提升我国电磁安全能力的战略思考

阐述电磁安全的战略背景,分析电磁兼容到电磁安全的演化过程,剖析"自扰、互扰、敌扰"等现实迫切问题,阐明电磁干扰、电磁兼容等基本概念和相互关系,提出新需求、新技术、新趋势引发电磁兼容与电磁安全的"六大技术挑战",指出只有在认识和思维上系统性地实现"三个转变",才能实现电磁安全整体能力的提升,最后提出"电磁强国"的"五维布局"建议.     

一种新型的室温快速固化胶黏剂的研制

本文开发了一种新型的方舱夹芯板用室温固化高强度环氧结构胶黏剂,验证了其物化特性、相关力学性能和环境适应性。结果表明此胶黏剂具有优良性能,可以满足方舱用大板胶黏剂的使用需求。     

低-超低渗透砂岩油藏水驱采收率影响因素权重分析

针对主观赋权法在确定低-超低渗透砂岩油藏水驱采收率影响因素权重时存在主观随意性,客观性较差的问题,本文应用85个低-超低渗透砂岩油藏实际样本,结合大量科研和现场认识筛选了影响水驱采收率的9个重点因素,并根据客观赋权法更客观、精确的计算出低-超低渗透油藏水驱采收率影响因素的具体权重。研究表明低-超低渗透油藏水驱采收率影响因素中,注水开发效果指标影响权重最大,其次为储层物性,流体性质影响最小。     

基于改进D?Lite遗传算法路径规划研究

针对遗传算法在移动机器人路径规划中易产生早熟现象和收敛速度慢的问题,提出了改进的D~* Lite遗传算法。该算法将D~* Lite算法和遗传算法相结合,通过引入碰撞系数和可视检测技术以提高路径安全性,寻找最短路径。在遗传算法设计中加入动态调整交叉与变异概率,以解决算法在路径规划中因陷入局部最优值而不能到达目标点的问题。最后,通过实验仿真可知:与蚁群算法和免疫遗传算法相比,改进的D~* Lite遗传算法执行效率高,可以快速规划出全局最优路径。     

基于神经网络和遗传算法的锭子弹性管性能优化

为得到减振弹性管对下锭胆的支承弹性和锭子高速运动下的稳定性等性能的最优匹配效率,依据减振弹性管的等效抗弯刚度及底部等效刚度系数公式,利用MatLab数值分析软件构建弹性管抗弯刚度和底部挠度数学模型。首先,结合Isight优化软件基于径向基神经网络构建其近似模型,且使精度达到可接受水平,并以模型的关键结构参数弹性模量、螺距、槽宽、壁厚为设计变量,结合遗传算法对弹性管抗弯刚度和底部挠度进行多目标优化设计,得到Pareto最优解集和Pareto前沿图,确定出减振弹性管结构工艺参数的优化方案。通过对优化数据进行分析发现,该方案在保证减振弹性管弹性的同时,其底部振幅明显减弱。     

计及Spark和属性权重的售电套餐推荐方法

针对电力市场用户群庞大，交易过程中售电套餐选择困难的问题，在Spark环境下设计了一种售电套餐推荐方法，同时也解决了售电套餐推荐过程中在大数据环境下的可扩展性及实时性问题。首先，计算出每个套餐属性的权重值，从而计算得到售电套餐综合相似度。然后，计及用户和套餐两方面提出一种售电套餐推荐方法，实现售电套餐的精准推荐。实验表明，提出的推荐方法能够明显提高推荐的准确度，并且在分布式环境下具有良好的推荐效率和可扩展性。