冷却衰减红外光谱法露点仪测定管道天然气烃露点与水露点

阐述了冷却衰减红外光谱法测定管道天然气烃露点与水露点基本原理、使用的仪器、取样方法及基本分析方法,研究和分析了测量仪器的计量特性,并以实验比对的方法对测定结果的准确度和精密度进行了分析。通过性能测试及实验比对,表明冷却衰减红外光谱法露点仪能够准确、自动、连续测定天然气水露点与烃露点。     

k-best MIRA和动态k-best MIRA

MIRA(Margin Infused Relaxed Algorithm)是一种超保守算法,在分类、排序、回归等应用领域都取得不错成绩.文中在传统MIRA算法基础上进行改进,提出k-best MIRA(K-MIRA)与动态k-best MIRA(DK-MIRA)算法.这两种算法能够根据学习进程自动调整优化约束条件,从而提高算法的收敛速度与性能.将K-MIRA与DK-MIRA用于定义类问题回答中的句子排序任务,取得较为满意的实验结果.     

基于物理模型的交互式服装实时动画

提出了一种用于实现基于物理模型的交互式服装实时动画的方法。由于基于物理的服装模型本身与碰撞检测涉及大量的计算,因此随人体运动的交互式服装实时动画一直是一个具有挑战性的课题。为了提高模拟性能,首先简化经典的“质点-弹簧”模型,并利用“半刚性-复杂摆”模型经向与纬向约束分开计算的优点;其次,在服装与人体之间的碰撞检测采用椭圆包围盒的检测方法,并根据碰撞检测本身存在的局部性,通过时间与空间相关性来加速。实验结果证明,本文方法与传统的方法相比,大量减少了计算,完全可以实现随人体运动的交互式服装实时动画。     

关于行星齿轮机构在搓背器上的应用与研究

本文通过对传统搓背器进行优化,得出行星齿轮机构的优化方案,利用Solidworks对新型搓背器进行三维建模,再对其进行运动学分析,分析其合理性,验证行星轮机构在运转中的稳定性,最后对其应用价值进行讨论.     

欺骗攻击下弹性自触发模型预测控制

针对在欺骗攻击下自触发模型预测控制系统的安全控制问题, 本文提出一种基于关键数据保护的弹性自 触发模型预测控制(MPC)策略. 对比现有的自触发MPC, 该方法仅需对少量关键控制样本进行保护, 则可保证闭环 系统稳定运行, 从而有效节省系统资源. 首先, 基于自触发MPC和欺骗攻击的特征推导标称系统与被攻击系统状态之间的误差上界, 从而定量分析出欺骗攻击对系统的损害. 然后, 通过所获得误差上界和李雅普诺夫定理建立关键数据的选取条件并对其实施保护. 最后, 严格证明了在仅对关键控制样本实施保护后, 被控系统仍可在欺骗攻击下保持稳定. 此外, 基于移动机器人和弹簧小车系统对所提算法进行了仿真实验, 结果表明所提算法能够显著节省保护资源, 验证了算法的有效性     

基于同调等值的多变流器系统聚合降阶建模

电网故障时,多锁相环同步型变流器系统面临严重的暂态同步失稳问题。然而多变流器系统模型阶数高,交互耦合复杂,给暂态同步稳定分析带来严峻挑战。为此,该文提出基于同调等值的多变流器系统聚合降阶方法。首先建立了多变流器系统等值摇摆方程,发现阻抗压降的差异是导致同母线与不同母线变流器同调特性差异的原因。在此基础上,提出基于阻抗压降的多变流器系统同调判据。接着,在功率约束条件下给出同调变流器群等值电路参数的计算方法,并借助惯性中心的概念通过聚合锁相环摇摆方程,得到等值控制参数的计算方法。最后,基于PSCAD/EMTDC仿真软件与RT-LAB实验平台验证了所提同调等值方法的有效性。     

区块链网络安全保障:攻击与防御

随着区块链技术的迅猛发展,区块链系统的安全问题正逐渐暴露出来,给区块链生态系统带来巨大风险。通过回顾区块链安全方面的相关工作,对区块链潜在的安全问题进行了系统的研究。将区块链框架分为数据层、网络层、共识层和应用层4层,分析其中的安全漏洞及攻击原理,并讨论了增强区块链安全的防御方案。最后,在现有研究的基础上展望了区块链安全领域的未来研究方向和发展趋势。     

深度强化学习复原多目标航迹的TOC奖励函数

针对航迹探测领域中探测器获得的目标地理位置通常是同一帧下无法区分的多目标场景,需要利用目标位置信息还原各航迹并区分各目标的问题进行研究,提出采用深度强化学习复原目标航迹的方法。依据目标航迹的物理特点,提取数学模型,结合目标航迹的方向、曲率等提出轨迹曲率圆（TOC）奖励函数,使深度强化学习能够有效复原多目标航迹并区分各目标。首先描述多目标航迹复原问题,并将问题建模成深度强化学习能够处理的模型;结合TOC奖励函数对多目标航迹复原问题进行实验;最后给出该奖励函数的数学推导和物理解释。实验结果表明,TOC奖励函数驱动下的深度强化网络能够有效还原目标的航迹,在航向和航速方面切合实际目标航迹。