区域导航对流层延迟误差修正模型研究

本文研究了电波大气折射理论，分析了传播误差因素，阐述了区域导航信号的传播路径与 GNSS 卫星导航的不同，论述了对流层延迟对区域导航信号测量精度的影响，设计了满足区域导航系统应用需求的对流层延迟误差修正模型，并通过仿真研究，验证了所设计区域导航对流层延迟误差修正模型的可行性，并给出了该模型在远距离低仰角和近距离高仰角下的误差修正能力。     

基于信任链的骚扰电话预判技术研究

当前,骚扰电话乱象屡禁不止,严重影响了人民群众的正常生活,甚至威胁到个人财产安全,因此简单有效地识别骚扰电话技术成为亟待解决的问题。区别于现有的对电话号码进行黑白名单标记、大数据分析等识别方法,提出基于信任链的骚扰电话预判技术,从可信度量的角度计算来电号码的可靠程度,并针对高危受害群体的典型应用场景进行分析,通过对骚扰电话的预判,降低其受到电话骚扰甚至电话诈骗的可能性。     

基于旋翼负压混合吸附的爬壁清洗机器人系统动力学性能研究

针对爬壁清洗机器人越障时,负压装置的吸附力下降导致吸附不稳定的问题,设计了一种旋翼负压混合吸附工作的多边形履带清洗机器人,并对爬行稳定性及越障性能进行了动力学分析。首先根据机器人爬壁的运动原理,建立机器人沿玻璃幕墙上的动力学模型,计算出电机理论驱动力矩;其次分析机器人在跨越障碍过程中的运动模型,结合与壁面接触的实际受力状态,对越障过程中关键阶段的本体倾翻、滑移两种失效形式进行运动学和动力学分析;然后根据玻璃幕墙实际的障碍高度,确定多边形履带的参数和理论驱动力矩的大小,并研制了实验样机进行爬行和越障试验,结果表明所设计的机器人具有良好的越障性能。     

新能源实时错误数据辨识与修正深度学习模型

针对新能源电站实时采集数据错误的问题，利用新能源电站历史数据，采用基于数据间模型的方法辨识和修正错误数据，进而利用辨识和修正的结果数据，建立基于决策树分类模型的新能源实时错数辨识模型，以及基于深度神经网路的新能源实时错数修正模型，从而在实时运行过程中，可利用得到的模型对新能源错数进行实时快速辨识和修正，可显著提高错数辨识和修正效率，支撑新能源电站的实时分析应用，保障新能源电站的实时安全稳定运行。通过某典型风电场和光伏电站真实历史数据的算例分析，验证了所提方法的有效性。     

基于代理模型的固体动力杀伤器气动外形优化研究

分析了固体动力杀伤器的气动外形设计参数。通过进化神经网络构建气动外形参数与气动特性之间的代理模型，然后确定了气动外形优化方法，并完成了算例验证。结果表明：通过代理模型开展固体动力杀伤器气动外形优化是可行的，能够大大缩短杀伤器气动外形优化周期。