基于强化学习的列车驾驶曲线节能优化算法

在保证安全和准时性的前提下,自动化列车运行可以有效减少列车耗能。为了灵活应对列车运行种的动态变化,提出了一种基于强化学习的方法,可以优化列车控制策略且不采用之前关于列车动力学的知识和设计的列车速度曲线。这个优化模型将列车节能作为目标,把准点到达、列车限速、停车位置作为限制条件。大量的列车运行经验可以被用来训练深度神经网络直到得到最优化行为价值函数,通过对训练过的神经网络输入状态,可以准确输出每个行为的价值,然后再根据行为价值的大小来选择最优的驾驶策略。     

跨谱段SAR散射中心多维参数解耦和估计方法

微波光子雷达发射大带宽跨谱段的信号,为目标的精细电磁特性描述和准确识别提供基础的同时,也亟需与之相应的大带宽大转角情况下的电磁模型参数提取方法.相比窄带条件,跨谱段信号数据量大,所含物理量信息维度高且复杂,大转角情况下距离和方位向耦合.该文提出跨谱段SAR散射中心多维参数解耦和估计方法,首先结合极坐标格式算法(PFA)和属性散射中心模型构造2维解耦波数域散射中心模型,再结合坐标下降法(CDA)将复杂的高维耦合参数估计方法简化为循环迭代的1维参数估计方法,有效降低字典维度和估计复杂度,并引入Hooke-Jeeves算法提高估计精度.最后根据各个散射中心的参数估计结果对它们的结构和位置进行识别,对仿真数据的处理实验验证了该文方法的有效性.     

基于因果干预与不变性的卷积预训练模型优化研究

基于卷积神经网络（CNN）的深度模型在图像识别与分类领域应用广泛,但在全局特征控制、概念层次特征不变性提取和变量之间的因果关系确定方面仍存在不足,使得深度模型缺乏灵活性、适应性及泛化性。基于因果干预和不变性,提出一种基于CNN深度模型的定向修剪和网络结构优化方法。通过对模型输入进行基于不变性的干预调制,根据生成的调制图片序列分析预训练网络卷积子结构的输出分布,筛选和定向修剪噪声敏感子结构。构建基于类间区分度的目标函数,借助经济学领域中的资本资产定价模型构建网络的层间连接,生成在单分类任务下能增大类间区分度的网络拓扑结构,逐层优化构建概念层次的稳定特征。在ImageNet-2012数据集上的实验结果表明,优化后的深度模型相比于ResNet50基线预训练模型的分类准确率约提升了5个百分点,并大幅降低了训练集规模。     

In Situ Observation of Crystallization of Methylammonium Lead Iodide Perovskite from Microdroplets

It is of great importance to investigate the crystallization of organometallic perovskite from solution for enhancing performance of perovskite solar cells. Here, this study develops a facile method for in situ observation of crystallization and growth of the methylammonium lead iodide (MAPbI₃) perovskite from microdroplets ejected by an alternating viscous and inertial force jetting method. It is found that there are two crystallization modes when MAPbI₃ grows from the CH₃NH₃I (MAI)/PbI₂/N,N‐dimethylformamide (DMF) solution: needle precursors and granular perovskites. Generally, needle Lewis adduct of MAPbI₃·DMF tends to nucleate and grow from the solution due to low solubility of PbI₂. The growth of MAPbI₃·DMF depends on both the concentration of MAI and temperature. It tends to form large perovskite domains on substrates at high temperature. The MAPbI₃·DMF coverts to nanocrystalline perovskite due to lattice shrinkage when DMF molecules escape from the Lewis adduct. Granular perovskite can also directly nucleate from the solution at high concentration of MAI due to compositional segregation.     

