为解决进行PM2.5质量浓度预测中多因素回归模型的不稳定、神经网络模型的过拟合及局部最小等问题，提出应用支持向量机和模糊粒化时间序列相结合的方法，对PM2.5质量浓度未来变化趋势和范围进行预测.根据PM2.5不同季节的日变化周期模式，确定以24 h为周期的粒化窗宽，利用三角型隶属函数对数据样本进行特征提取作为支持向量机的输入，并在k重交叉验证法下采用网格划分寻找出模型的最佳参数.以2013年3月—2014年2月北京市海淀区万柳监测点四个季节PM2.5的1 h质量浓度监测值为样本数据，应用该方法建立PM2.5质量浓度的时间序列预测模型，并在MATLAB平台下应用LIBSVM工具实现计算过程.结果表明，基于模糊粒化时间序列的预测模型，能较好解决PM2.5机理性建模方式下由于影响因素考虑不全而造成的预测结果不稳定，对模糊粒子拟合效果较好

2.1数据结构的基本概念 2.2线性表 2.3栈及其应用 2.4队列及其应用 2.5线性链表 2.6数组与字符串 2.7树与二叉树 2.8图 2.9索引存储结构

为了准确预测直线滚动导轨副的摩擦力大小及受影响因素,本文考虑导轨副的流体润滑状态,基于Hertz接触理论研究了直线导轨副摩擦力受滚珠接触角和预紧力的影响规律.基于接触理论建立了直线导轨滑块的受垂直载荷的静力学平衡方程.利用Hertz接触理论分析直线滚动导轨受外力时各列滚珠接触力的变化情况,并结合对临界载荷的分析,建立了随外载荷变化的考虑润滑油膜阻力的直线滚动导轨副摩擦力模型.以国产某型号直线滚动导轨副为研究对象,对所建立的受载摩擦力模型进行试验验证.通过试验数据与理论数据的分析和对比,验证了润滑油膜阻力、接触角和预紧力等因素对直线导轨副摩擦力的影响规律.研究表明,直线滚动导轨副摩擦力在润滑条件下,受接触角变化和预紧力退化的影响呈现有规律的变化

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为解决机器人末端负载的时变性给高速运动的机器人带来控制精度降低的问题，研究了参数差值法、力矩求解法、全局参数辨识法的机器人末端负载动力学参数辨识的方法，以提高末端负载的辨识精度.得到的负载动力学参数用于动力学控制以提高机器人动态精度.通过建立拉格朗日动力学线性辨识模型，以最优激励轨迹进行实时数据采集，采样数据经过低通滤波及中心差分的处理后，代入相应的负载辨识方程式，并用加权最小二乘法解决线性方程组，可辨识到不同负载的动力学参数.实验验证了负载辨识方法的可行性

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通过改变保温温度和保温时间研究了DP590级双相钢奥氏体晶粒长大行为,并探讨了加热速率对各温度下初始晶粒尺寸的影响规律.初始晶粒尺寸随着加热速率增加而不断降低,并最终趋于定值;奥氏体晶粒尺寸随保温时间的延长不断增大并最终趋于不变.采用Sellars晶粒长大模型对实验数据进行拟合,为避免处理方法不同造成的处理结果偏差,提出了一种新的实验数据处理方法,并建立了双相钢初始晶粒尺寸模型和晶粒长大模型.所得模型参数更加合理可靠,计算结果与实验结果吻合很好