双足机器人五质心模型的预测控制实现方法

为提高双足机器人的步行性能，提出了基于五质心模型的预测控制实现方法。该方法按照机器人的结构，将机器人质量分配在躯干、双臂、双腿中的五个质心，并推导出基于机器人腰部的零力矩点变换公式。应用模型预测控制方法，控制机器人在线跟踪优化的行走轨迹。为验证算法正确性，进行了3D动态仿真实验和现实环境中步行实验。实验结果与基于单质心模型和三质心模型的模型预测控制算法对比，证明这里算法具有更高的步行轨迹跟踪精度。     

“灰绿”协同措施对银川市合流制溢流污染的影响EI北大核心CSCD

针对合流制管网系统在雨天溢流污染严重,造成城市水体黑臭现象的问题,以银川市某高密度城区合流制管网系统为例,基于SWMM模型,在短历时设计降雨和长历时设计降雨两种条件下,模拟分析了合流制溢流(CSO)调蓄池、雨污管道混错接改造、绿化带海绵化改造等“灰绿”协同措施对CSO污染的影响。结果表明:CSO调蓄池、雨污管道混错接改造、绿化带海绵化改造及“灰绿”措施结合4种方案在短历时、长历时设计降雨条件下,随着降水量的增加,溢流水量及溢流污染物负荷均增加,溢流削减率均逐渐减小,其中“灰绿”措施结合方案对溢流污染的削减效果最为显著;重现期小于5 a时,溢流水量削减率与溢流污染物负荷削减率基本达到80%;降雨条件为中雨时,污染物负荷削减率基本达到75%;重现期为20 a时,溢流水量削减率及TSS、COD、TP、NH^(+)_(4)-N负荷削减率分别达到64%、70%、70%、70%、70%;降雨条件为大雨时,溢流水量削减率及TSS、COD、TP、NH^(+)_(4)-N负荷削减率分别达到28%、32%、26%、31%、33%。     

5G核心网业务模型的智能化预测研究

摘 要：核心网业务模型的建立是5G网络容量规划和网络建设的基础，通过现有方法得到的理论业务模型是静态不可变的且与实际网络存在偏离。为了克服现有5G核心网业务模型与现网模型适配性较差以及规划设备无法满足用户实际业务需求的问题，提出了一种长短期记忆（long short-term memory，LSTM）网络与卷积LSTM （convolution LSTM，ConvLSTM）网络双通道融合的 5G 核心网业务模型预测方法。该方法基于人工智能（artificial intelligence，AI）技术以实现高质量的核心网业务模型的智能预测，形成数据反馈闭环，实现网络自优化调整，助力网络智能化建设。     

基于三维模型的NPN双极型晶体管电离辐射效应仿真模拟北大核心

为更加迅速可靠地评估星用双极型晶体管抗电离辐射损伤性能,建立了三维NPN晶体管模型,并对其电离辐射效应进行了数值模拟。仿真计算了电离辐射在晶体管中产生的氧化物正电荷陷阱以及界面陷阱,以此模拟不同总剂量、剂量率电离辐照对晶体管的损伤;以漂移扩散模型计算了晶体管典型性能的响应,验证了晶体管的总剂量效应和低剂量率损伤增强效应。结果表明晶体管对电离辐射敏感的区域位于基区和发射结区附近的Si/SiO_(2)界面,从Gummel曲线提取的归一化增益发现,电离辐射损伤可能使晶体管增益降低50%以上,这对晶体管性能影响很大。该方法可以在降低成本、缩短周期的前提下,为晶体管抗电离辐射可靠性评估提供合理的技术支撑和可借鉴的理论数据。     

基于模型预测控制算法的智能密度控制系统在选煤厂的应用

为解决三河口选煤厂重介质旋流器分选过程中PID控制对合格介质密度控制调节能力有限等问题，采用系统辨识构建合格介质密度与精煤灰分数学模型，建立了基于模型预测控制(MPC)算法的智能密度控制系统，提高了合格介质密度控制精度，改善了重介质旋流器分选效果。现场应用表明：该系统在合格介质密度控制中应用效果良好，有效抑制了重介质选煤环节随机性干扰，实现了合格介质密度的稳定、动态调节，使精煤质量得到了显著提高，大大降低了精煤灰分波动幅度，稳定了产品质量，提高了经济效益。     

一种用于水声材料设计的动态参数测试方法

针对提高水声材料设计中动态参数输入精度的问题，提出了一种复杨氏模量及泊松比准确测试方法。对于复杨氏模量测试，通过将Williams-Landel-Ferry(WLF)方程引入到Havriliak-Negami(H-N)模型中，采用信赖域反射算法对未知参数进行拟合得到材料参数宽频域主曲线。对于泊松比测试，根据同一材料不同形状因子表观杨氏模量之比与泊松比存在唯一量化关系的特性，仅通过两种不同形状因子试样的准静态有限元模拟，获得表观杨氏模量比值与泊松比量化曲线。因此，根据橡胶样品表观杨氏模量测试结果，可以直接利用局部加权回归获得其泊松比。最后，将前述材料制成直径为55 mm、厚度为50 mm的声管样品，放置在水声管中进行吸声系数测试。同时，把橡胶的复杨氏模量和泊松比的测量结果输入到水-橡胶-水分层介质模型中进行吸声系数计算。结果表明两者吻合，验证了上述测试方法的正确性和有效性。     

爆炸排淤填石法中淤泥的本构模型

以爆炸排淤填石法为背景 ,对不同应变率阶段淤泥的本构模型进行了分析 ,利用ANSYS/LS-DYNA动态有限元分析程序对所选择的模型进行验证和确认。计算和分析结果表明 :在形成爆炸空腔的高应变率阶段 ,淤泥表现为理想不可压缩流体的性质 ;在小药量小抵抗线条件下 ,甚至在淤泥自重作用下的较低应变率变形阶段 ,其黏性效应也可以忽略不计。     

基于大数据深度学习的输电塔结构抗风易损性评估

为了有效预测输电网系统在强风作用下的响应，并开展高效精准的性能评估，文章提出了基于深度学习模型的风致易损性评估框架。以某具备健康监测系统的输电塔结构为例，首先对监测数据进行清洗和重构，通过大数据深度学习建立荷载输入和响应输出的等效映射模型，然后通过数值模拟生成灾害强度均匀的风场数据并由深度学习模型预测输电塔关键杆件响应，计算不同性能水准的易损性曲线。研究结果表明，经训练的深度学习模型可以涵盖实际工程中存在的各类不确定性因素，有效映射复杂风环境下输电塔结构的动力响应。提出的框架方法可以避免单纯通过数值模型制备大量动态响应数据，更高效地进行输电网系统风致易损性评估。     

液氢零蒸发储存系统研究现状与展望

液氢储能密度大，应用前景广泛，实现零蒸发储存是液氢储存的目标。介绍了过热蒸气模型、两相流三维理论模型和三区模型等五种典型的理论模型。通过对模型的分析，总结了模型的发展方向主要为大型液氢储罐热分层和自增压现象的理论研究。分析了目前液氢零蒸发储存系统的关键技术，包括被动热防护技术、主动热防护技术和压力控制技术三个方面，指出了绝热材料性能、20 K温区制冷机效率和蒸气冷屏（VCS）为重要的发展方向。对国内外液氢零蒸发储存系统的发展进行了系统性的概述，分析了不同液氢零蒸发储存系统的实验结果，以及特点和不足。最后针对液氢零蒸发储存系统的发展提出了展望。