一种新的基于应力的有限元分析公式（英文）

目的:本文旨在提出一种新的基于应力的结构分析公式,以期可以相对轻松地解决材料非线性分析问题并对材料的线性行为及非线性行为直接给出结果。另外,期望该方法可以扩展到三维有限元分析中。创新点:1.目前关于材料非线性分析的技术非常冗长、乏味和耗时,而本文提出的公式由于可以看作是积分公式而不是微分公式,所以非常适合解决断裂力学问题;2.本文提出的公式对问题的求解是通过机器学习的回归模型完成。方法:1.应用本文所提出的新方法并在分析过程中消除经典方法的繁琐、冗长、逐步增量以及迭代的过程。2.在分析过程中不需要使用弹性模量,直接使用由材料的应力-应变曲线导出的应力-应变函数作为材料输入。结论:本文提出的方法在物理步骤上非常简单、准确和清晰,适合材料非线性和断裂力学问题的求解。     

一种新的集成回溯搜索算法研究（英文）

针对回溯搜索算法（BSA）进化模式过于单一、易进入停滞阶段使得优化精度不够高的问题,提出一种新的多种变异学习策略集成的回溯搜索算法（EBSA）。EBSA在原有变突变学习策略的基础上,通过利用全局与局部信息引入了4种新的突变学习策略,在迭代进化过程中通过个体适应度值变化的轮盘选择法来确定各突变学习策略的选择概率。为评估算法的性能,将EBSA与BSA及其变体在CEC2014测试集上进行分析比较,仿真测试结果表明EBSA具有更好的优化性能。     

一种新的基于闪烁噪声的扩展目标跟踪方法

针对闪烁噪声采用高斯分布建模敏感度大的问题,提出一种闪烁噪声下基于变分贝叶斯(VB)的扩展目标跟踪算法。在量测噪声逆协方差未知条件下,该算法首先将量测噪声建模为t分布,继而通过VB近似量测噪声逆协方差、目标状态以及自由度的后验概率密度,最后给出其高斯伽马混合分布实现。仿真实验表明,所提算法可以自适应地跟踪多参数未知情况下的多扩展目标,与传统算法相比具有较高的跟踪精度。     

一种多振子超声电机的设计（英文）

目的:对超声电机而言,当多个压电振子并联时,由于以同一设计方案制作的电机振子往往具有不同的动态特性,因此会使得多振子电机的效率有所下降。即多振子电机工作的关键是如何使多个振子协同一致地驱动转子。为提高集成型多振子电机的效率和简化电机结构,提出一种构造贴片式多振子旋转超声电机的方法。创新点:1.提出圆周面内驱动的概念,发展已有的面内驱动概念(x-y面);2.提出一种模态转换方法,通过多个振子弯曲振动的叠加形成设计电机的扭转振动;3.电机工作时,不仅各个振子处于共振状态,而且连接而成的定子同样处于共振状态,有利于提高电机的效率;4.验证多振子同步驱动的机理。方法:1.振子采用贴片式结构,由极化方向沿厚度方向的压电陶瓷和金属基体粘结而成;与使用兰杰文振子相比,使用贴片式振子易于简化电机的结构。2.各个振子首尾相连形成电机的定子,既可用于构造直线电机,又可转换成旋转电机。3.通过有限元方法对不同振子数构成的电机定子进行性能比较,并且分析设计电机的驱动机理;此外,通过仿真分析确定电机的最优尺寸。4.根据设计结果,加工原理样机,并且对加工的样机进行实验研究,探讨设计方法的可行性。结论:1.根据仿真分析结果,最终加工的电机定子包含5个振子。2.定子中各个振子的振动特性完全相同,振子同步工作。3.样机定子的内径为28 mm,外径为35 mm,高为30 mm;测得定子的纵振和扭转频率分别为44.42 kH z和43.83 kH z;当激励电压的频率为43.9 kH z、峰值为100 V时,电机的空载转速为45 r/min,堵转力矩为0.3 N·m,最大效率约为30%。4.本文所设计的电机,是一种多振子并行驱动的整体式电机,具有结构紧凑和多振子同步工作等优点,能够克服常规的多振子电机在协同工作时出现的不同步问题;该设计方法可以为多振子电机的设计提供理论基础,推动超声电机在并行驱动方面的应用。     

