从空间的构筑到场所的形成--评仙台媒体中心的非构筑性

该文以仙台媒体中心为例，着重分析该作品如何以非构筑的语言来营造多样的场所，指出21世纪的建筑创作已从空间的构筑发展到场所的形成这一变化趋势。     

基于风力机尾流排斥的平坦地形风电场微观选址优化

平坦地形风电场微观选址的优化研究中,常采用带有随机量的元启发式算法,这些算法难以达到全局最优,优化效率较低,且通常需要通过划分网格、增加约束才能得到稳定解。针对这些问题,文中提出了一种专门针对平坦地形风电场微观选址的高效且有稳定优化解的元启发式算法——风力机尾流排斥优化算法。参考范德华力原理,提出了风力机尾流排斥力的概念,用于描述风力机在尾流作用下的相互影响:2台风力机之间尾流作用越大,风力机尾流排斥力也越大。在算法优化过程中,风力机会在风力机尾流排斥力的作用下向使尾流减小的方向不断移动,直到达到最优解。仿真结果表明:风力机尾流排斥优化算法不需要网格约束,优化效率高,能得到确定的优质解,且优化结果符合实际工程要求。     

钠离子电池用电解质钠盐的研究进展

综述近年来含氰基类钠盐、酰胺类钠盐和氟类咪唑衍生物钠盐等电解质钠盐在钠离子电池中的研究应用。分析这些电解质钠盐的结构特征,阐述钠盐因独特结构优势提升电池性能的机理,展望钠离子电池电解质中钠盐的发展趋势。     

高超声速飞行器预设性能反演鲁棒控制

针对吸气式高超声速飞行器的飞行控制问题,提出一种新的预设性能模糊反演控制设计方法。通过构造一种新的预设性能函数,在初始误差正负未知的情况下,可以保证跟踪误差能够按照预定的收敛速度、超调量及稳态误差收敛至任意小的区域,同时实现了对跟踪误差稳态性能和瞬态性能的约束。为提高控制系统的鲁棒性,在反演控制的设计框架下,引入模糊控制器逼近动力学模型中的不确定项。为避免传统反演方法中存在的"微分膨胀"问题,引入滑模微分器对虚拟控制量的导数进行精确估计。最后,通过不同初始误差下的轨迹仿真验证所设计控制系统的有效性。     

基于FPGA的快速图像纹理特征提取方法的研究

图像特征的一个重要分支就是纹理特征,它体现了不同图像和物体的形态、大小、分布、方向等重要参数,对图像特征识别起到决定性因素。但是纹理特征提取的过程十分复杂且计算量巨大,为了解决这个难题,提出了一种在现场可编程逻辑门阵列(FPGA)平台下实现纹理特征提取新方法。首先对基本图像特征算法做了并行化的优化,从算法的数值范围和表示精度两个角度,做了相应的分析和误差控制,从而适应FPGA的运行。然后对FPGA的数据流传输提出了一个高效率的解决办法,该方法对其中的主要模块采用了流水线优化,并采用寄存器配置模式,从而在线地修改参数,适应不同的图像大小和卷积核等环境变量。结果表明,在同等功耗条件下,可以达到10倍于CPU的性能,达到了快速提取特征的目的。     

小学语文教学中渗透心理健康教育

工具性与人文性的统一,是语文课程的基本特点。它不仅要教给学生雄厚的汉语言文学知识和技能,而且要培养学生美好的心灵和审美情趣。因而小学语文教学不仅应该注重学生知识的掌握,感知、理解、记忆、判断等智力因素的发展,更应该注重利用语文学科中进行心理健康教育的优势,在语文教学中渗透心理健康教育,培养学生良好的心理品质和健全人格,帮助学生树立正确的人生观,把小学教育真正优化成素质教育。     

基于集成学习的O3的质量浓度预测模型

为准确预测O₃的质量浓度及其发展趋势,分析其诱发因素,提出一种基于集成学习的O₃的质量浓度预测模型。以北京市2015—2016年O₃污染物的质量浓度及气象因素数据为基础,提出并建立面向O₃污染物的质量浓度预测的特征选择-集成学习多层预测模型,在对数据进行缺失值填补及异常值分析的基础上,利用Pearson相关分析和Lasso回归分析同时对清理后的气象资料数据进行特征选择,以消除数据冗余,提高预测精度;提出基于自组织映射神经网络self-organizing featuremap, SOFM和Elman神经网络Elman neural network, ENN的集成学习算法,利用SOFM对样本数据进行聚类以实现样本的合理分布后,使用ENN进行仿真训练来预测O₃的质量浓度。试验结果表明：采用Pearson-Lasso特征选择和SOFM样本聚类对数据做前期处理后,ENN的预测精度由74.6%提高到82.1%,能够改善基于ENN的O₃污染物的质量浓度的预测准确率。     

高超声速飞行器H_∞鲁棒跟踪控制研究

针对高超声速飞行器巡航飞行控制问题,提出一种基于H∞的鲁棒控制方法。建立基于平衡点的线性不确定模型,将轨迹跟踪问题转换为一类H∞控制问题。在状态和控制输入不确定项满足匹配条件下,基于鲁棒稳定理论和线性矩阵不等式技术,推导出满足闭环系统内部稳定且满足一定控制性能的反馈增益选取条件。通过对非线性多变量高超声速飞行器纵向模型的轨迹跟踪仿真表明,所研究的控制方法可以确保对速度和高度指令的响应效果,并对模型中存在的参数摄动具有鲁棒性。     

基于数理统计的高精度CO2传感器校正方法

对工程中求取可靠的插值节点提出一种基于数理统计的方法。对足够的稳态数据进行卡尔曼滤波处理,把经过滤波后的稳态数据进行概率分布分析后,通过拟合优度检验判定测量数据的分布类型并求出合理值(数学期望)作为插值节点。以此方法处理检测区间内的采样点,得出传感器特性曲线。对某种CO2数字传感器进行实验验证,通过与传统的求均值方法进行比较,结果表明:该方法能够更加精确地估计出真实值,比普通均值拟合精度提高13%。