基于字典的DNA序列压缩算法研究及应用*

在现有DNA序列数据压缩算法的基础上,以DNA序列数据的存储效率及生物学解释综合考虑,设计并实现了基于字典的DNA序列压缩算法DNADCompress.算法核心包括重复子串字典建立、字典项筛选、字串压缩编码三方面.实验数据表明,数据压缩算法压缩效果达到常用DNA序列压缩算法水平,并为序列生物学解释提供了基础.     

高炉物料消耗计量数据自动认证系统的设计与实现*

以某钢铁企业为背景,针对手工认证方式实时性差、精确度低的特点,设计并实现了一套计量数据自动认证系统.该系统通过分析计量数据异常的类型,建立计量数据分析处理智能模型,实现了对计量数据按班进行差错分析和自动认证的功能,认证结果可以自动报送ERP系统.自动认证系统基于Oracle 9i数据库和PowerBuilder 8.0前台开发软件实现,具备自动认证和报表统计功能,是钢铁企业信息管理系统的重要组成部分.     

基于智能卡的短消息端到端的安全通信机制*

提出了一种基于SIM卡的端到端短消息加密通信的机制.该机制利用智能卡的数据加密能力与主动式命令等特性,巧妙地在其上实现了短消息的编辑、加密和发送,很好地满足了那些对敏感数据传输的安全要求;同时对于移动网络和手机终端都没有特别要求,通过OTA技术可以很方便地下载到用户SIM卡中,易于在现有的移动网络中实施.     

基于FPGA的无线接入点硬件平台的设计与实现*

基于认证、安全及QoS等方面的研究需要,提出了基于FPGA的HostAP设计方案,并搭建了无线接入点的硬件平台,在此平台上进行了硬件的裁减与集成;设计和实现了无线接入点的硬件电路,完成了无线接入点的高速PCB布局布线.在PCB布局布线的过程中,重点解决了高速印制电路板设计中的传输线效应问题,最后进行了实际的系统测试.     

基于生物启发计算的警用流动人口分析系统

目前对流动人口的管理仅停留在数据查询比对和简单统计上,缺少对数据的深层次分析,难以对决策指挥提供支持。针对流动人口的分析问题,提出了构建一个基于生物启发计算的智能分析系统,用于发现流动人口中各类人员的流动模式以及流动人口的趋势性问题,找出异常的流动信息和模式。该系统综合运用了前沿的生物启发计算技术——基于多层染色体基因表达式编程算法、重叠基因表达进化算法、基于概念相似度神经网络分类模型和层次距离计算的聚类算法搭建了一个警用流动人口的分析平台。同时根据实际需求,提出了一种新的基于智能分析结果的分级报警模型。实验表明系统具有较高的性能和实用性。     

云制造环境下新能源汽车供应链协同制造模式

为了解决新能源汽车制造企业生产能力资源非均衡低匹配的问题,提出云制造环境下新能源汽车供应链协同制造模式,构建了这一模式下的体系架构,并交代了云制造环境下新能源汽车供应链协同制造模式的运作流程,且分析了这一制造模式下时间、成本和价格等方面的优势,也更进一步表明这一制造模式实现的必要性,为新能源汽车的生产制造提供了一种新的途径.     

充放电过程液相锂离子浓度变化及机理

采用三电极电池实时监测不同倍率充放电过程中全电池、正极对锂、负极对锂以及浓差电池电压变化,得到不同倍率下充放电过程中正负极之间液相锂离子浓度变化规律,与此同时还研究了不同层数隔膜三电极电池正负极之间液相锂离子浓度的变化趋势.本工作通过恒电流间歇滴定法(GITT)测试了三电极电池中正极Li(Ni0.65Co0.2Mn0.15)O2(NCM65)电极表观化学扩散系数和负极石墨电极表观化学扩散系数.结果表明,充放电过程中正负极之间液相锂离子浓度变化与负极对锂电位有关,且充电过程正负极之间液相锂离子浓度大于放电过程正负极之间液相锂离子浓度.充电过程中,倍率越大,正负极之间液相锂离子浓度越大,放电过程则相反.通过增加正负极之间隔膜层数以此增加扩散路径,隔膜层数增加正负极之间液相锂离子浓度有所降低,总体锂离子浓度变化趋势保持不变,但靠近正负极侧液相锂离子浓度有一定差异.GITT测试正极NCM65电极表观化学扩散系数(3.57×10-9～5.63×10-8cm2/s)大于负极石墨电极表观化学扩散系数(1.16×10-10～8.21×10-8cm2/s),且负极石墨表观化学扩散系数的变化趋势也与负极对锂电位有关,因此得出正极脱嵌锂速度大于负极,液相锂离子浓度变化受负极扩散的影响.     

基于IBAS-NARX神经网络的锂电池荷电状态估计

在使用神经网络方法估计锂电池荷电状态时,传统荷电状态适应度评价函数存在仅考虑均方误差等网络权值参数的缺点,忽略了拓扑参数对模型的影响.故本文提出在适应度评价函数设计中综合考虑输入/输出时序相关性、隐层神经元数量等模型拓扑参数和网络权值参数的加权影响,并将其引入带外部输入非线性自回归神经网络建模方法的锂电池荷电状态估计中,进而基于改进天牛须搜索算法实现了上述模型拓扑参数与网络权值参数的协同辨识优化.仿真结果表明,本文所提出方法能够提高多种复杂工况下的锂电池荷电状态估计精度,在DST标准工况和WLTC标准工况下锂电池荷电状态的均方根误差分别达到3.38×10?3和8.75×10?4,相比于未经改进的天牛须搜索算法优化NARX神经网络在均方根误差上估计精度分别提升了42.4％和20.5％.     

多能互补发电系统中杨家湾水电站水轮机压力脉动特性的数值研究

在多能互补联合发电系统中,水电作为调节系统,为了平衡系统中出力的波动,需要频繁地改变运行工况.而在偏工况下运行时,水轮机就会出现压力脉动、水力振动等稳定性问题.本文针对多能互补联合发电系统中的杨家湾水电站混流式水轮机,开展了压力脉动特性数值研究,对杨家湾水电站额定水头下不同导叶开度工况进行非定常数值计算,设置了一系列各过流部件监测点,通过快速傅里叶变换(FFT)对水轮机内部压力脉动进行频谱分析,找出了各过流部件产生压力脉动的原因,研究了不同工况下水轮机压力脉动特性.     

超疏水材料表面防结露效果的评价

利用仿生技术可制造出类荷叶结构的超疏水表面,可以有效地防止或减少金属表面结露结霜,这点得到了广泛深入的研究.目前对超疏水表面的研究集中在如何通过利用构造自身表面的微纳米结构和低表面能来使得液滴无法在其表面长时间停留来提高超疏水性能,但是却缺少如何定量地去衡量评价超疏水表面的抗凝露效果.针对这种情况,提出了采用液滴在固体表面脱落频率和脱落直径来衡量超疏水效果,利用这两个关键参数可较直观来衡量评价超疏水结构表面防结露的效果.