电动汽车用锂离子电池模组低温加热仿真研究

针对锂离子电池在低温环境下其放电容量会发生衰退而需要预热的现状,建立了以电加热膜为外部热源的电池模组低温加热仿真模型,对比分析得出三种加热膜布置方案下的低温加热效果.仿真结果表明,当模组的侧面和底面同时布置加热膜时其温度一致性以及使用安全性均效果良好.仿真模型可以用于分析不同加热方案下的预热效果,为电池低温加热系统的开发提供了理论基础与指导思路.     

一种基于边缘方向连续性的车道线快速检测算法

针对复杂环境下车道线检测算法鲁棒性和实时性差的问题,提出一种基于边缘方向连续性的车道线快速检测算法.首先,为解决复杂光照下黄色车道线模糊不清的问题,采用Lab色彩空间中b分量与灰度图像加权的方法增强黄色车道线的对比度;为获得上升沿和下降沿的连续直线轮廓区域,选择合适掩膜遍历边缘点,剔除非连续干扰边缘;为拟合出正确车道轮廓,经过曲直判定后,采用改进的Hough变换和最小二乘法检测车道线.实验结果表明,在多种复杂环境下,本文算法仍能满足车道线检测的准确性和实时性要求.     

基于大数据的药品安全网络舆情监测系统设计

该文介绍了在大数据时代背景下针对药品安全网络舆情监测现状,梳理分析了药品安全网络舆情监测系统需求,根据需求和网络舆情监测的特点,提出了药品安全网络舆情监测系统的软件设计框架,介绍了实现该系统所需的主要舆情监测处理技术。该系统设计该设计集监测、预警、分析、报告于一体,合理融合了大数据处理与自然语言处理技术,同时提出了用传统统计分析和深度学习方法来解决舆情分析中“文本分类和情感分析”等关键技术问题。最后,从用户交互的层面给出了药品安全网络舆情监测系统的可视化方案,为药品安全行业网络舆情监测提供了一种实现途径。     

基于Word2Vec词嵌入和聚类模型的安全生产事故文本案例分类

安全生产事故的分析对应急管理能力提升具有重要意义.通过对安全生产案例的语义分析,利用Word2Vec词嵌入技术和聚类模型,选用CBOW+负采样技术实现词向量,并结合安全生产事故案例分类的数据特点,通过基于半监督学习的聚类模型算法,根据事故性质的认定特点,提出了一种优化初始聚类中心的算法,并利用K-means聚类算法实现安全事故文本案例的分类.实验表明该方法较好实现安全生产的事故案例分类,并对安全生产事故的多个维度分析具有很好借鉴意义.     

结合CNN与双向LSTM的心律失常分类

心律失常是心血管疾病中常见的病症之一,实现心律失常的自动分类对心血管疾病的诊治具有重要意义.基于一维心电信号的心律失常分类方法以若干节拍作为输入,通过模型提取特征并用于分类.针对现有方法预处理时间成本高以及未按医疗仪器促进协会(AAMI)标准分类等问题,提出了一种基于原始一维心电信号并按照AAMI推荐标准类别进行心律失常自动分类的方法.该方法首先利用卷积神经网络(CNN)学习心电信号的形态特征,之后通过双向长短期记忆网络(BLSTM)获取特征中的上下文依赖关系,最后借助softmax函数完成分类任务.方法采用mish函数作为激活函数,使得模型在训练中更为稳定.在公开数据库MIT-BIH上进行五折交叉验证,评估结果达到了99.11％的平均准确率,表明该模型可以有效地提取心电信号的特征,适用于监测系统中心律失常疾病的诊断.     

外场激光导引性能分析

外场激光导引性能的测试分析是激光半主动制导武器科研试验中的重要环节,通过对激光半主动制导试验中从激光照射器-大气-目标-大气-导弹的光学传递链的分析和对激光大气传输特性和目标激光散射特性的研究,建立了从照射器到目标和从目标到探测器两个环节的照射激光能量传递模型,通过理论计算和外场试验实测数据,实现了对导引头入瞳处接收能量的计算分析,为外场激光导引性能分析提供了依据,具有较高的实用价值。     

显著性的无人机远距离障碍物检测

针对旋翼无人机的避障问题,结合人眼视觉的显著性注意机制和HOG特征,提出一种实时的障碍物检测算法。该算法首先采用形态Haar小波分解的方法构建增强图像,然后根据增强图像的投影曲线提取出障碍物的候选区域。其后,对障碍物候选区域进行尺度归一化后提取HOG特征,并采用线性SVM分类器进行分类判别。该算法采用C++语言实现,在Celeron 2.3GHz处理器、2G内存的单板计算机上测试分辨率为640×480的VGA视频图像的处理速度约为14f/s。实验结果表明该算法满足无人机在低空环境下的障碍物的实时检测需求。     

二乙基羟胺-臭氧体系降解邻苯二甲酸二甲酯的机理学研究

本研究采用二乙基羟胺（DEHA）促进臭氧（O3）降解水中邻苯二甲酸二甲酯（DMP）,并建立了强化O3氧化能力的O3/DEHA体系。主要探索了在O3/DEHA体系中pH、DEHA投量、臭氧通量和DMP投量对该体系的影响及体系的氧化机理,并通过气相色谱/质谱（GC/MS）对DMP的降解产物进行了分析。结果表明：DEHA能够有效促进臭氧的分解且在酸性条件下（pH=3）明显提高DMP的降解率,DEHA投量为25μΜ时促进效果最佳;DMP降解速率随臭氧通量的增加而增加,随DMP浓度的增加而减小,通过动力学计算,该反应符合拟一级动力学反应;投加叔丁醇（TBA）能够明显抑制DMP的降解,验证了在酸性条件下,·OH对DMP的降解起主要作用;通过产物分析可推导出O3/DEHA体系中DMP 的降解途径主要从苯环上碳链的断裂开始,中间生成酸类和脂类化合物,最终矿化为水和二氧化碳。     

制动盘材料和结构对滑动摩擦系统热弹性失稳的影响

建立了滑动摩擦系统热弹性失稳的数学模型,并推导了不同热点模式对应的临界速度表达式。分析了摩擦副的厚度和滑动层材料的热物理特性参数对摩擦系统热弹性失稳的影响。结果表明:滑动摩擦系统更易出现反对称分布的热点模式;增加摩擦层厚度,减小滑动层厚度、热传导系数、弹性模量以及热膨胀系数均可以提高标志滑动摩擦系统进入热弹性失稳状态所需的最低临界速度,而滑动层比热容对系统的稳定性几乎没有影响。     

基于不完全信道信息的D2D功率分配算法

针对蜂窝与终端直通(Device-to-device,D2D)混合网络中的不完全信道状态信息(Channel state information,CSI),提出了一种基于不完全CSI的最优功率分配算法。利用拉格朗日乘数法推导出了最优功率分配解的闭式表达式。相对于传统的最大发送功率分配方案,该最优解受信道信息误差的影响较小,具有较好的鲁棒性。仿真结果表明,本文算法可以节约发送功率,并得到更大的接收信噪比。