基于遗传算法的厢式货车平顺性优化

在RecurDyn中建立某厢式货车的整车多体动力学模型。基于离散梁法,建立整车模型中的钢板弹簧动力学模型,在板簧模型中,采用用户自定义子程序的方法为弹簧片间定义的三向力,可有效模拟簧片间的接触力和摩擦力,应用基于元模型的优化方法,对钢板弹簧模型的参数进行辨识;基于AR模型开发的路面不平度重构程序,可生成能够被RecurDyn调用的路面文件;进行该厢式货车整车平顺性试验,仿真和实车试验结果验证了所建整车模型的正确性;采用试验设计方法分析了悬架参数及驾驶室悬置参数对平顺性的影响,为平顺性优化时变量范围的选取提供了依据;提出一种采用批处理方式,通过ProcessNet集成AForge.Genetic组件实现遗传算法进行整车平顺性优化的方法,优化后驾驶员脚部地板处总加权加速度均方根值下降了9.35%,提高了厢式货车的平顺性能。     

基于神经网络的变压器故障声识别研究

作为新兴的变压器故障识别技术,声音识别对于变压器故障的识别尤为重要,然而在声音识别过程中,常常受到环境中其他声音的影响而降低识别的准确率,基于此,文章提出一种基于MFCC声音特征提取以及人工神经网络（ANN）模型相结合的变压器故障声音识别的方法,为了提高模型的训练精度,文章对比分析了Levenberg-Marquardt算法、Bayesian Regularization算法以及Scaled Conjugate Gradient算法的收敛性与准确性,选取收敛速度快、误差较小的Levenberg-Marquardt算法来实现ANN模型的误差反向传播并完成故障诊断的验证,验证结果表明,文章所采用的模型对于100个验证样本数据的预测准确率为92%,最终证实模型能够很好的应用于变压器故障的声识别。     

外电场作用下神经元网络同步特性

研究了外部电场对神经元网络同步活动的潜在作用机制。基于HH神经元模型, 通过改进的欧拉法对描述神经元模型的微分方程进行数值求解, 分别研究了直流和交流电场作用下兴奋—抑制性神经元网络的同步行为。结果表明, 直流电场可以有效地削弱引入适应性电流及解除抑制性突触连接所引起的网络同步性减弱的趋势; 对于交流电场同样可以削弱适应性电流所引起的负面影响, 且网络的同步活动对交流电场的幅值和频率都存在一定的选择性。研究结论有助于推动以电刺激作为治疗某些神经系统疾病的有效手段的进一步发展。     

沉淀法制备纳米氢氧化镁的研究进展

纳米氢氧化镁是一种具有广泛用途的新型无机材料.简要介绍了国内外采用沉淀法制备纳米氢氧化镁的研究进展,并就今后的研究提出了一些建议.     

面向多形式维文的敏感信息过滤算法研究

现有的维文敏感信息检测与过滤研究只限于传统维文,而现在互联网上的维文使用呈现传统维文和拉丁维文共存的“一语双文”特点,因此,研究多形式维文的敏感信息过滤算法对新疆的网络安全及社会稳定和长治久安总目标的实现有重要的实际意义。研究拉丁维文和传统维文的Unicode编码特征,提出它们间的编码转换算法ULTC（Uyghur Latin Traditional Conversion）,通过该算法在已有的语料库中添加拉丁维文敏感信息语料,从而构建多形式维文敏感信息语料库ULSC（Uyghur Latin Sensitive Corpus）;在语料库的基础上构建传统维文和拉丁维文一体化的多形式维文敏感信息决策树LUDT（Latin Uyghur Decision Tree）,在决策树的基础上提出多形式维文敏感信息过滤算法USF（Uyghur Sensitive Information Filter）。实验结果表明,USF算法具有较高的查全率。     

基于最大公约子范畴的应急决策知识匹配研究

在范畴化知识结构的基础上,提出一种基于最大公约子范畴的知识匹配方法,其解决的主要问题就是通过对决策者的需求和背景知识的匹配,有效量化决策知识的语义处理,提高决策背景知识的萃取效率.实验结果表明,该方法能够同时提高知识匹配过程中的精度和召回率.

     

互联网上的维语多文转换机制的设计与实现

近年来,随着互联网技术在新疆地区的发展和普及、微信、QQ、论坛、微博等网络交流逐渐成为新疆人民日常交流的主要方式。由于历史和地理原因,网络平台上的维吾尔语言呈现传统维文、拉丁维文、西里尔维文等多种字母体系共存的“一语多文”的特点。由于这些文字缺乏科学的对应标准、互相转换的工具等原因,造成实际使用中存在很多问题,给维吾尔网民的日常互联网使用及“一带一路”沿线国家间和居民间的沟通和交流带来不便。为此首先研究传统维文、拉丁维文及西里尔维文之间的渊源,以及三种字母目前的对应标准存在的问题和转换规则。借此提出三种字母之间的Unicode字符编码转换算法,以期解决国内外维吾尔人间的在线文字交流困难的问题,进而实现维文搜索引擎系统中使用后两种文字的信息检索。通过实验验证了所提的LUTC和CUTC转换算法的字符编码转换效率有明显提升,拉丁维文和西里尔维文的信息检索效果与传统维文一致。     

基于字典学习的软件缺陷检测算法

针对目前存在的字典学习方法不能有效构造具有鉴别能力字典的问题,提出具有鉴别表示能力的字典学习算法,并将其应用于软件缺陷检测。首先,重新构建稀疏表示模型,通过在目标函数中设计字典鉴别项学习具有鉴别表示能力的字典,使某一类的字典对于本类的样本具有较强的表示能力,对于异类样本的表示效果则很差;其次,添加Fisher准则系数鉴别项,使得不同类的表示系数具有较好的鉴别能力;最后对设计的字典学习模型进行优化求解,以获得具有强鉴别和稀疏表示能力的结构化字典。选择经过预处理的NASA软件缺陷数据集作为实验数据,与主成分分析（PCA）、逻辑回归、决策树、支持向量机（SVM）和代表性的字典学习方法进行对比,结果表明所提出的具有鉴别表示能力的字典学习算法的准确率与F-measure值均有提高,能在改善分类器性能的基础上提高检测精度。     

不同Te掺杂量对InSb晶体性能的影响

InSb原料因含受主杂质,制备出的InSb晶体通常呈P型特性,其迁移率低无法满足低温(77 K)时红外探测器需求.为了获得高迁移率特性,通过直拉法(Cz)生长了不同Te掺杂量的InSb:Te晶体.利用霍尔测试仪测量晶体电学特性,结果表明,InSb:Te晶体在77 K下的导电类型为N型.随着Te掺杂浓度从1016 cm-...     

混堆集装箱箱区内场桥调度模型与算法

在混堆模式下的集装箱港口中,场桥（YC）调度是否合理直接影响着堆场的作业效率。考虑到混堆箱区内各任务对应的内集卡或外集卡到达时刻的不同,以及内外集卡优先级别的差异,构建了一个以所有集卡的等待成本和场桥的总移动成本最小为目标的场桥调度（YCS）模型,并设计了对应的遗传算法,给出了相应遗传算子的操作规则,通过算例的求解验证了模型与算法的有效性。