环境经济系统工程的思考

环境问题与经济问题紧密相连,由于环境问题的综合性和复杂性,需要运用系统工程的方法和经济学原理,将环境问题置于整个经济系统中统筹考虑,建立相对完整的环境经济系统工程方法体系,将环境保护工作纳入经济社会发展中,使其成为决策中主要考虑的因素之一,并引起应有的重视。本研究从环境与经济承载力、环境投资的经济分析、环境与投资效率比较、环境资源的经济价值以及生态补偿与污染赔偿等方面构建环境经济系统工程的基本框架体系,并结合实际进行案例分析。研究表明,单纯的政府行政干预不如创造条件,如补偿、税收减免、投资、贴息等,使其具备在市场规则下.自动引导资源向环境保护与污染治理的投入,如排污指标的交易等。此外,自然资源是不可或缺的稀有资本,应该将保护生态系统及生物多样性纳入各级政府决策的主要方面。     

结构动力数值仿真两级并行计算系统开发及应用

根据分布式存储并行计算机的体系结构特点,设计了一个结构动力数值仿真两级并行计算系统.首先通过两级分区为并行计算准备数据,并将数据分布式存储在各节点的局部存储器上;在结构动力分析过程中,通过进一步缩减问题规模和有效地提高通信效率大幅度减少了界面方程求解时间以及系统求解总时间.文中详细阐述了该系统工作原理、并行计算流程和系统实现的相关软件开发工具.最后通过典型数值算例验证了该系统的有效性.     

HY-2高度计海况偏差非参数估计模型研究

基于HY-2高度计数据,采用局部线性回归非参数估计方法,利用球谐核函数及局部可调带宽,对70和71周期的交叉点进行海况偏差非参数估计。依据解释方差、海况偏差与有效波高及风速的相关度和模型残差分析,检验评价模型。与相同数据集下的参数模型估计结果进行了分析比对,结果表明:所选定的非参数模型的海况偏差与有效波高和风速的相关度均处于较高水平,说明模型更为有效。在不同纬度段,非参数模型和参数模型各有所长,在北半球高纬度区域,非参数模型表现更优。     

Switching adaptive learning control for nonlinearly parameterized systems with disturbance of unknown periods

In this paper, a logic‐based switching adaptive learning control mechanism is proposed for a class of nonlinearly parameterized systems with disturbance of unknown periods. The switching algorithms include two parts: one is to stabilize the nonlinearly parameterized uncertainties, the other is to learn the periodic bounded disturbance. An adaptive control method with fully saturated periodic adaptation law is presented to take advantage of the periodic and bounded property of the disturbance. It is shown that under the proposed control designs, the asymptotic convergence is ensured irrespective of initial conditions with all the signals in the closed‐loop system bounded. An illustrative example is given to show the validity of the switching adaptive learning control. Copyright © 2014 John Wiley & Sons, Ltd.     

无人机编队多分辨率指控建模分析

从功能角度对无人机进行建模,分别描述了无人机编队在高分辨率和低分辨率下模型功能及各功能模块之间的信息交互关系。首先分析了无人机个体单元的组成结构,从体系结构的角度分析了各功能模型,从控制论的角度分析了各组成结构之间的信息交互关系。然后分析了编队队形保持算法,并分析了队形控制信息交互处理流程。     

北京地区降水结构时空演变特征

利用北京地区42个雨量站1980—2012年的小时降水数据,采用降水发生率和降水贡献率两个指标,分析不同降水历时和不同降水等级的时空演变规律以及北京地区降水日变化特征。利用非参数的Mann-Kendall检验法探讨降水结构的变化趋势,结合地形特征和城市化发展情况,本文将研究区域经验性地划分为6个子区域,评估降水历时和降水等级的空间变化特征。研究结果表明:(1)北京地区各历时降水发生率随降水历时的增加而呈幂指数递减趋势,贡献率则先降低后增加;(2)北京地区各等级降水发生率也随着等级提高而减小,而贡献率则呈现增加趋势;(3)1~3 h超短历时降水发生率在1990年代开始下降,而其他历时降水发生率则呈增加趋势,6 h以内短历时降水贡献率存在增加趋势,特别是4~6 h历时的降水贡献率变化更为显著;(4)小雨发生率存在下降趋势,其他等级降水发生率则呈增加趋势,大雨及以下等级的降水贡献率先降后升,而暴雨和大暴雨的降水贡献率则先升后降;(5)降水历时和降水等级的空间分布受地形特征的影响,短历时降水和暴雨及其以上等级降水贡献率的峰值一般位于平原地区与山区的边缘地带及城市区域。     

基于光纤陀螺的水布垭水电站大坝面板挠度变形规律分析

水布垭水电站混凝土面板堆石坝采用光纤陀螺(FOG)监测面板挠度变形。通过对监测资料分析,全面揭示了水布垭面板堆石坝面板挠度变形特点和一般规律,即:面板挠度变形整体趋于收敛,坝高1/3附近和运行低水位高程附近面板反弹出现峰值。监测成果为大坝安全运行提供重要依据。     

慕课在基础教育中推进的对策研究

分析了互联网教育的发展现状,介绍了慕课在基础教育中推进的必要性,列举了慕课在基础教育中推进的障碍,最后论述了推进慕课在基础教育中应用的对策.     

基于模拟退火—遗传算法的非线性密钥序列生成器线性复杂度研究

计算线性等价是研究非线性密钥序列生成器线性复杂度的有效方法。本文先介绍了计算线性等价的模拟退火法,然后使用遗传算法对该算法进行改进,最后使用一组密钥序列生成器对改进后的算法进行性能评估,并将改进后的算法和原算法进行了比较。结果表明改进后的算法能比原算法更有效的找到非线性密钥序列生成器的线性等价。     

Fair relay selection in decode-and-forward cooperation based on outage priority

The opportunistic cooperation schemes,where only the "best" relay is selected to forward the message,have been widely investigated recently for their good performance in terms of outage probability.However,the unfair selections of relays may cause unbalance power consumptions among relays,which reduces the lifetime of energy constrained networks.In this paper,we introduce a novel concept of outage priority based fairness(OPF),aiming at improving the selection fairness among relays appropriately without outage performance deterioration.Then,a cooperation scheme is proposed to meet this concept,and corresponding theoretical analysis is also provided.Afterward,based on OPF,the achievable upper bound of the fairness is derived,and an optimal cross-layer designed scheme is also provided to achieve the bound.Numerical simulations are carried out finally,which not only validate the theoretical analysis,but also show that taking advantages of the proposed schemes,the fairness among all relays,as well as the network lifetime,can be greatly improved without any loss of outage performance,especially in high SNR regime.