导读:本文包含了分形分析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:分形,微带,轴承,故障诊断,形态学,枝节,神经网络。
分形分析论文文献综述
徐宏[1]（2019）在《分形在视觉艺术中的应用分析》一文中研究指出分形理论对视觉艺术方方面面产生了巨大的影响,涉及到绘画、现代设计尤其是数字艺术当中。它依靠数学学科自身的发展,极大的拓展了人类对于自然界分形现象的理性认识,并在计算机软件技术的支撑下,生成了人类依靠直觉和手工制作无法企及的复杂图形。这些图形在视觉艺术中广泛使用,在审美上却并又不违和,非常贴合形式美法则,具有极大的艺术价值。(本文来源于《艺术品鉴》期刊2019年35期）
朱婷,马洁,王宏勇[2]（2019）在《基于分形插值与机器学习模型的股指分析和预测》一文中研究指出股票市场预测一直是金融市场分析中的热点和难点,一些传统的预测模型很难对股票市场做出有效的预测;针对这一问题,将分形插值方法与机器学习算法相结合,提出了分形插值与SVM以及分形插值与BP神经网络两种混合模型;所提的混合模型利用机器学习算法首先计算出分形插值所需要的插值点,然后建立分形插值外推模型对所需其他值进行预测;实证结果发现两个混合模型的预测效果均比单独使用分形插值模型预测效果更佳,预测精度更高;因此分形插值方法与机器学习算法相结合所得到的混合模型,能较好地预测诸如股票市场指数等非平稳金融时间序列。(本文来源于《重庆工商大学学报(自然科学版)》期刊2019年06期）
李洋,李春,杨阳[3]（2019）在《基于多重分形去趋势波动分析的风力机轴承故障诊断》一文中研究指出风力机传动轴轴承振动信号具有典型的非平稳和非线性特征,传统状态监测及故障诊断方法难以同时满足故障程度识别及部位诊断的需求。为此,针对定速轴承故障数据及变速的风力机轴承故障数据,采用多重分形去趋势波动分析方法,分析轴承在正常和不同故障状态下振动信号的多重分形特征,采用3种多重分形谱参数以表征振动信号的分形特征,结果表明:多重分形去趋势波动分析方法对于定速轴承和变速轴承均能进行有效的故障状态识别;轴承振动信号具有典型的多重分形特性,且较之正常状态,故障状态下多重分形特性更为明显,多重分形谱函数峰值对应的奇异指数更小,且当轴承处于内环故障时最小时,说明该参数可有效判断轴承运行状态及故障位置。因此,通过多重分形去趋势波动方法可获取故障特征参数,为风力机轴承故障诊断提供理论基础和实现途径。(本文来源于《太阳能学报》期刊2019年11期）
唐震,汪立新,汤天宇[4]（2019）在《类Sierpinski分形天线的分析与设计》一文中研究指出提出了一款应用于L波段的类Sierpinski分形圆极化微带天线。该天线采用类Sierpinski分形结构和π型枝节技术,延长表面辐射电流路径,降低天线的谐振频率,实现天线小型化。天线工作在1.48 GHz的中心频率下,具有良好的圆极化性能。通过仿真分析与模型优化,天线最终尺寸为56 mm×56 mm×1.6 mm,工作频率为1.46～1.50 GHz,天线的-10 dB阻抗相对带宽为2.7%,3 dB轴比相对带宽可达0.4%,最大增益可达1.9 dB。(本文来源于《电子元件与材料》期刊2019年11期）
唐盛华,方志,杨文轩[5]（2019）在《预应力混凝土梁桥受弯裂缝分形分析》一文中研究指出对两片足尺模型混凝土箱梁进行了受弯破坏性试验,采用盒计数法对结构各级荷载作用下的腹板裂缝进行分形计算,分析了裂缝分形维数与结构力学性能的关系。研究结果表明:各级荷载作用下结构受力裂缝均具有分形特征,荷载与分形维数呈线性关系;损伤程度越大,裂缝分形维数值也越大,分形维数与结构损伤程度近似呈线性关系,可为同类桥梁通过结构受力裂缝进行损伤程度快速评定提供参考。(本文来源于《第28届全国结构工程学术会议论文集（第Ⅱ册）》期刊2019-10-18）
刘杰,张浪,季益文,张青萍[6]（2019）在《基于分形模型的城市绿地系统时空进化分析——以上海市中心城区为例》一文中研究指出城市绿地是城市生态空间的重要组成部分,其形态特征及布局结构遵循规律性机制进行演替。基于上海市1983年、1994年和2002年城市绿地系统的规划背景、政策推进及建设成效等,结合形态维模型和聚集维模型,对中心城区绿地进化的多维特征进行定性和定量分析。结果表明:(1)规划引导是影响城市绿地时空进化的关键因素,且具有系统性、阶段性及动态性特征;(2)在发展阶段上,上海市的绿地建设经历了快速发展阶段和质量跃升阶段,趋于"量"到"质"的优化;(3)在绿地空间形态结构上,自组织及演化未达到最优化状态,但形态维数随时间的变化而逐渐降低,绿地空间形态整体趋于整合,系统性增强;(4)在绿地分布格局上,聚集维数先增强后减弱,绿地斑块由分散、割裂状态趋向环廊结合、通达性较好的网络系统结构。(本文来源于《现代城市研究》期刊2019年10期）
