Profit Allocation Scheme Among Players in Supply-Chain Based on Shapley Value of Fuzzy Bi-cooperative Games

The Shapley value of fuzzy bi-cooperative game is developed based on the conventional Shapley value of bi-cooperative game.From the viewpoint that the players can participate in the coalitions to a certain extent and there are at least two independent cooperative projects for every player to choose,Shapley value which is introduced by Grabisch is extended to the case of fuzzy bi-cooperative game by Choquet integral.Moveover,the explicit fuzzy Shapley value is given.The explicit fuzzy Shapley function can be used to allocate the profits among players in supply-chain under the competitive and uncertain environment.     

旋流器中最佳操作参数的研究

通过对液滴在旋流场中所受剪切应力的分析,并综合操作参数与旋流器结构尺寸及进料物性的关系,推导出最佳进料平均速度和最佳进料流量的计算公式。采用水与煤油的混合物作为进料进行试验,将理论计算值与试验结果进行比较,证明了计算公式的可靠性和准确性。     

近场地震作用下型钢-混凝土组合结构桥易损性分析

考虑近场速度脉冲型地震动特征,对型钢-混凝土组合结构桥梁的地震易损性进行分析。以一座工字型钢-混凝土组合梁桥为例,从PEER数据库挑选60条近场地震动记录作为输入,对桥梁结构整体性能和局部性能两个层次的易损性进行分析,给出了桥梁结构的整体和局部地震易损性曲线。通过与远场地震作用下的桥梁结构地震易损性分析结果的对比研究,发现：近场速度脉冲型地震引起的桥梁结构整体和局部地震需求均显著大于远场地震|在近场地震作用下,桥墩是型钢-混凝土组合桥梁的最易损构件,混凝土横梁与栓钉的易损性水平低于桥墩。     

大黄高效液相色谱-指纹图谱数据管理软件的开发

采用高效液相色谱．指纹图谱(HPLC-FPC)法对108种大黄进行了分析,以柱形图的形式表征了彼此之间的异同,并用Delphi 7．0开发了谱图相关信息的数据管理软件。本软件拥有浏览、编辑、查询等功能,操作简便,界面友好,为以后有关大黄质量控制的研究打下了基础。     

组织结构和密度对导电针织物传感性能的影响

为提高导电针织物的传感性能,以涤纶/石墨烯导电复合纱线为导电材料,选择纬平针和1+1罗纹2种织物结构,分别采用3种密度,在电脑横机上编织了6种导电针织物。通过重复拉伸实验,测得织物的电阻—应变关系,分析了组织结构和密度对织物传感性能的影响。结果表明：纬平针织物的电阻随应变的增加先增大后减小,并在5%～25%的应变范围内近似呈线性关系;罗纹织物的电阻随应变先快速增大后趋于稳定,在3%～24%的应变范围内近似呈指数增长关系;罗纹织物的灵敏度、稳定性优于纬平针织物。导电针织物的灵敏度随着密度的增大而增大;但密度过大或过小会降低织物的稳定性;纬平针的重复性随着密度的减小而增大,罗纹的重复性随着密度的减小而减小。     

橡胶材料阻燃性能评估

采用氧指数法、锥形量热仪法和烟密度法分别对4种未知配方橡胶材料的各项阻燃性能进行了测试。经分析发现,仅凭单一参数很难判断某种材料阻燃性能的好坏,而采用层次分析法对4种材料的阻燃性能进行综合评估,可得出结论为试样D的阻燃性能最好,试样C相对较差。     

微波消解-萃取—ICP-MS法测定高纯金中杂质元素

采用国家标准方法ICP-MS法测定高纯金中的杂质元素时,利用传统湿法消解样品后,大量金基体对杂质元素测定产生干扰和抑制作用,影响测定结果的准确度。实验建立微波消解-萃取—ICP-MS法测定高纯金中杂质元素的方法,并对微波消解-萃取条件进行优化,提高金溶解率及金萃取率,消除金基体对杂质元素测定的干扰。该方法可同时测定40种杂质元素,检出限为0.01~0.29μg/g,测定结果相对标准偏差(n=6)为1.29%~4.18%,加入标准物质回收率为86.94%~115.55%,准确度和精密度良好。     

基于人工蜂群算法的线性调频信号参数估计

针对多分量线性调频(LFM)信号的初始频率和调频斜率估计问题,提出了基于人工蜂群算法的LFM信号最大似然函数估计方法。首先,利用最大似然方法对LFM信号的初始频率和调频斜率进行联合估计;然后,用人工蜂群算法对似然函数进行优化求解;接着,针对人工蜂群算法收敛速度慢、易早熟等问题采用多维并行搜索结合交叉全局引导的方式对算法进行改进,实现了高效的多分量LFM信号参数估计。仿真实验证明,本文算法具有最大似然估计的有效性,兼具快速性和实时性。     

基于机器学习的钢筋混凝土柱失效模式两阶段判别方法增强出版（附加材料可在文章详情页“评审附件”下载）

钢筋混凝土柱在侧向地震力作用下具有弯曲、剪切和弯剪三种失效模式。不同的失效模式下钢筋混凝土柱具有不同的地震损伤特征。因此,准确地判别钢筋混凝土柱的失效模式对于准确评估钢筋混凝土结构的抗震性能具有重要意义。利用已有的钢筋混凝土柱滞回加载试验数据,采用机器学习方法,提出了一种钢筋混凝土柱失效模式两阶段判别方法。其中,第一阶段以钢筋混凝土柱的基本设计参数为输入变量,采用机器学习中的回归算法,建立钢筋混凝土柱的受弯承载力、受剪承载力、弯曲变形和剪切变形预测模型。第二阶段以钢筋混凝土柱的受弯承载力、受剪承载力、弯曲变形和剪切变形作为输入变量,采用机器学习中的分类算法,对钢筋混凝土柱的失效模式进行自动判别,实现了准确判别钢筋混凝土柱失效模式的目的。研究结果表明：极端随机树、AdaBoost、随机森林和梯度提升算法分别对受弯承载力、受剪承载力、弯曲变形和剪切变形的预测效果最佳;极端随机树、梯度提升算法和最近邻居法分别对弯曲失效、剪切失效和弯剪失效具有最佳的分类效果;相比已有的钢筋混凝土柱失效模式分类方法,提出的两阶段分类方法具有与真实失效模式最为接近的分类结果,分类精度可以达到96%。