基于试验模态分析橡胶减振件的参数识别

针对具有较大承载能力的橡胶减振件的动力学参数进行直接测试,存在测试设备功率要求高、测试频率低等问题,无法满足有限元建模中对橡胶减振件的参数设置需求。提出基于试验模态分析法实现橡胶减振件动力学参数识别,重点阐述了橡胶减振件动力学参数直接测试法与试验模态分析法的理论依据,并通过实践应用验证了试验模态分析法在橡胶减振件的参数识别具有显著的工程应用价值。     

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。     

基于多尺度双线性卷积神经网络的多角度下车型精细识别

针对多角度下车辆出现一定的尺度变化和形变导致很难被准确识别的问题，提出基于多尺度双线性卷积神经网络（MS-B-CNN）的车型精细识别模型。首先，对双线性卷积神经网络（B-CNN）算法进行改进，提出MS-B-CNN算法对不同卷积层的特征进行了多尺度融合，以提高特征表达能力；此外，还采用基于中心损失函数与Softmax损失函数联合学习的策略，在Softmax损失函数基础上分别对训练集每个类别在特征空间维护一个类中心，在训练过程中新增加样本时，网络会约束样本的分类中心距离，以提高多角度情况下的车型识别的能力。实验结果显示，该车型识别模型在CompCars数据集上的正确率达到了93.63%，验证了模型在多角度情况下的准确性和鲁棒性。     

浅析水热技术在生物质废料处理中的应用

近年来,生物质废料的处理处置技术一直是研究热点。本文通过查阅相关文献资料,首先对水热技术的定义和特点进行了介绍;然后详细分析了反应温度、反应时间、物料含水率、催化剂及其投加量等因素对水热反应的影响,结果表明,反应温度对水热反应的影响最为显著;最后分析了水热技术在生物质废料处理过程中的研究进展,以期为水热技术在生物质废料中的进一步应用研究提供新的思路。