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1.
为解决用户认知差异性及局限性所导致的需求获取不充分的问题,提出一种面向相似认知用户集群的TRIZ系统资源需求获取模型.该模型通过模糊卡诺方法对产品用户需求进行分类优化,使用K-modes算法对用户进行聚类分析,获取具有相似认知类型的用户集群;分析集群中已存在的用户属性、使用环境属性等超系统资源并进行拓展演化,获取潜在超系统资源;根据新资源特性得到产品潜在需求与产品设计目标.以自走式圆捆机为例证明了该方法的有效性. 相似文献
2.
3.
4.
从水利水电工程建设前期勘探到工程建设实施阶段,均会产生许多岩芯实物材料,这些芯样实物是地质研究分析的重要依据,岩芯实物档案是工程项目档案的重要组成部分。为了提高水利水电工程岩芯实物档案的归档保管水平,明确收集范围和整理方法,阐述如何进行水利水电工程岩芯实物档案的收集整理与编目移交工作,从岩芯实物档案分类、整理、编目、编制档号几方面,分析实现岩芯实物档案保存、查找、利用价值的正确路径,提出岩芯实物档案的收集归档应遵循“适度留存、标签清楚,妥善保管、方便利用”原则。 相似文献
5.
调查全球新材料领域发展现状,明晰国外发达国家与我国在战略规划、竞争格局、市场规模等方面的差距,进一步解读国内外新材料技术创新发展趋势与特点。梳理并对比广东四市在新材料领域政策规划、技术创新、产业布局等方面的发展现状与趋势,揭示广东省在新材料产业发展与创新的优势及不足。最后,针对广东省新材料领域研发创新发展面临的挑战和短板,提出推动新材料产业高质量跨越发展的对策建议:做好顶层制度设计与规划,抢占新材料产业发展战略高点;强化政策引导扶持,营造一流产业发展环境;重视新材料学科发展,激发基础研究与原始创新;优化产业链布局,推进集群化发展;夯实基础资源支撑,加快基础设施建设;建立高水平新材料公共服务平台,促进信息资源高效共享。 相似文献
6.
针对非线性、强耦合特性的无人机集群系统在达到期望稳态队形时速度缓慢而影响作战效率的编队控制问题,提出多智能体一致性理论优化的无人机分布式编队控制算法。算法首先基于一致性理论建立了无人机集群的二阶离散模型,并设计了模型的分布式控制协议,解决了具有非线性特性无人机集群的分布式编队问题;然后通过理论分析和推导,得到了实现期望集群编队的约束条件,最后采用经典二阶积分模型对算法模型和控制协议进行仿真,验证了模型的有效性。 相似文献
7.
为了解决传统意象定位中感性意象部分信息丢失及用户模糊的个性化需求不完全表达的问题,提出基于改进加权SO(WSO)算法的集群用户个性意象预测研究. 建立用户特征域,基于K-modes算法计算用户差异度,确立用户集群. 对甄选样本实施兴趣度排序及自主性意象评价,创建集群意象因子集. 引入用户相似度优化WSO算法,增强集群用户间的内在联系,精准预测目标用户黑箱的个性意象分值. 基于语义差异问卷及平均绝对误差分析验证黑箱意象,输出集群中单一用户的个性化意象,实现意象预测. 以无人机为例,预测用户的个性意象,误差小于0.5被舍去,表明该方法能够较好地实现用户模糊的意象黑箱透明化,且预测的意象符合用户的个性化需求,可以有效辅助设计师有针对性地设计. 相似文献
8.
为提高传统直叶片升力型(H型)垂直轴水轮机的获能效率,提出一种带前缘可偏转叶片的新型垂直轴水轮机,利用计算流体力学(CFD)方法,结合重叠网格和动网格技术对这种新型垂直轴水轮机叶轮的水动力性能进行系统的数值模拟计算,分析不同叶尖速比下带前缘偏转叶片的垂直轴水轮机绕流流场,从而探究前缘偏转角度和偏转长度对这种水轮机动力性能和获能效率的影响规律。结果表明,根据叶片旋转到不同位置时实施前缘偏转可改变来流攻角从而减缓或抑制叶片吸力面的流动分离,有效改善其动态失速特性,进而使H型垂直轴水轮机的水动力性能和获能效率得到明显提升。研究发现,低叶尖速比下这种改善效果最为显著,可拓宽H型垂直轴水轮机高效运行的工作范围。 相似文献
9.
梯级电站的开发对洄游鱼类天然生境造成了严重破坏且阻断了其洄游路径。以金沙江下游某典型高坝工程为例,选取圆口铜鱼为保护对象,对过鱼季节典型工况尾水下游河道进行了三维紊流数值模拟,分析了河道中流速、水深的分布情况,采用栖息地综合适宜度评价方法在研究区域内以流速、水深为评价因子对圆口铜鱼进行了洄游期水力生境适宜度评价,计算了不同工况下权值适宜面积占比。结果表明,各工况下主流流速较大,圆口铜鱼无法克服主流完成上溯;在主流靠近左右岸两侧存在水力生境适宜区间,权值适宜面积随着下泄流量增大而减小;在左岸x=-850、-1 450 m和右岸x=-1 300 m、-1 600 m四处存在可能的集群区域,可为过鱼设施建设提供参考。 相似文献
10.
针对无人集群对抗问题中原始态势信息繁杂,难以准确识别集群阵型和集群运动趋势等态势要素的特点,为提高无人集群态势要素识别能力,设计了一种利用Transformer的无人集群对抗态势要素识别方法。基于Transformer模型的思想构建了可应用于无人集群对抗态势要素识别问题的Transformer-Decoder注意力层模型,实现良好的集群态势要素识别能力,设计层间注意力结构以改进提升了Transformer-Decoder的特征表达能力,进一步提高识别准确率。首先将集群态势序列信息输入到LSTM循环神经网络,编码成时序特征信息;然后使用Transformer-Decoder注意力模块和层间注意力模块提取集群的综合高阶态势信息,最后多维度分类网络和softmax层实现对多类态势要素的分类。实验结果表明:利用Transformer和层间注意力的无人集群对抗态势要素识别方法在态势要素分类问题上表现出良好的性能,能够同时对多类态势要素进行准确分类;相对于基线方法,利用Transformer和层间注意力的集群态势识别方法在集群阵型和运动趋势识别问题上具有更高的准确率。尤其在体现集群内部相对趋势的态势要素的分类问题上,该方法明显表现出更好的性能。 相似文献