利用人工神经网络预测电池SOC的研究

能源和环境与人类社会的生存和发展密切相关,能源短缺和环保的要求推动了混合动力车的发展。电池是混合动力车的动力源之一,准确和可靠地获得电池荷电状态(Stateofcharge,SOC)是电池管理系统的主要任务之一。在总结现有SOC预测方法的基础上,尝试使用人工神经网络的方法预测动力电池SOC。结果表明人工神经网络对多变量的非线性系统非常有效。另外,不同的数据样本对训练效果存在影响,试验表明用处理后的数据进行预测的结果明显较好。     

Vibration Control of High-speed Cannonball Transport Mechanism Driven by Impact

A method is presented to control the vibration of high-speed cannonball transport mechanism due to the reduction of its weight, which adhere a nonlinear Zn-27Al-1Cu damping alloy layer and a constraint layer partly to the part of mechanism driven by impact. Based on the equivalent viscous damping theory and using curve fitting to describe the rule of the dissipation factor of damping alloy changing with stress, the nonlinear constitutive relation of Zn-27Al-1Cu damping alloy is given. The nonlinear spring damping contact model is adopted to describe the contact force of the clearance joint.Based on the nonlinear finite element contact theory, the outer impact contact force between the mechanism and its working environment is analyzed, and a coupled dynamic model of structural impact and mechanism motion with clearance joint is put forward. A dynamic model is established for the cannonball transport mechanism partly adhering Zn-27Al-lCu damping alloy layer and constraint layer under complex impact conditions. At last, the feasibility of the method presented is proved by numerical simulation.     

LSTM变体模型在径流预测中的性能及其可解释性

基于湘江流域1999—2013年实测水文气象数据,采用LSTM模型和其变体模型研究多个预见期下不同输入变量和不同模型结构对径流预测结果的影响,评估LSTM模型及其变体模型在短期径流预测中的性能,基于排列重要性法和积分梯度法探究了LSTM模型对流域径流预测的可解释性。结果表明：在历史径流输入数据的基础上增加有效的水文气象变量输入,可以明显改善模型的预测效果,输入变量的改变比模型结构的差异对预测结果的影响更大;随着预见期的增大,降水数据的加入对预测效果表现出不同程度的提升,预见期为1 d时,预测结果的纳什效率系数(NSE)提升2.0%,预见期为2～4 d时,NSE提升可达13.6%;降水和历史径流在预测中起着重要的作用,而前期湿润条件与降水事件的共同作用是湘江流域洪水的主要诱发因素;LSTM模型可反映两种不同的输入输出关系,这两种关系对应于近期降雨和历史降雨两种洪水诱发机制。     

基于生态位理论的黄河流域用水结构分析

为分析和探究黄河流域用水结构的变化特征,科学支撑流域水资源合理配置与调度,保障流域可持续发展,以黄河流域为研究对象,基于生态位理论构建了用水结构生态位及其熵值模型,分析了流域及流域内主要省区用水结构演变趋势和特征,并与发达国家用水特征作比较。在此基础上提出了相关建议。结果表明:黄河流域的农业用水生态位(0.7～0.78)最大但呈现波动减少趋势,工业用水生态位(0.12～0.15)次之且变化趋势为波动且有所下降,生活用水生态位(0.06～0.08)与城镇公共及生态用水生态位(0.03～0.09)相对较少但皆有不同程度的增长趋势。各省区的生态位熵值差异较大,表明流域及各省区间用水结构差异较大。统计年间宁夏、内蒙古及山东的农业用水占有率高于全流域,陕西、山西、河南及甘肃的工业用水占有率高于全流域,各省区城镇公共及生态用水的占有率变化剧烈,陕西、山西及河南的生活用水占有率高于全流域。相较于黄河流域,美国的工业用水(0.42～0.52)在用水结构中的优势更加突出,农业用水(0.31～0.44)相对处于劣势地位;两个区域生活用水在用水结构中的地位相对其他的用水类型更为接近。     

天津上下园还迁住宅楼地下工程防水施工技术

介绍了天津上下园还迁住宅楼地下工程的防水施工工艺.该工程地下基础防水采用混凝土结构自防水和两层Ⅱ型SBS改性沥青防水卷材进行防水设防,外加350 g油毡作柔性保护层,桩头及桩周采用聚合物水泥防水砂浆和水泥基渗透结晶型防水涂料进行防水处理,桩顶钢筋根部绑扎2cm×3cm的遇水膨胀止水条.     

连续小波变换-支持向量回归用于植物样品多组分分析

采用连续小波变换（CWT）技术对近红外光谱（NIR）数据进行预处理,扣除光谱中的背景与噪音成分,再用支持向量回归（SVR）进行建模,建立了用于复杂植物样品多组分分析的建模方法（CWT-SVR）,并应用于烟草样品中常规成分（总糖、总植物碱和总氮）含量的测定。结果表明,CWT—SVR方法优于基于全谱数据的SVR和偏最小二乘（PLS）法,为近红外光谱定量分析提供了一种新的建模方法。     

基于Trace变换的人脸特征提取技术研究*

为了提高人脸特征的稳定性和区分度,提出了一种基于Trace变换的人脸特征提取算法。算法通过几种不同的泛函函数对预处理后的人脸图像进行组合作用,得到该图像的一个Trace特征向量,从而建立了一种新的人脸特征表达方式。基于ORL人脸数据库的实验结果表明,该算法所提出的人脸特征对同一个人不同表情、不同光照条件下的图像变化能够保持较好的稳定性,同时对不同人的人脸图像具有较高的区分能力,在人脸识别的实际应用中是一种可行的方法。     

黄土高原清涧河流域水土保持的水文效应研究

介绍了"黄土高原典型支流生态环境建设的水文效应"的主要研究成果.综合评述了水土保持对流域水文影响研究成果的现状,分析了清润河流域水文变化的阶段性和变化特点,研究了水利水保工程措施对暴雨洪水的影响,基于对不同阶段的水文模拟,初步探讨了水土保持措施对流域水文模型参数的影响以及水利水保工程措施对径流及其组成的影响.     

层次版图连接关系提取

本文提出了一种新的层次版图连接关系提取算法,其利用投影法和版图倒序树(Inverse Layout Tree,简记为ILT)构建同一原始图形在不同层次单元之间的关联,并在基于边的扫描线算法的基础上利用组合器的方法建立版图数据的正确连接.此算法能够极好的保持版图中原有的层次,在此算法基础上进行的层次网表提取能够使层次LVS得到最大程度的支持;同时,算法具有很高的效率,只需占用很少的资源.目前,九天EDA系列工具中的层次版图验证工具已经采用此算法.     

基于高斯–广义双曲混合分布的非线性卡尔曼滤波

本文研究带非平稳厚尾非高斯量测噪声的非线性系统状态估计问题.考虑到广义双曲分布包含多种常见厚尾分布特例,且其混合分布为共轭的广义逆高斯分布,选用广义双曲分布建模厚尾噪声;进而引入伯努利变量构建高斯–广义双曲混合分布来建模非平稳厚尾噪声,并利用该分布的高斯分层结构得到系统的概率模型.随后采用变分贝叶斯方法实现对系统状态以及噪声参数的后验估计,得到针对此类噪声系统的卡尔曼滤波(Kalman filter, KF)框架,现有的几种鲁棒滤波算法均是本文算法的特例.机器人跟踪仿真实验表明,所提算法与同类算法相比具有更好的估计精度和数值稳定性,且对于初始参数具有较好的鲁棒性.