矩阵链乘序问题的并行算法研究

本文在矩阵链相乘串行动态规划算法基础上，提出一种基于二维网孔结构的并行矩阵链相乘动态规划算法。该算法采用一个上三角结构的二维网孔结构，在0（n^2）的时间内解决矩阵链相乘问题，而二维网孔比以往采用的PRAM模型更接近实际。     

关于水电站机组甩负荷的几点分析

从国际电工委员会IEC61362（1998）“水轮机控制系统技术规程”中对水轮发电机组甩100%额定负荷后动态品质指标分析入手,对水轮机调节系统甩负荷过程建模并进行仿真计算,分析了水轮机调速器典型结构。     

复合材料人行道支架设计及性能验证

设计了一种主要用于铁路桥梁人行道的复合材料人行道支架。相比原钢制人行道支架，该复合材料人行道支架可减重50%～85%。对复合材料人行道支架进行了有限元分析，仿真计算结果表明该复合材料人行道支架的强度和刚度均满足铁路桥梁人行道使用的技术要求，经过试验验证，该复合材料人行道支架产品的计算分析结果与试验结果基本吻合。研究结果证明了该复合材料人行道支架在实际使用中具有足够的安全性。     

承先辈辉煌 续今日新篇：从改扩建看体育场馆的可持续发展

2007年9月15～16日,在改扩建竣工的国家奥林匹克体育中心体育场(以下简称奥体中心体育场)举行了"好运北京"国际现代五项马术和跑步测试赛。赛后,国际现代五项单项协会主席评价说:"这是迄今为止我所看到的现代五项比赛最好的场地"。这是对我们所有参与奥体中心体育场改扩建工程建设人员最好的褒奖。     

基于算力网络平台算力资源处理技术浅析

随着算力网络的发展，如何整合多云算力资源，对外统一提供云计算服务成为重要的研究课题。设计算力网络资源管理平台对网络云、移动云、IT云以及边缘云等多云算力资源进行了统一计算处理，未来可以作为算力感知平台承担基础算力的注册、度量、对外发布等功能。本文阐述了算力网络资源管理平台设计方案，用于高效处理海量算力数据，提供即时算力资源信息的技术解析能力，并提出了基于Hudi数据湖的数据处理演进思路和分布式算力资源管理的设想，为其他研究人员提供参考。     

基于GIS分析的丁香峪景区规划方法研究

随着国家旅游业的发展,山地景区项目逐日增多,但是其复杂的地形、地貌、水文、植被等条件,都在规划设计中给设计师带来较大困难,而且目前景区的规划设计方法还是以定性为主。通过RS、GIS、ENVI、SWMM等技术手段提出针对山地景区的4种规划设计方法:1)基于叠加分析的平台选址;2)基于成本删格的道路最优选线;3)基于盆域分析的水系格局优化;4)基于监督分类的植被群落提升,并在辽宁千山丁香裕景区进行实际运用,从而引导山地景区规划设计从定性模式向定量模式转变。     

面向航空复杂产品生产线的快速响应制造模式研究

结合航空发动机生产管理过程的具体实践,针对现有的单项纵向快速响应制造模式不能满足发动机机匣生产线制造的需求,基于快速响应制造理念提出面向航空复杂产品生产线的快速响应制造模式。在对企业内部资源整合和生产线制造管理方式优化的基础上,从企业内部制造过程的计划、物料、工艺准备、工具工装资源协调等方面描述了生产线制造过程中的资源冲突问题,建立了航空复杂产品生产线快速响应制造模型;从技术准备系统、生产过程仿真和制造执行系统出发,构建了面向航空产品生产线快速响应制造体系架构。以某航空发动机企业的机匣生产线为例,验证了所提方法的有效性。     

果蔬有机磷农药残留检测中的温度控制研究

为了给便携式农药残留检测仪研究开发提供温度控制单元的方案,深入研究了环境温度、水浴温度和比色池温度对农药残留检测结果的影响。结果表明,对以酶抑制法为原理的农药残留检测方法和仪器,温度控制方式不仅影响分析结果的准确度,而且还影响分析结果的灵敏度。在仪器比色池中采用恒温的方式不仅可以提高分析方法的灵敏度和准确度,还可以提高仪器的最低检出限。     

模糊神经网络在采煤机记忆截割技术中的应用

本文提出了一种基于模糊神经网络的采煤机记忆截割技术,来对采煤机截割滚筒进行自动调高。基于模糊神经网络建立了采煤机机身与截割高度之间的非线性关系,并采用误差反向传播和最小二乘法相结合方法对可调参数进行辨识和优化。实验表明,模糊神经网络对截割样本具有很好的泛化能力,很好地逼近煤层高度趋势,减少截割误差并提高割煤效率。     

移动机器人过程神经网络RTK-GPS定位研究

在中国自主研发北斗三号系统已经全面运行,实现全球定位的背景下。为了进一步提高移动机器人地面终端卫星导航定位功能,针对移动机器人数据接收解析的高频振荡随机干扰信号和系统高阶动态非线性对定位导航精度的影响,提出一种利用过程神经网络的时变特性,构建动态自适应RTK-GPS(Real Time Kinematic-Global Position System)定位算法。通过现有的卫星定位终端的输入输出数据构造出神经网络模型,再利用动态误差数据为样本对这个神经网络模型进行训练校正,在卫星信号受到干扰或失锁时利用训练好的过程神经网络预测输出来抑制位置和速度误差发散,从而提高定位和导航精度。实验表明本方法在定位干扰噪声为非定常量的条件下,仍然对定位精度的提高适用有效,能显著降低定位结果误差,尤其在可观察卫星数量变化时表现出较强的鲁棒性。