一种改进的自动化高速公路交通流速度控制器设计

在自动化高速公路的环境下, 针对一种基于非线性积分器Backstepping方法的交通流密度控制器, 本文提出一种改进的交通流速度控制器设计方法, 选取交通流速度为被控变量, 并采用Backstepping方法进行控制器的设计, 保证使每个路段的交通流速度以指数形式快速收敛到期望值. 与已有的方法相比较, 该控制器极大地提高了算法效率, 而且无需矩阵的逆运算, 可以自动满足系统的可控性条件. 仿真结果显示该控制器可以有效地减少道路拥塞, 有助于在拥堵的高速公路上实现平滑的交通流.     

A novel weighted evolving network model based on clique overlapping growth

A novel weighted evolving network model based on the clique overlapping growth was proposed. The model shows different network characteristics under two different selection mechanisms that are preferential selection and random selection. On the basis of mean-field theory, this model under the two different selection mechanisms was analyzed. The analytic equations of distributions of the number of cliques that a vertex joins and the vertex strength of the model were given. It is proved that both distributions follow the scale-free power-law distribution in preferential selection mechanism and the exponential distribution in random selection mechanism, respectively. The analytic expressions of exponents of corresponding distributions were obtained. The agreement between the simulations and analytical results indicates the validity of the theoretical analysis. Finally, three real transport bus networks (BTNs) of Beijing, Shanghai and Hangzhou in China were studied. By analyzing their network properties, it is discovered that these real BTNs belong to a kind of weighted evolving network model with clique overlapping growth and random selection mechanism that was proposed in this context.     

关于模糊可靠性若干基本问题的探讨──将清晰工作时间拓广到模糊工作时间

应用模糊数学的基本概念和方法，将清晰工作时间拓广到模糊工作时间，将普通事件拓广到模糊事件，将普通可靠性拓广到模糊可靠性，导出了模糊可靠性常用指标的计算公式，建立了不可修复系统的模糊可靠性数学模型。     

基于网络嵌入与局部合力的复杂网络社区划分算法

社区划分可以揭示复杂网络中的内在结构和行为动态特点,是当前的研究热点。文中提出了一种基于网络嵌入和局部合力的社区划分算法。该算法将网络的拓扑空间转化成欧氏空间,把网络节点转换成向量表示的数据点,首先基于重力模型和网络拓扑结构,提出局部合力和局部合力余弦中心性指标(Local Resultant Force Cosine Centrality,LFC),通过节点的LFC和节点间的距离来确定各个初始小社区的中心节点,然后将网络中其他的非中心节点划入与其最近的中心节点所在的初始小社区内,最后通过优化模块度的方法来合并初始小社区并找到最优的网络社区结构。在6个现实世界网络和可调参数人工网络上与6种知名社区划分方法进行比较,比较结果表明了新算法良好的社区划分的性能。     

基于全局注意力机制的属性网络表示学习

属性网络不仅具有复杂的拓扑结构,其节点还包含丰富的属性信息.属性网络表示学习方法同时提取网络拓扑结构和节点的属性信息来学习大型属性网络的低维向量表示,在节点分类、链路预测和社区识别等网络分析技术方面具有非常重要和广泛的应用.文中首先根据属性网络的拓扑结构得到网络的结构嵌入向量;接着通过全局注意力机制来学习相邻节点的属性信息,先用卷积神经网络对节点的属性信息作卷积操作得到隐藏向量,再对卷积的隐藏向量生成全局注意力的权重向量和相关性矩阵,进而得到节点的属性嵌入向量;最后将结构嵌入向量和属性嵌入向量连接得到同时反映网络结构和节点属性的联合嵌入向量.在3个真实数据集上,将提出的新算法与当前的8种知名网络表示学习模型在链路预测和节点分类等任务上进行比较,实验结果表明新算法具有良好的属性网络表示效果.     

预聚体法制备汽车顶棚胶用单组分湿固化聚氨酯胶粘剂

本文以聚醚和多异氰酸酯为原料,用预聚体法合成了聚氨酯胶粘剂,具有高的粘接强度和固化时间短,且不含任何有机溶剂,为环境友好材料。介绍了聚氨酯胶粘剂的合成工艺,确定了反应物的配比,并对反应用催化剂,反应温度,反应时间等条件进行了考察。结果表明,采用聚醚混合物与异氰酸酯的配比为3:1,催化剂用三乙烯二胺和二月桂酸二丁基锡的混合催化剂且用量为0.15%,温度为80±5℃的条件下,反应4.5h得到的胶粘剂具有良好的性能。。     

汽车用单组分湿固化聚氨酯胶粘剂的研究

本文以聚醚和多异氰酸酯为原料,用预聚体法合成了聚氨酯胶粘剂用于汽车顶棚胶。介绍了聚氨酯胶粘剂的合成工艺,确定了反应物的配比,并对反应用催化剂,反应温度,反应时间等条件进行了讨论得出最佳工艺。结果表明,采用聚醚混合物与异氰酸酯的配比为4.5:1,催化剂用三乙烯二胺和辛酸亚锡的混合催化剂且用量为0.15%,温度为80±5℃的条件下,反应4.5h得到的胶粘剂具有良好的性能。。     

一种多绳绞车平衡尾绳更换新工艺

1　前言　　多绳绞车平衡尾绳的更换 ,过去通常采取的方法是在井口安装一台稳车 ,利用稳车先收旧尾绳 ,然后再下放新尾绳。此法换绳所占用的提升时间较长 ,约需 8小时以上 ,而其最大的缺点是安全系数低 ,易造成尾绳与井筒中其它钢丝绳的相互缠绕以及尾绳坠落等事故 ,人员作业也不安全。为了克服这些缺点 ,我们根据平衡尾绳柔性好 ,易叠放的特点 ,制定了一种既安全快捷又可普遍使用的平衡尾绳更换新工艺 ,通过数年的应用 ,已使之日臻完善。2　多绳绞车平衡尾绳更换新工艺2 .1　新尾绳准备2 .1 .1　新尾绳截取与装车。为了确保新尾绳投入运行…     

基于神经网络的发酵时间和最优发酵温度模型

以提高间歇式微生物发酵的产品得率为目标 ,利用BP神经网络和本文提出的傅立叶神经网络 ,提出发酵过程的发酵时间模型和最优发酵温度模型 ;在此基础上 ,提出了针对不同生产批次采用不同的最优发酵温度的新方法 ,此方法使不同生产批次的发酵过程都可以在适合其自身的最优的发酵温度下进行发酵 ,从而提高发酵生产的得率。实践应用表明 ,采用此种生产方案 ,产品平均得率提高 5 %。     

新建医院规划难点问题探讨--以胶州市人民医院规划方案为例

医院规划是整个医院设计过程中至关重要的环节,却又是难点重重的课题.本文对医院出入口设置、功能的布局、交通流线组织、环境创造和可持续发展等几个难点总是进行探讨,并以胶州市人民医院规划方案为实例加以分析,期望能对医院规划设计系统化方法研究有所帮助.