以压电双杆柔性臂为研究对象,采用Euler-Bernoulli梁模型简化机械臂,运用假设模态法描述弹性变形,将压电元件对臂的作用等效为一驱动力矩,依据拉格朗日方程推导耦合动力学方程,并利用Newmark法进行迭代求解。仿真与实验验证了动力学模型的有效性,模型具有准确、简单等特点,为后续振动控制的实施奠定了理论基础。

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基于遗传规划的时间序列建模研究，葛志远，王若琳，时间序列分析是研究经济学和统计学的一种重要方法，但其在应用中面临复杂的模型选择、模型参数估计和模型适用性检验过程，实际上

不同交易情景下客户终身价值（CLV）建模研究综述--1985年到2011年，王泽龙，齐佳音，客户终身价值（Customer Lifetime Value, CLV）的建模从1985年开始, 引起学术界和实业界越来越多的关注, CLV预测的建模方法得到了很大丰富, 但�

鄂尔多斯盆地G井区致密砂岩地质建模研究.docx

针对致密砂岩气储层较薄、砂泥互层地质现象普遍，常规的地震反演方法无法精细分辨薄储层空间展布情况，利用基于马尔科夫链-蒙特卡洛算法的地质统计学反演方法在薄储层预测上的优势，预测了淮南地区煤田的煤系地层致密砂岩气储层岩性，并建立三维地质模型。研究结果发现，研究区煤系地层内砂岩储层大多较薄，且具有砂泥互层的特点，通过与实际测井资料对比，利用地质统计学反演方法预测致密砂岩储层厚度的相对误差小于17%，对于5 m以上的砂岩储层，相对误差控制在5%以内。反演结果可为预测致密砂岩气藏提供精细的岩层分布信息，为致密砂岩气储层“甜点”提供参考。

这是一份调查报告，其中包括多个参考的摘要，以使您更好地理解该主题。 本文包括有关预测性维护的简要概述，并介绍了预测性维护的一些应用，同时也考虑了较早的研究，这些研究讨论了使用机器学习的多分类器方法进行预测性维护的各种方法。 预测性维护被引入各个行业和部门。 它有助于预测已经使用的机器设备的状况，从而告诉您是否需要维护。 与常规维护相比，在没有适当利用资源的情况下进行了不必要的更换，与定期维护相比，该技术可确保节省成本。 该技术的主要优点在于，它可以及时，方便地安排纠正性维护的时间，并可以防止意外的故障。 如果提前知道了那部分需要维护，我们可以相应地计划和工作。 这是连续的，模型或算法在使用过程中不断发展的迭代过程。

太阳能光伏是非常有前途的解决方案，可以为解决日益增长的全球能源需求做出巨大贡献。 在农村和城市地区，在某些情况下，光伏模块都安装在靠近其附近产生重要磁场的电信天线或电压互感器附近。 问题是这些磁场是否会影响光伏设备的性能。 本文介绍了外部磁场对光伏模块电参数影响的建模研究。 由理想电池组成的光伏模块的光电流，光电压，电功率，串联电阻和分流电阻由硅太阳能电池的推导得出。 然后，绘制IV和PV曲线，并推导出光伏组件电参数的理论值。 光伏模块的串联电阻和分流电阻使用众所周知的方程式和先前的电参数来计算。 结果表明磁场对太阳能光伏组件性能的负面影响。

面向业务体验的算力需求量化与建模研究(征求意见稿)

本文研究具有潜在危险性的不良驾驶行为，利用分层结构的驾驶行为模型建立不良驾驶行为的识别和评价算法。本文提出的识别算法将复杂的多因子、多形式的模式识别问题转化为利用少量因子对不良驾驶行为进行识别的简单问题。并进一步提出等效加速度估计风险指数的驾驶人行为评价算法。算法通过驾驶模拟仪实验数据进行了验证，结果表明算法可以达到实际交通环境下的应用要求