导读:本文包含了变形函数论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:函数,傅立叶,大坝,图像,绕组,微分方程,电弧。
变形函数论文文献综述
董耀刚,颉丽,姚正学,杨军,刘兴荣[1]（2019）在《基于傅里叶函数拟合的滑坡变形监测分析》一文中研究指出滑坡变形监测和预测对滑坡灾害治理决策具有重要的参考意义,而研究计算简便、精度较高的数学模型来分析处理滑坡变形监测数据是关键。以G316线稍子坡段(K2556+345～K2563+000)10~#滑坡的深部位移监测数据为例,根据累计位移-深度曲线上突变位置在滑坡纵剖面上确定出滑动面,利用MATLAB软件中的curve fitting tool曲线拟合工具,通过多种拟合函数拟合效果对比分析,确定利用傅里叶函数拟合位移-时间监测数据,并利用拟合曲线进行滑坡变形趋势预测。该方法对小数据量的监测数据能够达到较高的预测精度,并具有计算简便的特点。(本文来源于《中国水土保持》期刊2019年11期）
牛成林,张昭宇,孙亮,高佳平,李洋[2]（2019）在《基于传递函数特征的主成分和神经网络的绕组变形识别技术》一文中研究指出研究了一种利用传递函数特征的主成分和神经网络来智能识别变压器绕组变形故障的方法。针对某10 kV变压器的被试绕组设置了不同的、成体系的变形类型、位置和程度的模拟故障,并用M序列法测量获得对应的传递函数。以传递函数的零、极点作为状态特征量,为了准确快速地判断绕组状态,用主成分分析法对零、极点进行K-L变换从而获取其主成分。进而利用已经交叉验证的方法训练与通过训练并测试过的BP神经网络对绕组变形信息进行识别,结果表明该方法同时对变形类型、位置和程度具有较高的识别和诊断能力。该研究虽是在一个变压器上进行的,但它为绕组状态的智能识别提供了思路和途径。(本文来源于《智慧电力》期刊2019年10期）
王江荣,王庆岭[3]（2019）在《基于函数cot(x~α)变换的傅立叶级数在大坝变形数据分析中的应用》一文中研究指出针对波动性大、规律性和平稳性均较差的大坝变形监测数据,采用事先设定变形曲线建模会因设定不当而出现拟合预测误差较大的问题。提出一种基于函数cot(x~α)变换的傅立叶级数逼近建模方法,利用该建模方法建立的大坝变形预测模型具有很强的数据适应能力和外推能力,只需少量级数项就能达到理想的预测效果,对于其中的模型系数及相关参数可采用遗传算法来估算。工程实例应用结果表明:基于函数cot(x~α)变换的傅立叶级数逼近建模方法所建立的大坝变形预测模型的预测精度高,且建模方法简单、程序容易实现,可应用于工程实践。(本文来源于《安全与环境工程》期刊2019年05期）
贾金龙,赵玥,董明晔,吴爱萍,李权[4]（2019）在《基于温度函数法的铝合金电弧增材制造残余应力与变形数值模拟》一文中研究指出电弧增材制造是制造大型复杂铝合金部件的新方法,但残余应力和变形对制造件的性能有重要影响.建立了铝合金电弧增材制造件残余应力和变形的顺序热–力耦合有限元模型,采用移动热源法计算了增材过程的温度场,根据峰值温度的分布和演变特征确定了温度函数的提取方案,并分别采用移动热源法和温度函数法进行了残余应力和变形计算.结果表明,1段,3段,5段温度函数法分别将力学分析时间缩短91%,79%,63%,残余应力和基板变形误差均在20%以内,在满足计算精度的前提下显着提高了计算效率,为大型铝合金电弧增材制造件残余应力与变形的预测提供了途径.(本文来源于《焊接学报》期刊2019年09期）
党志胜[5]（2019）在《基于函数cot(x~α)变换的灰色Verhulst模型在大坝变形数据处理中的应用》一文中研究指出文章针对大坝变形呈"S"型过程,变形监测数据具有量少、贫信息且含噪声的特点,采用了灰色Verhulst模型来拟合和预测大坝变形。鉴于噪声降低了数据的光滑度,进而影响了模型精度,故在建模时先利用函数cot(x~2)对原始监测数据进行光滑度提升变换,再以变换后的数据建模,最后将模型的预测值进行反变换得到大坝变形的最终预测值。实证分析表明cot(x~2)-灰色Verhulst模型具有较高的精度,预测效果优于已有的一些模型。(本文来源于《工业计量》期刊2019年05期）
王建午,楼京俊,李欣一,杨庆超[6]（2019）在《基于梁变形微分方程与奇异函数的轴系校中计算研究》一文中研究指出轴系校中计算是船舶推进轴系设计、制造、安装及检验的理论依据,对轴系的校中质量及其运转性能具有重要影响。本文综合运用梁变形微分方程和奇异函数,推导出了不同校中方案下轴系剪力、弯矩、截面转角、挠曲度等状态参数的表达式,并通过理论建模对直线校中和负荷校中2种方案下的实船轴系进行了校中计算与结论分析。研究表明该计算方法快速简洁,并能满足实际工程需要,为实船轴系校中方案的选取及评估提供了理论参考。(本文来源于《舰船科学技术》期刊2019年11期）
莫蓉丹[7]（2019）在《拓展初中数学知识 促进学生深度学习——以“反比例函数中的等积变形”为例》一文中研究指出深度学习是相较于浅层学习提出来的,旨在提升学生的综合素养.文章以"反比例函数中的等积变形"为例,探讨如何在初中数学拓展课中实现深度学习,主要通过以下策略来实现:运用变式,凸显本质内容,形成数学活动经验系统;设计问题链,搭建数学知识结构与认知结构;设置开放题,增强学生的参与度与创新意识.(本文来源于《中学教研(数学)》期刊2019年06期）
