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。     

基于 NSGA-Ⅲ和道路运输能力饱和度的露天矿卡车调度优化方法

为高效调配露天矿卡车运输,进一步降低矿山企业运输成本,提出一 种新的基于 NSGA-Ⅲ和道路运输 能力饱和度的露天矿卡车调度优化方法。 在车流规划阶段,以卡车总运输 量和卡车非作业时间最小为目标,以矿山 各生产要素和生产原则为约束,建立多目标数学模型。 采用 NSGA-Ⅲ多目 标遗传算法进行求解,求解出当前场景下 完成矿山任务需要启用的最少卡车数量,以及理想的车流规划。 在运输实 时调度阶段,提出道路运输能力饱和度的 调度策略,并和固定派车法组成综合调度方法来调整车流。 在某露天矿实 验结果表明:该方法提供了合理的车流规 划,在完成道路车流目标的同时,有效减缓了道路的拥挤程度,减少了卡车在 装载点和卸载点排队发生的频率,能对 矿山系统正常情况和特殊情况进行处理,实现了实时调度卡车排队最优。     

滩海人工岛对拉板桩进海路运行期稳定性影响因素分析

为适应滩海人工岛工程水浅、填筑材料短缺等工程特点,开发出对拉板桩结构形式并应用于滩海人工岛进海路。该板桩结构将预制混凝土板插入到地基土一定深度,板桩顶部通过拉杆对拉,两板桩中间填块石,外侧采用抛石护坡。对拉板桩结构形式复杂,波浪、地基变形、道路两侧压载等是影响对拉板桩结构稳定性的重要因素。根据滩海人工岛进海路工程环境特点,建立了进海路对拉板桩结构与地基土体相互作用有限元流固耦合计算模型,分析了波浪等荷载作用下对拉板桩结构变形与整体稳定性特点,并进行波浪荷载、不均匀沉降、水位变化和材料强度衰减对结构变形与稳定性影响分析。研究结果表明:波浪荷载、车辆荷载、水位变化和不均匀沉降都会对对拉板桩进海路结构变形和稳定性产生不同程度的影响,其中水位变化对板桩结构的变形和稳定性影响最显著,在设计低水位条件下结构沉降和位移均大于设计高水位条件下的结构沉降和位移,整体稳定性安全系数也有所降低,而结构材料强度变化对结构变形影响很小。     

热加工对β-CEZ钛合金组织和力学性能的影响

研究了镦拔工艺、挤压温度以及热处理对β-CEZ钛合金挤压管材显微组织和力学性能的影响,并讨论了热加工工艺与合金组织性能之间的联系规律。结果表明:多次镦拔细化了棒坯的显微组织,且相变点之下挤压获得的β-CEZ钛合金管材具有更好的强塑性匹配。随着固溶温度的升高,β-CEZ钛合金管材的强度增大、塑性降低,尤其断面收缩率下降明显;随着时效温度的升高,管材的强度降低,塑性增大。830℃挤压获得的β-CEZ钛合金管材经800℃×1 h/AC+600℃×8 h/AC热处理后,显微组织为细小均匀的等轴组织,且拉伸强度大于1 250 MPa,延伸率大于15%,强塑性匹配良好。     

民办艺术类高等院校线上教学管理研究

互联网行业的发展为线上教育带来了新的发展前景,传统教育模式的转变和改革,带给艺术类高校线上教学的管理全新的挑战和机遇。与时俱进,顺应时代的新潮流以及具备改革创新的精神是线上教学的根本。本文通过对艺术类相关专业的利弊分析,深入挖掘线上教学管理的可优化区域和模块,并针对地提出优化策略以及可行性建议。以此能达成教学效果及教学目的,学生们才会在自己的专业领域中百尺竿头,学以致用,让艺术产业迈入可持续发展的道路。     

基于有限元法的内压容器封头局部屈曲分析

采用有限元法分析了压力容器筒体与封头连接区的应力分布规律以及封头局部屈曲失稳。结果表明,在相同内压下,壁厚较大时压力容器的临界屈曲载荷较大,即结构较稳定不易出现局部屈曲;随着施加内压的增大,封头与筒体连接区的应力分布规律不变,而应力最大值与最小值之差增大,即封头与筒体连接区更易发生局部屈曲。