用Pro/E对过约束运动平台动态仿真分析研究

针对过约束多体运动机构的动态受力分析难点,以一个具体的多曲轴运动平台为例,提出一种基于Pro/E中Mechanism仿真模块进行动态仿真的解决方法。在Pro/E中进行了3维建模;针对分析的重点,对系统模型进行了适当简化;并结合虚拟样机技术在Pro/E中的具体运用,对简化模型进行动态仿真;并运用仿真结果分析了各类因素对该机构运动及受力的影响,提出了优化设计方案。     

基于元分析的差异表达基因识别

针对传统差异表达基因分析方法使用单一数据集,不能处理异质性特性数据集、分析结果偏差大的问题,提出了联合驱动排除的概念,设计实现一种使用多研究数据集的元分析算法。应用公共数据库GEO中GDS2490和GDS2491数据集对设计的算法与微芯片显著性分析方法进行了对比。实验结果表明:设计的算法可以对数据集实行联合驱动排除,与微芯片显著性分析方法相比,可以有效分析异质性特性的数据集,准确找到差异表达的基因,验证了算法的有效性。该方法为差异表达基因识别提供了新思路。     

基于IEEE1588的智能变电站时钟同步网络

时钟同步系统是实现变电站设备智能化的关键技术.介绍智能化变电站对时间统一系统的要求,分析IEEE 1588时钟同步原理;论述智能变电站PTP时钟同步网组网方式;搭建智能变电站PTP时间同步网络模型并设计同步时钟的冗余配置方案.该时间同步网络能够满足智能电网自愈性要求,可以用于指导智能化变电站时间统一系统的构建.     

面向容错计算机的仲裁系统的设计与实现*

为了解决传统仲裁机制故障覆盖率和故障诊断成功率低的问题,针对容错计算机,提出了一种基于仲裁处理器的仲裁机制,并设计了仲裁系统和仲裁算法.其中仲裁处理器使用三模冗余系统和芯片级的容错设计技术,仲裁算法采用分级方式,同时采用自检测和心跳监测相结合的故障监测机制,有效地解决了单点故障和检测成功率低的问题.最后通过故障注入方式验证了仲裁系统的可用性.     

超冗余移动机械臂的逆运动学快速求解

为了快速并精确地求解一类冗余移动机械臂(MM)运动学的优化逆解,提出了一种基于遗传信
赖域算法和解析解法相结合的运动学求逆方法. 首先使用解析解法求出机械臂逆解关于移动
车运动参数的表达式,据此表达式引入关节最佳柔顺性准则确定信赖域算法的目标函数;然
后用遗传信赖域算法快速求解此只包含移动车运动参数为自变量的目标函数的最优化问题,
据此求出运动学逆解. 仿真算例表明,该方法能快速求出精确和优化的运动学逆解.     

无线传感器网络节点重部署研究进展

传感器节点随机部署导致的分布不均匀往往会使无线传感器网络的感测区域产生覆盖空洞或冗余覆盖,严重影响网络性能,因此需要重部署对网络拓扑进行修复。总结和分析近年来重部署相关的主要研究方向和成果。首先回顾了三种基础的节点感测模型;再从研究问题、策略设计优化目标和分类方法等三个方面对节点的重部署进行了全面的梳理;然后着重针对典型的传感器节点和Sink节点的重部署策略进行分类解释和比较分析;最后讨论强化学习框架下的节点重部署策略和安全监测需求下无线传感器网络迁移部署,并指出重部署策略的应用前景与发展趋势以及未来的优化方向。     

基于深度学习的内容推荐算法研究综述

推荐系统是学习用户偏好,实现个性化推荐的系统化应用技术,在商品购买、影音推荐、关联阅读等多领域得到了广泛的应用。近年来,随着多源异构数据的激增和深度学习的兴起,传统推荐算法中的表征学习模式逐步被深度学习代替。梳理推荐算法的背景和发展趋势,并给出内容推荐的算法思路及其优劣评价,分别介绍多层感知机、自动编码器、卷积神经网络以及循环神经网络等深度学习方法的网络结构和算法优势。从技术应用的视角综述深度学习在内容推荐中的应用现状与研究成果,对不同经典深度推荐算法进行分析与比较。在此基础上,指出深度学习在可解释性、学习效率等方面的不足,并对交叉领域学习、多任务学习、表征学习等未来研究方向进行展望。     

服务链联合多元化及动态冗余备份方法研究

针对电力云环境下虚拟网络函数(virtual network funtion,VNF)单一集偶发系统故障致使服务链(service function chain,SFC)进程开环的难题,在MATLAB仿真实验平台开展了分布式多集和定制冗余解决方法的研究.通过分析异构VNF服务可靠性需求,明确单一集结构微服务部署架构,利用异地部署实现VNF轻型分布,并采用定制冗余策略,进一步提升VNF弹性.结合轻型多集和冗余定制方法的优势,提出了混合整数线性模型的服务链配置新策略.以资源消耗率、服务中断率、服务链可用性为对象参数的实验结果表明,改进算法可有效避免系统故障导致的服务链完全中断,在满足目标服务链可用性水平和提升服务链弹性能力的同时,降低了平台系统多元化及冗余备份成本.     

结合自适应稀疏表示和全变分约束的图像重建

In view of the limitation of fixed complete orthogonal transformation, represented by two-dimensional wavelet transform and discrete cosine transform in compressed sensing high-resolution image reconstruction, this paper proposes a new method for high-resolution image reconstruction based on adaptive redundant dictionary sparse representation with the total variation constraint.The algorithm takes the intermediate image in the process of iteration as the training sample to get a redundant dictionary suitable for sample characteristics by adaptive learning. It makes full use of the correlation between dictionary atoms and the image to get an ideal complete sparse representation, thus reducing the sampling rate and improving the quality of image reconstruction. Finally, the algorithm takes the total variation as a constraint and uses the split Bregman iterative method to solve the sparse optimization problem. Simulation shows that the proposed method can reconstruct high quality images under a low sampling rate.     

基于Landsat遥感影像的黄河三角洲东营段海岸线变化分析

基于Landsat遥感影像数据,利用平均高潮线法提取了1986—2015年的海岸线,运用GIS技术分析了黄河三角洲东营段面积的淤蚀变化、海岸线迁移特征及其时空变化规律,以及淤蚀变化与入海水沙的关系。结果表明:1986—1997年黄河三角洲东营段处于持续蚀退状态,蚀退面积约为180 km~2;1997—2006年淤积后面积相对稳定,2006年面积和1986年相差不大;自2008年开始呈现轻微蚀退状态;蚀退速率和淤积速率最快的时段分别为2011—2013年和1997—1999年。海岸线时空变化特征显著,黄河入海口段变化最为剧烈,海岸线方向和形态不断变化,向海延伸;东营港及邻近岸段区域面积基本稳定;刁口段、莱州湾岸段年间淤进和蚀退交替进行,总体上均处于蚀退状态。黄河三角洲东营段海岸线变化主要受黄河流路变化、入海水沙和海水侵蚀的影响,黄河调水调沙工程的长期实施对于近年来河口海岸线的变迁具有深刻影响。