一种基于多属性模糊决策的英文韵律短语边界预测方法

对于各类TTS(Text to Speech)系统而言,能否准确地预测韵律短语边界对TTS系统的效果有着关键性的影响.目前常使用决策树来做韵律短语边界预测,但这种方法受到了训练数据的均衡性以及决策算法本身无法达到全局最优的制约.为了改善预测效果,在传统的决策树方法之上,将决策树使用的聚类属性与模糊决策相结合,提出通过多属性模糊决策方法来预测英文韵律短语边界.实验表明,使用这种方法后,效果比基于决策树的预测方法的效果有较大提升,F-Score由64. 4%提升到69. 3%,不可接受率也从28. 6%降低到21. 4%.     

一种自适应多通道响度补偿方法（英文）

为减小助听器系统中传统响度补偿方法中语音可听和畸变之间的矛盾,提出了一种自适应的多通道响度补偿方法.该方法根据带通信号的动态范围和患者的听阈交替使用线性方法和动态范围压缩方法.为进一步减小动态范围压缩引起的畸变,并提高噪声环境下的输出信噪比,给出了一种自适应调整压缩比的方法.实验结果表明,与WDRC动态范围压缩补偿方法相比,所提方法在语噪声环境下的输出信噪比至少提高了1.73 dB;与线性和动态范围压缩补偿方法相比,所提方法的平均语音可懂度分别提升了6.0%和5.7%.     

一种基于曲面变形的人工骨骼渐进式加工方法（英文）

研究目的:研究人工骨骼等细长工件的无弯折加工方法。创新要点:1.提出了一种基于曲面变形的渐进式加工方法,该方法保证加工余量在全曲面均匀分布,防止工件弯折;2.利用能量最小化实现T样条曲面的渐进变形;3.将该方法应用于以T样条曲面表示的人工指骨加工中。研究方法:1.算法总体分为生成多层变形曲面和层内刀具路径规划两部分(见图5);2.对T样条曲面采用基于能量最小化的变形方法,以加工切深作为变形约束条件,生成多层变形曲面作为每刀的加工目标形状(见图10);3.每层变形曲面内按限残高标准生成刀具路径(见图12)。重要结论:采用该加工方法可以提高细长形工件的加工质量,保证加工后形状误差不超限。     

一种新的螺旋管内流动沸腾传热关联式（英文）

为了改善螺旋管内流动沸腾换热特性的预测方法,利用核态沸腾项和对流换热项的叠加原理建立了新的预测关联式.基于收集的大量实验数据和流动沸腾换热机理,分析螺旋管几何参数和实验参数对流动沸腾传热的影响,将已经建立的关联式分为2类,并用大量实验数据对其进行计算.为了考虑复杂管道对传热特性的影响,在新建立的螺旋管内流动沸腾传热预测关联式中引入了Dn因子.采用以R134a为介质的螺旋管内流动沸腾传热实验数据进行了验证,并计算新关联式的平均相对误差和均方根误差.结果表明,新的预测关联式与实验值吻合较好,可以用于螺旋管流动沸腾传热特性的预测分析.     

基于灰色理论的高速公路路面车辙预测方法（英文）

为了制定科学的路面养护决策,提出了一种基于灰色理论的路面性能预测方法.基于路面车辙检测数据,采用方差分析方法研究不同因素对车辙的影响;利用聚类分析方法研究路面车辙发展规律;基于聚类结果,采用灰色理论分类建立了路面车辙灰色预测模型,有效降低了模型的复杂程度.研究结果表明,轴载和沥青类型对车辙的发展影响最大.所提预测模型精度较高,具有一定的实用价值,能满足高速公路路面养护工程要求,并能较好地解决路面性能预测中的不确定性.     

一种基于SaaS的云计算安全模型（英文）

云计算使公司减少了外包需求的计算成本,云计算客户目前没有办法保证他们的数据和计算的保密性和完整性,为解决此问题,提出了一种基于SaaS的云计算安全模型,提供一个封闭的执行环境,保证客户虚拟机的安全运行.它允许用户验证SaaS,确定服务是否安全.     

