基于卷积神经网络的5G蜂窝网络无线定位方法

5G蜂窝网络发展迅猛，其覆盖面积将逐渐增大，因此使用5G蜂窝网络进行定位是有研究潜力的研究方向。本文提出一种新的深度学习技术来实现高效、高精度和低占用的定位，以代替传统指纹定位过程中繁重的指纹库生成以及距离计算。该方法建立了一个特殊的卷积神经网络，并根据5G天线信号的接收信号强度指示、相位和到达角等特征量，选择合适的输入数据格式构造样本组建训练集，对该卷积神经网络进行训练。训练得到的卷积神经网络可以替代指纹定位中的庞大指纹库，非常有利于直接在5G移动设备端实现定位。虽然卷积神经网络在训练过程中需要大量时间，但在训练完毕后直接进行分类定位的速度非常快，可以保障定位实现的实时性。本文所实现的卷积神经网络权重与偏置所占内存不到0.5 MB，且能够在实际应用环境中以95%的定位准确率以及0.1 m的平均定位精度实现高精度定位。     

焊丝中Si元素含量对铝合金接头裂纹敏感性的影响规律及机理

使用扫描电镜、能谱、温度场实时采集等测试方法，研究了焊丝中Si含量对AA6063铝合金GMAW焊接头热裂纹敏感性的影响规律及机理. 结果表明，当焊丝为纯铝时，鱼骨试样的焊缝中心会出现细长的焊接裂纹；当焊丝中的Si含量为4.5% ~ 6%时，裂纹的长度变短，但是开裂距离明显增加；当焊丝中的Si含量达到11% ~ 13%时，试样焊缝无裂纹出现. 随着Si含量的不断提高，合金易出现裂纹的凝固温度区间先增大后减小；焊丝中Si含量的不同还会影响凝固后期金属液的流动性，使得焊缝晶界处的物相成分和形态都有明显的区别；同时，Si含量的提高会使得接头的冷却速度先增加后减小，从而导致应力状态改变，热裂纹敏感性先升高后降低.     

非调制双色红外测温误差实时补偿方法研究

针对环境温度变化对双色红外测温准确度的影响,基于双色比色红外测温原理,分析了非调制双色红外测温的误差来源,提出一种新的快门式非调制双色红外测温方法。在光路中增加快门及其控制模块,控制快门闭合,将测得系统偏移作为补偿项,补偿实际测温时因温度变化给测量带来的误差。仿真结果表明,在600～1 100℃的测温范围内,长时间使用的无快门非调制红外双色测温的精度严重劣化,而快门式非调制双色红外测温的准确度大幅提高,可达到±0.5%。     

基于时间序列神经网络的蒸汽发生器传热管泄漏程度诊断研究

针对蒸汽发生器U形传热管泄漏，本文提出了一种基于时间序列神经网络对蒸汽发生器传热管泄漏程度进行诊断研究的方法。首先，对核电厂蒸汽发生器U型传热管泄漏进行机理分析，构建其数学模型，提取其泄漏的直接特征参数，再依据Fisher得分法，提取其间接特征参数；其次，通过滑动时间窗口法从预处理后的时间序列数据中生成数据样本，作为时间序列神经网络的输入，并以蒸汽发生器U形传热管泄漏程度信息为标注，基于反向传播（BP）算法对五层神经网络系统进行训练，得到蒸汽发生器U形传热管泄漏的时间序列神经网络模型；最后，模拟核电厂运行过程蒸汽发生器U形传热管泄漏时的时间序列测试数据。仿真结果表明，时间序列神经网络对演变事件的处理具有较好的有效性和较高的泛化能力，对故障程度的诊断研究具有参考价值。      

电弧摆动对窄间隙GMAW横焊打底焊道成形的影响

采用一款新型摆动电弧窄间隙熔化极气体保护焊焊枪,对FH40厚板进行窄间隙横焊试验,探究不同工艺参数对打底焊道成形、熔滴过渡及缺陷的影响规律。结果表明,摆动幅度对焊道的熔宽和表面凹凸度影响最大,焊接速度对熔深和焊道成形的不对称性影响最大;电弧不摆动时,熔池铺展范围小,焊道凸而窄,坡口两侧无法熔合;电弧摆动过程中熔滴过渡形式和熔池流动状态会发生变化,合适的电弧摆动幅度有助于熔池均匀填满坡口,获得侧壁熔合良好、成形对称的打底焊焊道,但过大的摆动幅度会加快熔池下淌,甚至造成焊道外凸、咬边等焊接缺陷。     

基于CPSO滚动优化的堆芯功率自适应预测控制

针对核反应堆变功率过程中系统的非线性和反应性增量约束问题，本文将具备模型参数自适应辨识能力的改进型广义预测控制器（JGPC）应用于堆芯功率控制，该控制器通过预测模型参数和递推关系计算未来时刻的预测输出值，同时采用经正弦混沌策略和非线性惯性权重改进的混沌粒子群算法（CPSO）进行滚动优化，在优化过程中通过设定优化边界和混沌策略来处理反应性约束；以堆芯功率的受控自回归积分滑动平均模型（CARIMA）作为预测模型，并采用遗忘因子递推最小二乘法（FFRLS）自适应辨识模型参数，以克服堆芯功率模型非线性。基于MATLAB平台对本文控制器进行仿真验证，结果表明，该控制器在满足约束条件的情况下，能使堆芯功率快速、稳定地跟随设定值，且具备一定的抗干扰能力。      

二维模型试验的数字摄影及其数据处理

模型试验中常用物理或机械的方法测量位移,该文利用数字近景摄影测量方法对位移进行了测量,并对位移的发生做了假设检验,极大地降低了将由误差引起的位置变动看作发生位移的概率。最后对边坡滑移的物理模型试验进行了位移量测。