冲击速度和应变率对六边形蜂窝共面缓冲性能的影响

目的通过改变压缩方向的厚度,即共面方向的蜂窝层数,来研究冲击速度和应变率对六边形蜂窝共面缓冲性能的影响。方法借助软件Ansys/LS-DYNA来模拟六边形蜂窝在应变率恒定时冲击速度对蜂窝共面缓冲性能的影响,以及六边形蜂窝在速度值恒定时应变率对蜂窝共面缓冲性能的影响。结果设定3组应变率恒值(300,500,1000 s-1)研究不同冲击速度对蜂窝动态峰应力的影响,随着速度的增加,动态峰应力也增加。设定3组冲击速度恒值(3,50,100 m/s)研究不同应变率对蜂窝动态峰应力的影响,随着应变率增加,动态峰应力基本不变。结论在试件材料选用双线性硬化的铝基材料,壁材视为应变率不敏感的模型下,应变率对正六边形蜂窝的动态力学性能和缓冲性能基本无影响。     

基于领先用户的制造商创新决策及供应链协调策略

为了分析用户参与创新对供应链最优决策的影响,在利用消费者效用函数识别领先用户需求的基础上,构建集中决策模型、分散决策模型和收益共享契约供应链模型,采用Stackelberg博弈方法求解得到均衡状态下制造商和零售商的最优定价策略、领先用户需求量和契约参数范围。通过数值仿真对分散决策模式和收益共享契约下的供应链及成员利润、价格和领先用户需求进行对比分析。研究表明,与分散决策模式相比,收益共享契约能够有效协调供应链,增加供应链利润;增加消费者创新补贴对领先用户需求的刺激不明显,但是存在一个使制造商利润最大的最优创新补贴;当消费者创新补贴一定,制造商技术吸收能力由低到高时,消费者的知识水平与批发价格和零售价格的关系从正相关变为负相关,并且分散决策模式的批发价格和契约模式的零售价格对消费者知识水平的变化更加敏感;两种模式的消费者知识水平对领先用户需求量、供应链成员利润和整体利润均为正向影响;当制造商的技术吸收能力较低时,偏向采用收益共享契约增加供应链整体利润,而且制造商的技术吸收能力将决定其利润。     

基于降雨情景模拟的城市社区尺度暴雨内涝研究

全球变暖背景下城市暴雨内涝灾害频发,对我国东部沿海城市影响显著。根据暴雨内涝的致灾因子进行分类,基于SWMM（Storm Water Management Model）对宁波地区分别构建了台风和非台风暴雨情景内涝响应模拟模型,并对比分析了台风暴雨内涝和非台风暴雨内涝的特征及其差异。结果表明:（1）台风和非台风暴雨在变化趋势、分布特征和时程分布上差异显著。（2）台风暴雨情景下,河道水位和流量主要受潮位影响,在高潮位时发生倒灌。在非台风暴雨情景下,河道水位和流量主要受降雨影响,并随着重现期的增大而增大。（3）台风和非台风暴雨情景下,研究区发生内涝的子汇水区数量和等级随着重现期的增大而增加,积水区域逐渐连片分布,最多有17个子汇流区发生内涝,占总内涝区域的80%。而在相同重现期的台风暴雨情景下,排水管网负荷率更高、节点洪流更大、内涝更重、积水历时更长、积水深度更深,积水历时超过10.7 h,积水深度超过67 cm。本研究丰富了研究暴雨洪涝的方法,可为社区尺度的内涝研究提供参考。     

汽车电子电路潜电路的无效路径剔除方法研究

分析并排除汽车电子电路中的潜电路成为提高汽车电子电路可靠性的重要手段。无效路径的剔除是电子电路潜电路分析技术的关键技术之一。基于电路元件特性及基本电路原理,提出了改进的无效路径剔除通用方法,从而保证后续潜电路判定的准确性。并用此方法对汽车部分控制电路进行了潜电路分析,验证了该方法的可行性和正确性。     

基于双通道特征融合并行优化的燃气轮机气路故障诊断方法

为解决当前燃气轮机基于数据驱动的气路故障诊断精度提升的问题,提出了一种基于双通道特征融合并行优化的气路故障诊断方法。该方法首先通过燃气轮机热力模型构建气路故障数据样本集;然后使用卷积神经网络及长短时记忆神经网络双通道并行挖掘数据的空间特征和时序特征,并在两通道中分别引入首层大卷积核及挤压激励网络的优化方法;最后将两通道提取的特征融合为一维张量,输入到全连接层进行气路故障类型识别。实验结果表明,相较于传统机器学习及深度学习的气路故障诊断方法,所提方法具有更优的辨识精度,平均诊断准确率达到了98.24%,具有实用性及可行性。     

支持向量机技术在智能传感器系统中的应用

提出一种基于支持向量机回归的学习机,并将其应用于单片机智能传感器系统中。经过实验证明支持向量机在解决小样本、非线性问题中表现出很好的优势。     

大容量电动机启动对孤立小电网的影响

运用ETAP软件,对某孤立小电网进行了仿真分析．结果表明：大容量电动机的启动虽未造成该电网失稳,但其直接启动的电流较大,给电网带来很大冲击．在光伏电站投入运行前,建议进行电动机启动实验,并根据实测数据进行保护整定或采取电动机启动措施减小压降．     

基于本体的强对流天气查询系统

在研究强对流领域信息查询的基础上,提出一个原型系统ontoWeather。该系统建立了气象强对流领域本体库,并构造强对流领域的推理规则。运用Jena实现该领域基于语义的检索功能,得出潜在的语义查询结果,为气象领域提高信息检索的查准率和查全率提供一个有效方法。     

基于异构知识库的命名实体消歧

针对自然语言处理中的中文命名实体消歧问题,提出一种基于异构知识库的层次聚类方法。利用中文信息抽取系统对中文维基百科等知识库进行抽取,形成包含人物信息、实体关系的实体信息对象,并在Hadoop平台上用分布式计算进行层次聚类,研究人物实体特征的选取和维基百科等知识库的使用对命名实体消歧结果的影响。结果表明加入百科知识库后,F值从91.33%增加到了92.68%。     

校园卡系统的安全性研究和应对策略

随着射频技术的发展，校园卡作为一种通用的IC卡，已成为不少高校的必备。而且由于其兼具消费、身份认证和管理等多重功能，具有方便、快捷及可靠性高等诸多优势，正被越来越多的学校所采用。但是，随着应用需求多样性和复杂性的增加，校园卡的安全也受到越来越多的威胁。为了保证校园卡系统的安全稳定运行，推动数字化校园的整体发展。本文主要通过对校园卡系统的安全性进行研究，进而提出相应的应对策略。