一种新的溶瘤腺病毒抑制肝癌细胞的生长（英文）

目的:研究新型溶瘤腺病毒GP73-SphK1sR-Ad5对肝癌细胞生长的抑制作用。创新点:GP73-SphK 1sR-Ad5是一种新型的溶瘤腺病毒,可以特异及有效地抑制肝癌细胞生长,为肝癌的临床治疗提供新思路。方法:通过整合高尔基体蛋白73(GP73)及鞘氨基醇激酶1(SphK 1)构建了GP73-SphK1sR-Ad5腺病毒,进而转染肝癌Huh7细胞及正常HL7702肝细胞。通过实时定量PCR和蛋白印记实验检测Sph K1和E1A基因的表达;通过四氮唑盐比色分析法(MTT法)检测细胞活力;通过流式细胞术检测细胞凋亡率。构建Huh7异种移植小鼠模型,并注射GP73-SphK1sR-Ad5腺病毒。20天后,记录小鼠肿瘤体积和重量,以及存活时间。用苏木精-伊红(HE)染色法和透射电镜(TEM)观察肿瘤组织的病理变化。结果:GP73-SphK 1sR-Ad5转染显著上调了Huh7细胞中E1A的表达,下调了SphK 1的表达,降低了细胞活性,并提高了凋亡率,然而对HL7702细胞无明显影响。Huh7异种移植小鼠模型内注射GP73-SphK 1sR-Ad5显著降低了肿瘤的体积和重量,延长了小鼠的存活时间,并降低了肿瘤组织中的肿瘤浸润面积、血管密度及核变形和染色质浓缩的细胞数。结论:新型溶瘤腺病毒GP73-Sph K1s R-Ad5可以特异和有效地抑制肝癌进展。     

基于整数线性规划的分层OWL本体修正（英文）

为了修正分层OWL(web ontology language)本体,通过定义新的冲突分层和基于整数线性规划(ILP)的切割函数扩展了核修正算子.基于ILP的模型考虑了最小化线性目标函数的优化问题,适合于修正本体时移除最少数量的公理.基于该切割函数,提出了一个修正算法,将ILP应用到所有最小的不协调保持子集(MIPS)上.该算法虽然能够经常找到用于移除的最少公理,但计算MIPS非常耗时.因此,又提出另一个改进的修正算法用于逐个处理不可满足概念.实验结果表明:提出的基于ILP的修正算法比经常使用的基于碰集树的算法更加高效;改进的修正算法能够达到更高的效率,但可能会删除更多的公理.     

一种新的区间权重组合预测方法

本文主要是在一般的实数权重组合预测方法的基础上,以一种新的误差指标为目标,建立一个预测权重半径的最优化模型,进而得到区间权重。而得到区间权重以后,我们对未来的预测值就可以变成区间值。     

一种新的电力系统短期负荷预测方法

针对电力系统短期负荷特性,提出了基于局部线性嵌入(Linear Local Embed,LLE)和支持向量机(Support Vector Machine,SVM)技术的短期负荷预测模型。该模型利用LLE算法对负荷样本的数据挖掘知识,得到了高维输入样本的低维映射,最后利用具有非线性拟合、泛化能力强的SVM进行回归。     

一种基于改进总体经验模态分解与反向传播神经网络的短期负荷预测方法（英文）

目的:短期电力负荷预测是电力系统安全调度、经济运行的重要依据。研究处理非线性、非稳态电力负荷信号的新方法,建立短期负荷预测的混合模型,提高短期负荷预测的精确度。创新点:1.提出一种改进总体经验模态分解(EEMD)方法,抑制传统EEMD方法中的端点效应问题;2.提出一种基于改进EEMD和反向传播神经网络(BPNN)的短期负荷预测方法。方法:1.使用改进的EEMD方法将非稳态、非线性的电力负荷信号分解为一系列的内禀模态函数和一个趋势余量;2.移除所得的高频内禀模态函数;3.使用BPNN分别预测各内禀模态函数及趋势余量;4.使用BPNN组合各内禀模态函数及趋势余量预测结果,即为最终负荷预测结果。结论:1.所提出的改进EEMD方法能有效抑制传统EEMD方法中的端点效应问题;2.在相同条件下,所提出的基于改进EEMD和BPNN的短期负荷预测方法较BPNN、EMD-BPNN、EEMD-BPNN、SARIMA-BPNN、WTNNEA和WGMIPSO预测方法有更高的精确度。     

