扩散过程的元胞自动机模拟

以元胞自动机为研究方法,通过编写Matlab程序,以演化示意图的形式,模拟了圆域内的扩散过程,给出了累积演化率曲线.同时,用微积分的方法,解析了该扩散过程,并结合实例与元胞自动机方法对比.研究证明,元胞自动机可以生动形象地模拟扩散过程,且与微积分得到的结论一致.     

半刚性节点钢框架系统的强度可靠性分析

为了更为准确地评估钢框架系统可靠性,将实际的半刚性连接节点视为转动弹簧单元,推导了半刚性梁元节点失效的减缩刚度矩阵和等效节点力公式.采用分枝限界法研究了半刚接框架的系统强度可靠性,并与刚接和铰接结构进行了对比.算例表明,含有半刚性节点的主要失效路径和失效概率发生了较大变化,其系统可靠性介于刚接与铰接结构之间,节点刚度对钢框架系统可靠性的影响较大.     

政府智能系统的核心技术

讨论了政府智能系统研发所涉及的核心技术,包括ETL方法,即数据转换规则及设计模式、数据审核,以及ETL工具应具备的功能.对政务数据联机和数据挖掘的常用算法进行了分析,应用了数据质量的控制、技术方法的选取、知识的表达和解析机制.针对政务数据的分析与决策的主要模式,开发了一整套与其相应的OLAP和数据挖掘算法,并融合成熟的技术体系,以保证系统的实用与稳定.实践证明,该技术实用、可靠.     

双阈值法在文字轮廓提取中的应用

在图像的边缘检测中,利用模角分离的小波变换,结合尺度独立的算法区分了阶梯型边界和跳跃型边界,从而提取了阶梯型边界．上述算法中需选择峰值阈值,将小波变换系数较小的点滤掉,但是一幅图像中边缘的奇异性并不均匀,对变换后的整幅图像取固定阈值时,那么微弱边缘将会随着因灰度不均匀、噪声等一并被滤除．针对这一问题,在上述算法中用双阈值法代替固定阈值,在文字图像轮廓提取中取得了较好的效果．     

影响道路水泥干缩率的因素及对策

道路水泥要求具有干缩小、耐磨性及抗折强度高的特点。我公司生产的道路水泥各项技术指标均达到GB13693—2005《道路硅酸盐水泥》要求,只是干缩率一直偏高,虽然满足标准要求(28d干缩率<0.10%),但几乎都在0.07%以上,有时甚至还超标,严重影响了水泥的销售。为了能满足市场客户的要求,我们在总结过去生产的基础上,制定了新的试验方案,经过生产实践,找出了水泥干缩率偏高的原因,将干缩率成功地降到了0.04%左右。1熟料各矿物与干缩率的关系由于熟料各矿物中C3A水化后减缩值最大(见表1[1]),因此,往往认为水泥干缩率主要取决于熟料中C3A的含量。…     

基于混沌粒子群的多飞艇资源配置规划方法

对地观测具有任务繁多、约束复杂、资源有限等特点,对观测资源配置进行合理规划具有重要意义。面向多飞艇多载荷对地观测任务,结合经典粒子群算法,研究了满足任务完成度、分辨率要求和负载均衡度等多目标的资源配置规划方法。在经典粒子群算法的基础上利用混沌优化技术进行改进,并设计实现了原型系统。实验验证了该资源配置规划方法的有效性。     

琥珀酰亚胺酯基类偶氮染料的制备及其超临界CO2羊毛清洁化染色

以对氨基苯甲酸和4-氨基-2-氯苯甲酸、苯胺和间甲苯胺为原料,采用重氮偶合反应制备染料前驱体,通过在前驱体上引入琥珀酰亚胺酯获得4例活性分散染料Ⅰ～Ⅳ.对染料的紫外-可见吸收光谱、光热稳定性、超临界二氧化碳(scCO2)中羊毛纤维的染色工艺等进行了测试.结果表明,4例染料均具有良好的光热稳定性,染料Ⅰ、Ⅲ和Ⅳ最大吸收波长集中在360～370 nm,染料Ⅱ的最大吸收波长红移到379～452 nm,染料均具备scCO2染色的条件.染料Ⅰ和Ⅲ的最佳染色条件为2 h、80℃和15 MPa,染料Ⅱ的最佳染色条件为1.5 h、80℃和15 MPa,染料Ⅳ的最佳染色条件为2 h、80℃和24 MPa.染色后的羊毛纤维的耐皂洗和耐光色牢度都可达4～5级,固色率最高可达86％,相比于未活化的前驱体,耐皂洗色牢度能提高2～3级,固色率最高能提升63％.SEM和显微镜成像证明4例染料具有良好的透染性,且能均匀附着于纤维的表面和内部.力学性能测试表明,染色后的羊毛纤维能基本保持原有的力学性能.     

光电制导系统瞄准偏差测试中的基准光轴建立

激光在大气中传输时,光束的弯曲和漂移影响着多光轴光电制导武器系统光轴的瞄准精度和打击精度.在光电制导系统瞄准偏差测试基础上,提出一种外场真实环境下可见光、激光和红外多光轴瞄准系统瞄准偏差测试的基准光轴建立方法,并通过外场实验测得不同距离处基准光轴的偏差.结果表明,在2 km范围内基准光轴误差小于4.5″,满足了多光谱多光轴动态瞄准偏差测试中基准光轴的精度要求.     

适用于RPA工具的卷积序列推荐算法

在机器人流程自动化(Robotic Process Automation, RPA)软件中,经常采用序列推荐系统让机器人完成判断、选择等人工处理的任务。然而常用的序列推荐系统受限于序列信息的提取困难等问题,难以得到广泛应用。为了解决这一问题,构建一种基于Inception的卷积序列推荐模型,把时间和潜在空间中的用户行为序列信息嵌入进一幅“图像”中,并通过动态和静态2种不同的卷积层提取其中的局部特征,全面地提取用户的短期兴趣偏好,同时将用户嵌入矩阵作为用户的长期兴趣偏好嵌入到卷积层的输出中,共同构建完整的用户兴趣偏好,提升推荐性能。通过在3种公开数据集MovieLens 1M、Gowalla、Steam上分别进行实验,验证了基于Inception的卷积序列推荐模型的性能优于最新的序列推荐模型,在Top-N序列推荐的3种评价指标中（精确率、召回率、平均AP值）,平均提升幅度在10%左右,单个指标上的最大提升幅度为14%。     

面向变电站机器人巡检路径规划中的算法研究

针对目前在变电站中应用广泛的巡检机器人,探讨了其巡检路径的问题,依据离散数学理论中的哈密顿回路方法和路径的常规规划算法,研究了一种变电站的巡检路径为矩形分布时的机器人巡检路径问题。针对不同巡检方式,分别提出：全局巡检方式,采用新提出的哈密顿算法,当巡视起点被设定后,其他被巡视的任何点均可被归类,从而找出其巡检路径的哈密顿回路;重点设备巡检方式,采用Dijkstra算法和遗传算法相结合的方法;固定点巡检方式,采用Dijkstra算法。其中,三种巡检方式分别针对电量充足、低电量返回及充电完毕继续巡视等方面给出仿真结果,并将其在某变电站进行了试用。研究结果表明,三种巡检方式下的算法均有效可行,新提出的哈密顿回路算法巡视的路径比常规方法相对要短,算法的运算速度相对更快。