宁波城市形象定位的视觉符号构建

目的对宁波城市视觉文化进行分析。方法以宁波城市为载体,结合设计学、社会学、传播学对宁波城市形象定位、视觉化符号的构建进行基础研究。结论紧紧扣住宁波"书藏古今,港通天下"的文化内涵,阐述了宁波城市形象定位视觉化的图像、文字、色彩等视觉符号元素的构建。经过现代化的设计和高度提炼视觉化符号元素,为今后表现与塑造个性鲜明、独特魅力的城市品牌作参考。     

旋转摩擦挤压法制备CNTs/Mg复合材料的组织和力学性能

通过显微硬度和抗拉强度试验、X射线衍射仪、扫描电镜和金相显微镜观察,研究经旋转摩擦挤压法制备的CNTs/Mg复合材料的组织及性能。结果表明:CNTs/Mg复合材料的组织为细小等轴晶,且随着CNTs含量的增加,复合材料晶粒尺寸逐渐细化,当CNTs含量为5%时,晶粒尺寸最小,由63μm减小至3.79μm,为AZ91基材晶粒尺寸的6.01%。经过旋转摩擦挤压加工后基材内第二相β-Al12Mg17相的量减少,CNTs的加入使复合材料中出现了Al4C3相,且第二相β-Al12Mg17相网状结构消失。加工后的镁合金抗拉强度提高,最大值为330.9 MPa,较原基材提高了90.6%,当CNTs含量小于2%时,复合材料强度高于原基材。复合材料硬度随着CNTs含量的增加呈先增加后降低的趋势,当CNTs含量为2%时,硬度最高,达101.3HV,比AZ91基材提高了40.3%。     

Ni包覆Al2O3粉体的RCVD法制备及机理研究

金属Ni包覆于陶瓷粉体的表面,可以促进其烧结、提高导电性或赋予新的功能性质.本文采用旋转化学气相沉积法(RCVD),利用二茂镍(NiCp_2)前驱体的热分解,借助载体氢气对反应的催化促进作用,在Al_2O_3粉体表面包覆了均匀分散的Ni纳米粒子,并研究了包覆温度和原料供应速率对反应产物物相、粒度和形貌的影响规律.研究表明,在包覆温度为450~550℃、前驱体二茂镍(NiCp_2)供给速率为(0.6~2.0)×10~(-6)kg/s条件下,通过对反应过程中镍纳米粒子的包覆温度和前驱体二茂镍(NiCp_2)供给速率调控可对镍纳米粒子的粒径大小和包覆层数进行调控.结合实验结果,分析了载体氢气对二茂镍反应的催化促进作用,阐述了旋转化学气相沉积条件下Ni纳米粒子在Al_2O_3粉体表面均匀包覆的过程与机制.通过调控包覆温度和原料供应速率,可以影响前驱体二茂镍的分解行为,从而调控镍纳米粒子在Al_2O_3粉体表面的包覆状态.     

输电线路组合式防鸟措施

鉴于高压输电线路鸟害故障频发,单一的防鸟措施已经不能有效发挥作用,灵活应用组合式防鸟方法,针对常见不同杆塔型号采取相对应的综合防鸟手段,可有效避免鸟害故障发生,确保线路安全运行.     

基于DSR直接拉伸试验的沥青高温粘聚性分析

采用动态剪切流变仪(DSR)直接拉伸试验研究了60℃时改性沥青老化(RTFOT)前、后的粘聚性。绘制了σ-ε关系曲线,并对曲线进行双指数拟合;采用应力峰值σmax、峰值对应位移ε0、拉力功W以及指数方程拟合参数A1、A2作为沥青高温粘聚性的评价指标。研究结果表明:老化前TPS高粘沥青粘聚性各项指标最优;改性剂来源不同、掺量相同的SBS改性沥青粘聚性差异较大,其中以791改性沥青粘聚性最好,1301次之,4303最差。橡胶粉/791SBS复合改性沥青的σmax、ε0、W以及拟合参数A1、A2均远小于791改性沥青;RTFOT老化后,改性沥青粘聚性发生了较大变化,1301改性沥青各项指标最优、其次为4303,TPS高粘沥青和791改性沥青的粘聚性较差,橡胶沥青的粘聚性远小于其它类型改性沥青。     

云计算环境下信息安全分析

基于互联网的云计算被认为是当今互联网发展的方向,近年来引起人们的广泛关注,如何构建安全的云计算环境成为当前计算机学科研究的热点问题之一.文中从云计算的发展现状人手,介绍了NIST推出的云计算规范、五个本质特征和云计算服务模型,分析了CSA云计算安全参考模型和Jericho Forum的云立方体模型,并从安全边界、数据安全、应用安全三个方面讨论了当前云计算环境下存在的信息安全问题,最后给出了云计算环境下保证信息安全的解决方案.