基于全局优化算法的多学科优化计算构架

比较了MDF计算构架与分解类构架对多学科连续性约束的处理策略,并分析了MDF计算构架对多学科分析提出的计算需求.在此基础上,将多学科分析(MDA)的求解问题转化为全局优化问题,结合具有全局搜索特性的遗传算法和具有较好局部收敛特性的复合形法,建立了一种全局优化算法GACA,以满足MDA的计算需求.基于GACA,对MDF计算构架进行改进,建立了两级优化MDF计算构架BL-MDF.典型算例的计算结果表明,本文的计算构架具有较好的计算性能,同时算例也验证了本文对MDF与分解类计算构架的比较结论.     

甘草酸及其衍生物的活性研究进展

甘草酸是甘草中的重要成分之一,具有广泛的药理活性,尤其是其衍生物具有显著的抗炎、抗乙肝病毒、抗艾滋病毒等活性.综述了近年来国内外专家对甘草酸及其衍生物的药理活性研究新进展.     

大学数学公共基础课双语“1＋1”教学模式研究与实践

针对大学新生的心理特点以及高等数学、线性代数和概率论与数理统计等课程特点,提出了大学数学基础课“1＋1”双语教学新模式,对在2年多的教改实践中的一些经验进行总结,并对实践中遇到的困难提出了好的解决措施。     

街道改造中的色彩控制研究

以张家口市宣化区迎宾大道既有建筑外观改造和环境景观整治规划为例,通过城市色彩的整体协调及地域性的城市色彩特色进行街道改造的宏观控制;通过街道两侧既有建筑墙面、屋顶、装饰、标识物、地面、植物等景观要素的配色方案实现街道改造的微观控制,在整体性中形成富于变化的街道景观.     

国家职业危害实验基地规划研究

针对我国职业危害形势的严峻性及我国现阶段职业危害防治研发基地和支撑条件案件相对落后的实际,提出建设国家职业危害实验基地。通过国内外调研,根据初步规划研究将建立职业危害检测与鉴定、放射卫生防护检测与评价、生物监测、工业通风研究、减振防噪研究、人类工效学研究、劳动防护用品检测与研发等七个研究中心,组成职业危害检测与评价和职业卫生工程两个研究平台,为提高我国职业危害的防治水平打下基础。     

基于主轴分析和团块特征提取的ISAR目标检测方法

传统的目标ISAR成像特征提取方法,对其能量分布、局部关键性质考虑不足。考虑到一般强散射点主要分布在目标主轴附近,文中提出了一种基于ISAR目标主轴分析的团块特征提取方法,首先通过强散射点坐标矩阵求得目标主轴方向及目标中心;在此基础上沿目标能量的主要分布范围对目标进行团块分割。提取到的团块特征,避免了强散射点对弱散射点几何结构表现能力的抑制,既可以反映目标直观特征,又可以较好反映目标的能量分布细节。仿真结果证明文中提出的方法是有效的。     

旋流塔烟气脱硫除尘装置应用新进展

常州化工厂所在的地区是国家划定的酸雨控制区,要求严格控制锅炉烟气中的二氧化硫排放浓度和总量。我厂从1995年起,大胆尝试,开始进行烟气脱硫技术和设备的调研、实施和应用。取得了烟气脱硫率60％以上,烟气中二氧化硫稳定达标排放的成绩显著。1999年在烟台召开的第3届氯碱行业环保技术经验交流会上,我厂发表了题为《旋流塔烟气脱硫除尘装置的应用研究》的文章,系统地介绍了我厂采用直流钠碱法工艺与旋流塔为主设备的简易烟气脱硫除尘一体化装置,在工厂的3#锅炉上开展烟气     

基于多特征融合与ResNet的海面溢油区识别研究

近年来,合成孔径雷达（SAR）在改善溢油检测方面得到了广泛应用。然而,由于其特殊的成像机理,乘性相干斑噪声和其他物理现象引起的暗斑一直影响着溢油检测的精度。单独使用一种特征很难对图像上的油膜和类油膜现象进行区分,针对这一问题提出了利用多特征融合结合深度残差网络（ResNet）的方式来区分全极化图像上的油膜和类油膜现象。实验中将C波段的三种极化特征：极化散射熵（Entropy）、平均散射角（Alpha）和单次散射特征值相对差异度（SERD）组合在一起,形成一个优化特征子集,在确定的三种极化特征对应的特征图上选取多个感兴趣区域作为ResNet网络的训练集和测试集。该实验所用训练集由3 600个原油样本、3 600个生物油样本和3 600个乳化油样本（共计10 800个）组合而成。测试集由600个原油样本、600个生物油样本和600个乳化油样本（共计1 800个）组合而成,最终得到97.56%的分类精度。用同样的实验数据采用同是深度学习的VGG和AlexNet分类算法进行油膜和类油膜的分类,并与ResNet算法分类结果进行对比分析。为了减弱过拟合现象以及获得更可靠的实验结果,分别进行了[K]-交叉验证和ROC曲线实验。结果表明所提出的算法是有效的。     

基于随机方差减小方法的DDPG算法

针对深度确定性策略梯度算法（DDPG）收敛速度比较慢,训练不稳定,方差过大,样本应用效率低的问题,提出了一种基于随机方差减小梯度方法的深度确定性策略梯度算法（SVR-DDPG）。该算法通过利用随机方差减小梯度技术（SVRG）提出一种新的创新优化策略,将之运用到DDPG算法之中,在DDPG算法的参数更新过程中,加入了随机方差减小梯度技术,利用该方法的更新方式,使得估计的梯度方差有一个不断减小的上界,令方差不断缩小,从而在小的随机训练子集的基础上找到更加精确的梯度方向,以此来解决了由近似梯度估计误差引发的问题,加快了算法的收敛速度。将SVR-DDPG算法以及DDPG算法应用于Pendulum和Mountain Car问题,实验结果表明,SVR-DDPG算法具有比原算法更快的收敛速度,更好的稳定性,以此证明了算法的有效性。     

电磁损耗抑制共模电流方法的研究

沿电缆-底盘传导的共模电流是电动汽车产生电磁干扰的重要原因.根据传输线理论,提出了利用电磁损耗抑制共模电流的新途径.实践中,采用集总元件的梯形网络,在电容器和线圈内分别填充电损耗材料和磁损耗材料,来构建相应的电磁损耗器件.通过求解基于传输矩阵关系式的联立方程组,探讨电磁损耗对电缆上共模电流影响的特征,表明利用电磁损耗可有效地抑制较宽频率范围内的共模电流.本文提出的方法也可用于抑制光伏并网、舰船电力系统、印刷电路板等方面存在的共模电流.