王莉华,李溢铭,褚福运[8]（2019）在《基于分区径向基函数配点法的大变形分析》一文中研究指出无网格法因为不需要划分网格,可以避免网格畸变问题,使得其广泛应用于大变形和一些复杂问题.径向基函数配点法是一种典型的强形式无网格法,这种方法具有完全不需要任何网格、求解过程简单、精度高、收敛性好以及易于扩展到高维空间等优点,但是由于其采用全域的形函数,在求解高梯度问题时存在精度较低和无法很好地反应局部特性的缺点.针对这个问题,本文引入分区径向基函数配点法来求解局部存在高梯度的大变形问题.基于完全拉格朗日格式,采用牛顿迭代法建立了分区径向基函数配点法在大变形分析中的增量求解模式.这种方法将求解域根据其几何特点划分成若干个子域,在子域内构建径向基函数插值,在界面上施加所有的界面连续条件,构建分块稀疏矩阵统一求解.该方法仍然保持超收敛性,且将原来的满阵转化成了稀疏矩阵,降低了存储空间,提高了计算效率.相比较于传统的径向基函数配点法和有限元法,这种方法能够更好地反应局部特性和求解高梯度问题.数值分析表明该方法能够有效求解局部存在高梯度的大变形问题.(本文来源于《力学学报》期刊2019年03期）
李加亮,蒋品群[9]（2019）在《结合变形函数和幂函数权重的图像拼接》一文中研究指出针对图像拼接算法存在效率低下、特征点错误匹配、重影和拼接缝等问题,提出一种基于尺度不变特征变换、薄板样条函数和幂函数的图像拼接方法。该方法通过对输入图像进行采样匹配,计算输入图像间的点映射关系和重合区域,使用点映射关系对重合区域内的特征点进行定向配准,利用特征点集合计算出图像的局部扭曲模型,使用图像插值方法对图像进行变形映射;采用幂函数权重模型对变形图像中的像素进行平滑过渡,完成图像拼接。实验结果表明,在拼接相同图像的情况下,所提方法与传统的尺度不变特征变换算法相比,特征点配准效率提高了约59.78%,而且得到了更多的特征点对;与经典的图像拼接算法相比,该方法解决了图像的重影和拼接缝的问题,同时提高了图像的质量评估指标的得分。(本文来源于《计算机应用》期刊2019年10期）
张聚贤,刘伟[10]（2019）在《BP神经网络算法考虑激活函数后对强震路基塌陷变形预测研究》一文中研究指出当前强震后铁路路基变形预测中,相关算法未能考虑激活函数的非线性属性,造成非线性变形特征数据提取不完整,且其特征数据存在偏差,陷入局部最优解。文章提出BP神经网络算法考虑激活函数后对强震路基塌陷变形预测方法,采用双极S因子补偿ReLU非线性激活函数,优化BP神经网络算法,解决非线性路基变形特征数提取问题。利用数据标准化归一方法,对已修正提取的全部变形特征数据进行偏差数据归一,得到路基变形特征数据集合,结合强震后路基变形连接权值计算路基变形预测值,完成强震路基塌陷变形预测。结合实测结果,在matlab下进行预测实验,结果表明所提混合方法可以有效地对水平地震作用下铁路路基塌陷变形程度进行预测,且预测值在误差允许范围内,为铁路的安全运行以及实时维护提供重要依据。(本文来源于《地震工程学报》期刊2019年02期）
变形函数论文开题报告
（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：
研究了一种利用传递函数特征的主成分和神经网络来智能识别变压器绕组变形故障的方法。针对某10 kV变压器的被试绕组设置了不同的、成体系的变形类型、位置和程度的模拟故障,并用M序列法测量获得对应的传递函数。以传递函数的零、极点作为状态特征量,为了准确快速地判断绕组状态,用主成分分析法对零、极点进行K-L变换从而获取其主成分。进而利用已经交叉验证的方法训练与通过训练并测试过的BP神经网络对绕组变形信息进行识别,结果表明该方法同时对变形类型、位置和程度具有较高的识别和诊断能力。该研究虽是在一个变压器上进行的,但它为绕组状态的智能识别提供了思路和途径。
（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。
变形函数论文参考文献
[1].董耀刚,颉丽,姚正学,杨军,刘兴荣.基于傅里叶函数拟合的滑坡变形监测分析[J].中国水土保持.2019
[2].牛成林,张昭宇,孙亮,高佳平,李洋.基于传递函数特征的主成分和神经网络的绕组变形识别技术[J].智慧电力.2019
[3].王江荣,王庆岭.基于函数cot(x~α)变换的傅立叶级数在大坝变形数据分析中的应用[J].安全与环境工程.2019
[4].贾金龙,赵玥,董明晔,吴爱萍,李权.基于温度函数法的铝合金电弧增材制造残余应力与变形数值模拟[J].焊接学报.2019
[5].党志胜.基于函数cot(x~α)变换的灰色Verhulst模型在大坝变形数据处理中的应用[J].工业计量.2019
[6].王建午,楼京俊,李欣一,杨庆超.基于梁变形微分方程与奇异函数的轴系校中计算研究[J].舰船科学技术.2019
[7].莫蓉丹.拓展初中数学知识促进学生深度学习——以“反比例函数中的等积变形”为例[J].中学教研(数学).2019
[8].王莉华,李溢铭,褚福运.基于分区径向基函数配点法的大变形分析[J].力学学报.2019
[9].李加亮,蒋品群.结合变形函数和幂函数权重的图像拼接[J].计算机应用.2019
[10].张聚贤,刘伟.BP神经网络算法考虑激活函数后对强震路基塌陷变形预测研究[J].地震工程学报.2019
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