王宏勇,贾娜[7]（2019）在《中国金属期货与现货市场多元交互关系的多重分形分析》一文中研究指出本文主要运用分形分析法研究我国金属期货与现货市场之间多元交互关系的复杂性特征.首先将广泛使用的多重分形去趋势交互相关分析法(MF-DCCA)推广至多元情形,提出了多元多重分形去趋势交互相关分析法(MV-MFDCCA).然后,利用MV-MFDCCA等多重分形分析法,从系统论的视角,实证研究由我国铜、铝、锌叁种基本金属的期货与现货日收益率序列所构成的两个系统之间的多元交互相关关系.结果表明,金属期货与现货系统内部及系统之间均存在长程幂律交互相关关系和多重分形特征,并且现货系统及其分量的自相关和交互相关关系的多重分形强度均大于期货系统及其对应分量的多重分形强度.此外,在大波动情形下,期货系统与现货系统之间的交互关系主要受铜的期货与现货之间关系的影响,而在小波动情形下,主要受锌的期货与现货之间关系的影响.(本文来源于《系统工程理论与实践》期刊2019年09期）
李茂盛,王坤,曹宇[8]（2019）在《分形理论在零件接触分析中的应用研究》一文中研究指出机械设备在运行的过程中,对其零件间的可靠性接触具有较高要求。基于分形理论建立接触模型求解接触区域的接触应力,能反映零件的使用寿命。本文介绍了分形理论的基本特性和分形维数的计算方法,分析了分形理论在零件接触中的应用现状,阐述了MB分形接触模型的算法,提出了分形理论在我国机械领域的发展趋势,仅供参考。(本文来源于《南方农机》期刊2019年17期）
史润泽,李兵[9]（2019）在《柴油机故障信号的形态学多尺度分形分析》一文中研究指出为解决传统单一分形维数在表征信号时的缺陷,提出一种基于形态学计算的多尺度分形维数估计方法。对柴油机正常、失火和气门间隙过大故障信号进行分析,并与单一分形维数方法进行对比。结果表明:基于形态学计算的多尺度分形维数能准确地对柴油机不同状态下的信号进行分类,计算简单快速,具有很好的故障诊断效果。(本文来源于《兵工自动化》期刊2019年09期）
许子非,李春,张万福,邓允河[10]（2019）在《基于自适应变分模态分解及多重分形谱的风力机轴承故障分析》一文中研究指出风力机齿轮箱轴承故障信号具有典型非线性及非平稳特性,采用自适应变分模态法对4种状态下振动信号进行分解,提出基于分形盒维数-峭度阈值法(Adaptived Variational Mode Decomposition,AVMD)对处理所得分量进行筛选,选取富含故障信息的分量进行信号重构,采用多重分形去趋势波分析方法,分析重构信号的分形特征并识别其工作状态,结果表明:基于多重分形去趋势波分析法对非稳定轴承可进行有效地故障识别;轴承振动信号具有典型分形特征,在不同时间尺度下,标度指数、广义Hurst指数与多重分形谱均可反应轴承工作状态;3种多重分形谱参数对故障类型敏感度不同,谱函数最大值对应的奇异指数对内圈故障较为敏感,峰值占比对外圈故障较为敏感,分形谱宽对滚珠故障较为敏感。(本文来源于《热能动力工程》期刊2019年09期）
分形分析论文开题报告
（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：
股票市场预测一直是金融市场分析中的热点和难点,一些传统的预测模型很难对股票市场做出有效的预测;针对这一问题,将分形插值方法与机器学习算法相结合,提出了分形插值与SVM以及分形插值与BP神经网络两种混合模型;所提的混合模型利用机器学习算法首先计算出分形插值所需要的插值点,然后建立分形插值外推模型对所需其他值进行预测;实证结果发现两个混合模型的预测效果均比单独使用分形插值模型预测效果更佳,预测精度更高;因此分形插值方法与机器学习算法相结合所得到的混合模型,能较好地预测诸如股票市场指数等非平稳金融时间序列。
（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。
分形分析论文参考文献
[1].徐宏.分形在视觉艺术中的应用分析[J].艺术品鉴.2019
[2].朱婷,马洁,王宏勇.基于分形插值与机器学习模型的股指分析和预测[J].重庆工商大学学报(自然科学版).2019
[3].李洋,李春,杨阳.基于多重分形去趋势波动分析的风力机轴承故障诊断[J].太阳能学报.2019
[4].唐震,汪立新,汤天宇.类Sierpinski分形天线的分析与设计[J].电子元件与材料.2019
[5].唐盛华,方志,杨文轩.预应力混凝土梁桥受弯裂缝分形分析[C].第28届全国结构工程学术会议论文集（第Ⅱ册）.2019
[6].刘杰,张浪,季益文,张青萍.基于分形模型的城市绿地系统时空进化分析——以上海市中心城区为例[J].现代城市研究.2019
[7].王宏勇,贾娜.中国金属期货与现货市场多元交互关系的多重分形分析[J].系统工程理论与实践.2019
[8].李茂盛,王坤,曹宇.分形理论在零件接触分析中的应用研究[J].南方农机.2019
[9].史润泽,李兵.柴油机故障信号的形态学多尺度分形分析[J].兵工自动化.2019
[10].许子非,李春,张万福,邓允河.基于自适应变分模态分解及多重分形谱的风力机轴承故障分析[J].热能动力工程.2019
论文知识图
