基于Modelica的异步电机建模仿真

为进行异步电机涉及的机械、电气和控制等多个领域的整体设计优化和性能分析,对其进行多领域统一建模仿真.基于Modelica在MWorks平台上建立异步电机的元件模型库及整机模型,并进行仿真分析;通过与实验结果的对比验证该模型的有效性.该模型基于多领域建模语言建立,对实现异步电机的多领域统一建模以及整体设计和性能分析提供一...     

一种面向e-Science环境的多领域Web文本特征抽取模型

传统领域信息抽取方法多依赖领域词典实现文本特征的发现,既不便于实验复现,也不易于其在多领域环境中移植与推广,严重制约了模型的应用范围.针对上述不足,提出一种适用于e-Science环境的多领域Web文本特征抽取模型(简称e-WTDE).该模型将无词典分词技术引入多领域文本特征发现过程,摆脱了对于领域词典的依赖;借助对领域主题及其具体事件中共性与个性特征的抽取与分类,模型动态追踪领域事件发生及其发展变化,并最终形成多个区域性数据中心;通过对各数据中心中领域知识的协同调度,有力提高了领域信息在全局范围内的利用效率.验证实验中分别对多领域特征抽取、主题特征动态追踪以及领域知识协同调度予以有效性验证,并进一步证明了模型的实用效果.     

电动助力转向系统多领域鲁棒控制模型的降阶方法

随着人们对汽车操纵舒适性、安全性和节能等方面要求的提高,鲁棒控制算法越来越广泛的应用于电动助力转向（EPS）控制系统中．针对高阶鲁棒控制器实时性差、成本高等问题,提出最优平方积分误差（ISE）模型降阶方法．应用该方法对EPS系统鲁棒控制器进行降阶,并与最优Hankel范数降阶法进行比较．仿真结果表明,最优ISE降阶方法具有更好的降阶效果,降阶系统具有很好的鲁棒性．     

Multi-Domain Sentiment Classification with Classifier Combination

State-of-the-arts studies on sentiment classification are typically domain-dependent and domain-restricted.In this paper,we aim to reduce domain dependency and improve overall performance simultaneously by proposing an efficient multi-domain sentiment classification algorithm.Our method employs the approach of multiple classifier combination.In this approach,we first train single domain classifiers separately with domain specific data,and then combine the classifiers for the final decision.Our experiments show that this approach performs much better than both single domain classification approach(using the training data individually) and mixed domain classification approach(simply combining all the training data).In particular,classifier combination with weighted sum rule obtains an average error reduction of 27.6%over single domain classification.     

改性小麦蛋白的研究进展

小麦是世界生产与消费中重要的粮食作物,与人类生活密切相关,随着小麦蛋白改性技术的发展及研究的深入,小麦蛋白的应用已经拓展到多个领域。本文分别从小麦蛋白改性技术研究与改性小麦蛋白应用领域两个方面进行综述,以期为未来扩大改性小麦蛋白的应用范围提供参考。     

实现反射型多畴胆甾相液晶器件字符显示的驱动研究

针对反射型多畴胆甾相液晶器件的特点以及P态刷新法对驱动波形的要求，设计出相应的驱动电路，巧妙地利用输出PWM（脉宽调制）波外加滤波的方法得到驱动所需的三种电压，并应用于现有的显示屏，成功地实现了字符显示。     

多域ASON资源预留方案研究

根据源路由方式的特点,将域内资源预留方案扩展到多域ASON中,形成三种域间资源预留方案：域间保守前向资源预留、域间贪婪前向资源预留和域间后向资源预留。仿真结果表明,随着网络负载的加大,域间贪婪前向资源预留由于占用了过多的冗余资源,其阻塞率逐渐超过域间保守前向资源预留方案,而域间后向资源预留方案在任何网络负载情况下都具有最小的阻塞率。     

沙漠地区地震资料处理方法研究

针对焉耆盆地南部沙山和塔中沙漠地区地表条件异常复杂,原始资料信噪比低,静校正问题突出的特点,首先在表层结构分析的基础上进行静校正方法的研究,采用两次浮动基准面、沙丘曲线法、折射静校正以及分偏移距地表一致性剩余静校正等技术,解决静校正问题;然后采用叠前多域去噪、优化迭代叠加、改进的f-x域预测去噪等技术,有效地提高了资料的信噪比和分辨率。     

基于Modelica的液压支架多领域运动仿真分析

系统仿真软件Dymola完全支持建模语言Modelica,能够实现多领域协同建模仿真。利用基于Modelica语言开发的机械领域库和电气库,对某一型号的掩护式液压支架四连杆部分进行了运动学仿真。仿真结果验证了该液压支架设计的合理性,为支架的其他运动性能多领域分析和进一步优化提供了参考。