希函数实施碰撞攻击的重要手段,从目前已知的基于差分技术的攻击事实看,主要采用的是6比特差分和1比特差分.提...     

关于亚纯函数微分多项式的值分布

运用Nevanlinna的亚纯函数理论方法,研究了亚纯函数微分多项式的值的分布理论,获得了若f(z)是超越亚纯函数,ψ是关于f的微分多项式,满足条件N(r,f) N(r,1/f)=S(r,f),关于ψ零点的几个结果,改进并推广了Yang C C和仪洪勋等人的有关结果.     

奇型偏微分方程的柯西问题

定解条件给在奇线上的偏微分方程的各种定解问题早已有研究^[1～4],多数作者使用了特殊函数作工具。本文用能量不等式组来解决一类奇型双曲型方程的柯西问题。 本文主要讨论如下问题解尚存在唯一性： Lu≡[(t^a/2?_t-λ₁(x,t)?_x)(t^a/2?_t-λ₂(x,t) ?_x)+a(x,t)?_t+b(x,t)?_x+c(x,t)]u(x,t)=f(x,t) (x,t)∈R×(0,T] u∣_t=0=φ(x),limt^a/2u_t=ψ(x) 这是一个二阶偏微分方程,当 α>0时,?_t²的系数当t=O 时变为零,因而这是一个初始值给在奇线上的柯西问题。我们假定： (A) α为常数,0<α<1;所涉及的都是实函数; (B) α(x,t),b(x,t),c(x,t),λ_j(x,t)(j=1,2)∈C¹([0,T],C²(R)),且上述函数的所有可能的导数都有界; (C) φ(x),ψ(x)∈C₀⁴(R)); （D）f(x,t)∈C((0,T],C₀²(R)),且sup{t^a/2(∣f∣+∣f_x∣+∣f_xx∣}＜+∞（Ⅱ） (E)存在常数δ＞0,使当（x,t)∈R×[0,T]时,有：∣λ₁(x,t)-λ₂(x,t)∣≥δ条件（Ⅱ）中关于实函数的假设不是必要的,作此假设仅为方便。本文主要得到：定理1：在（Ⅱ）的假设下,（Ⅰ）存在唯一弱解u,并 u∈C([0,T),H¹(R))∩C¹((0,T),L₂(R)).为证明该定理作了一系列准备,关键是证得引理1,引理2和引理6。     

微分对策在动态评价舰艇作战能力中的应用

作战能力是表征战斗舰艇战术技术性能的一项重要指标,如何正确评价舰艇的作战能力一直是舰载武器系统配置研究的重点,也是军事系统工程的重要研究方向。该文应用微分对策理论提出了一种动态评价舰艇作战能力的思想,首次定量研究了舰艇机动性与舰炮武器系统毁伤概率之间的关系,为综合评价舰艇的作战能力提供了一条可行途径。     

数字式鉴相器的相位失真分析

数字式鉴相器的相位失真是导致产生寄生信号和额外相位噪声并使锁相环路不稳定的主要因素之一。锁相环路是通讯设备、测试仪器和雷达中的一个关键部件,因此,减少鉴相器相位失真,对于系统设计是很重要的。利用差分电路,可以有效地减小鉴相器相位失真的影响。     

基于波导干涉条纹的目标距离特征量提取方法

浅海波导中目标辐射噪声LOFAR谱图存在明暗相间的干涉条纹,从中可以提取出目标距离特征量信息,它反映了目标运动过程中的距离变化率。低信噪比情况下,条纹特征不够清晰,提取的距离特征量值精度会降低。提出了一种边缘定向增强型偏微分方程去噪方法,对LOFAR谱图进行处理,使条纹特征更加明显。海试数据处理结果表明,去噪处理后提取出的距离特征量精度明显提高。为满足实时性需要,提出了基于CUDA的距离特征量实时处理方法,实验结果表明能大幅提高算法运行速度。     

Fitting Lanchester equations to the battles of Kursk and Ardennes

Lanchester equations and their extensions are widely used to calculate attrition in models of warfare. This paper examines how Lanchester models fit detailed daily data on the battles of Kursk and Ardennes. The data on Kursk, often called the greatest tank battle in history, was only recently made available. A new approach is used to find the optimal parameter values and gain an understanding of how well various parameter combinations explain the battles. It turns out that a variety of Lanchester models fit the data about as well. This explains why previous studies on Ardennes, using different minimization techniques and data formulations, have found disparate optimal fits. We also find that none of the basic Lanchester laws (i.e., square, linear, and logarithmic) fit the data particularly well or consistently perform better than the others. This means that it does not matter which of these laws you use, for with the right coefficients you will get about the same result. Furthermore, no constant attrition coefficient Lanchester law fits very well. The failure to find a good‐fitting Lanchester model suggests that it may be beneficial to look for new ways to model highly aggregated attrition. © 2003 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics, 2004.