一种低成本的个人导航仪（英文）

为了能够在室内、空旷的道路上和高楼林立的城市街道上定位定向,提出一种适用于室内外无缝导航的低成本个人导航仪.该导航仪由低成本的微机械加速度计、陀螺仪、磁传感器和GPS芯片组成,具有室内外无缝导航功能,在室外采用MIMU/GPS/磁传感器组合工作模式,用扩展卡尔曼滤波技术融合各种数据,给出最优导航参数;在室内采用MIMU/磁传感器组合工作模式,采用航位推算技术,用垂向加速度计和前向加速度计数据检测步伐并使用磁传感器判断航向.使用垂向和前向加速度计数据来计算动态阈值和估计步伐可信度,然后在两向加速度计数据可信度同时满足条件的动态时间窗内检测步伐,计步精度可达95%以上.在室外内不同场景下进行了无缝导航试验,结果表明,携带个人导航仪行走1 600 m,其定位误差小于行程的0. 2%.     

一种基于蠕变应变弛豫的S30408深冷容器应变强化保载时间预测方法（英文）

目的:奥氏体不锈钢(ASS)在深冷压力容器中应用广泛。ASS较高的应变硬化特性有助于其产生应变强化。在应变强化过程中,保载时间是影响材料最终变形量的关键参数。基于室温蠕变应变弛豫理论,本文旨在提出一种S30408深冷压力容器应变强化过程中的保载时间预测方法。创新点:1.根据室温蠕变应变弛豫理论,保载过程即为材料在室温蠕变中应变速率逐渐减缓、材料结构逐渐稳定的过程;本文据此获得了保载时间的计算模型。2.结合材料试验与容器试验,将计算模型中涉及的多个微观变量转换为唯一宏观变量——圆柱壳上的最大环向应力,可为常规工业生产提供定量的、具有实际可操作性的技术支持。方法:1.根据室温蠕变应变弛豫理论,建立蠕变本构关系,得出保载时间计算模型。2.通过材料试验,考虑实际生产中的特定条件,将保载时间计算模型的多个微观变量简化为唯一宏观变量。3.通过在多个工业规模的容器上进行实验,比较验证所提计算方法的可靠性。结论:1.室温蠕变应变弛豫理论可以用于描述应变强化保载过程中的材料变化。2.容器保载时长,即材料应变弛豫时长,与其所承受的最大应力有关。3.所提出的保载时间计算方法可以为容器保载时间提供可靠预测;其平均绝对误差为7.53%,且绝大部分情况下偏于保守。     

一种功能梯度多孔梁的深度能量方法（英文）

本文提出了一种深度能量方法(DEM)来求解功能梯度多孔梁。采用欧拉-伯努利假设,且功能梯度多孔梁在整个厚度范围内具有不同的力学性能。随后开发了DEM,并通过与作者在以前的工作中采用的解析解进行对比证明了其性能。本文所提出的方法完全不需要离散化技术(例如有限元方法),而是通过优化梁的势能来训练神经网络。一旦神经网络训练好,其求解可在很短的时间内完成。     

基于修正 CPN 模型的多变量模糊预测控制(英文)

通过修正ＣＰＮ模型,提出了一种多变量模糊模型,并基于该模型推导出相应的模糊多步预测控制算法．修正模型采取竞争输出方式,具有局部表示特性．在线学习,只需调整少量参数,所以学习速率快,可在线自组织建模．基于修正模型推导出的控制算法,简单,具有在线自适应性,适于解决多变量时滞问题．将此控制算法用于造纸过程,仿真结果证明了其良好的控制效果．