基于KNN算法的不良步态分类

针对不良的步态会对下肢的关节产生不利的影响(加重行走的负担,能量消耗过快等),以及加重患病的风险,提出了利用KNN(k-nearest neighbor)算法对足外8和足内8两种不良步态与正常步态(对照组)进行分类学习,获取分类模型.三种步态的三维步态数据是从17名受试者在正常行走期间通过3D运动捕捉系统获得的,KNN模型对三种步态识别的总正确率为81.7％,对足外8步态的正确率为92.8％以及足内8的正确率为91.0％.模型的正确率较为准确,可以为矫正不良步态提供有力支持、减少不良步态的检测成本.     

Cu掺杂对有序Sr3YCo4-xCuxO10.5+δ多晶的结构与物理性能的影响

采用固相反应法制备了四方Sr3YCo4-xCuxO10.5+δ(x=0~1.0)多晶。用热重-差示扫描量热分析,X射线衍射研究了多晶的有序化相变及结构。在固溶范围内(x=0~0.4),观察到有序峰(103)和(215),说明四方Sr3YCo4-xCuxO10.5+δ多晶为超结构,这是由于合成时在1000℃以上发生了吸氧(δ)有序化相变；当x=0.6~1.0时,978℃时在晶界处形成了单斜杂相,破坏了Sr3YCo4-xCuxO10.5+δ多晶的有序。当x=0~0.4时,多晶呈半导体输运行为。随着Cu掺杂量的增加,Co4+提供的空穴载流子浓度增大,电阻率明显下降；由于Cu的固溶,自旋熵增加,载流子浓度和自旋熵的共同作用使x=0~0.2多晶的热电势不变,x=0.4的热电势降低。并且Cu掺杂导致的晶格畸变使Co3+离子由高自旋态转变为高/低自旋混合态,磁化强度和铁磁转变温度(Tc)降低,磁结构由G-型反铁磁转变为铁磁。在进行二次烧结后,300K时电阻率明显降低,热电势为一次烧结的2倍,可能是二次烧结使多晶的有序化程度增大,提高了铁磁有序排列。     

Joint Power-Trajectory-Scheduling Optimization in A Mobile UAV-Enabled Network via Alternating Iteration

This work focuses on an unmanned aerial vehicle(UAV)-enabled mobile edge computing(MEC) system based on device-to-device(D2D) communication. In this system, the UAV exhibits caching,computing and relaying capabilities to periodically provide specific service to cellular users and D2D receiver nodes in the appointed time slot. Besides, the D2D transmitter can provide additional caching services to D2D receiver to reduce the pressure of the UAV. Note that communication between multi-type nodes is mutually restricted and different links share spectrum resources. To achieve an improved balance between different types of node, we aim to maximize the overall energy efficiency while satisfying the quality-of-service requirements of the cellular nodes.To address this problem, we propose an alternating iteration algorithm to jointly optimize the scheduling strategies of the user, transmitting power of the UAV and D2D-TX nodes, and UAV trajectory. The successive convex approximation, penalty function, and Dinkelbach method are employed to transform the original problem into a group of solvable subproblems and the convergence of the method is proved. Simulation results show that the proposed scheme performs better than other benchmark algorithms, particularly in terms of balancing the tradeoff between minimizing UAV energy consumption and maximizing throughput.     

数据中心IDC资源可视化方案研究与设计

笔者分析了当前市场环境下运营商在资源管理和经营上面临的挑战,基于现实问题设计了一个数据中心资源整合数据结构,在实现基础IDC资源管理的同时,构建了相应的可视化系统,并创新性地加入了历史资源副本机制,从而实现对资源使用情况的趋势分析。     

配电网检修的风险可视化分析

阐述可视化控制平台控制配网通信网络的整体运行,实现对电网的智能化管理和监控。基于服务器硬件和软件平台,开发了具有图形可视化显示、数据处理和分析功能的客户/服务器可视化管理系统。     

基于FLAC3D的破碎围岩巷道支护效果分析

为了解破碎围岩分别采用锚杆支护、锚喷支护以及锚喷+锚索耦合三种支护方式下的支护效果,进而为破碎围岩巷道选择合理的支护方式提供参考。通过借助FLAC^3D软件建立数值模型,分析不同支护条件下的破碎围岩巷道位移量、应力分布以及塑性区的时空演化特征。结果表明,采用锚喷+锚索耦合支护时,可以较好的控制巷道围岩的位移量、减小应力集中效应、缩小塑性区的影响范围。     

3D打印裂隙岩体动态力学性能及能量耗散规律初探

地下岩体结构经常遭受到地震、爆炸、冲击振动等产生的动力扰动，利用3D打印技术的优势研究冲击荷载下岩体动态力学性能对实现3D打印技术在工程领域的应用具有重要意义。采用φ50 mm的变截面霍普金森压杆(SHPB)装置，对含预制裂隙的3D打印岩体试样进行动态单轴压缩试验。研究结果表明：试样的动态抗压强度随着预制裂隙倾角的增大呈现出先减小后增大的趋势，当预制裂隙倾角为30°时试样强度最小，当预制裂隙倾角为90°时试样强度最大。与3D打印岩体试样的静态单轴压缩强度对比发现，3D打印砂性材料具有明显的率效应，当应变率为139.65 s^-1时，3D打印岩体试样的动态抗压强度是静态抗压强度的4.34倍。预制裂隙缺陷在一定程度上加剧了试样的能量耗散和破碎过程，并且30°倾角预制裂隙对试样能量耗散和破碎结果的影响程度最大。同时，3D打印岩体试样的能量耗散过程与破碎块度表现出明显的自相关性，所用的3D打印砂性材料的宏观破碎结果与能量耗散之间的关系与天然岩石材料有一定相似性，为今后3D打印材料模拟天然岩体应用于动态力学试验的可行性奠定了基础。