基于FVD模型的各异性跟驰模型

基于不同气质类型驾驶者的行为差异分析,建立了跟驰模型参数与驾驶人气质状况之间的关系,通过引入气质激进度变量,将跟驰模型参数表达为气质激进度的函数,并在改进FVD模型的基础上,提出了体现驾驶人行为差异的各异性跟驰模型。该模型克服了传统规范模型无法描述驾驶者个体行为差异的缺点。数值模拟实验结果表明该模型能够成功地模拟稠密交通流中小扰动传播演化结果的随机性现象。该模型结构简单,且参数易于确定,一方面为驾驶行为各异性的建模建立了理论基础,同时也为微观交通流动态随机特性模拟提供了一般性的方法。     

Optimization of flow control devices in a single-strand slab continuous casting tundish

The optimization of flow control devices in a single-slab continuous casting tundish was carried out by physical modeling, and the optimized scheme was presented. With the optimal tundish configuration, the minimum residence time of liquid steel was increased by 1.4 times, the peak concentration time was increased by 97%, and the dead volume fraction was decreased by 72%. A mathematical model for molten steel in the tundish was established by using the fluid dynamics package Fluent. The velocity field, conc...     

Galois FCSR进位分布研究

基于Galois FCSR进位寄存器的更新规律,抽象出一种理想的变化方式来刻画其进位分布情况,据此估计了进位为0的概率的下界,指出Galois FCSR的进位分布是不均衡的。     

基于类别保留投影的基因表达数据降维方法

针对基因表达数据的高维小样本问题,提出一种新的线性降维方法.该方法采用保局投影,结合样本的类别信息,将基因表达数据投影到特征子空间.与主分量分析方法寻找最大方差方向不同,类别保留投影方法旨在寻找能够反映样本类别结构的特征子空间.采用该方法进行数据降维的同时能使样本按照类别属性进行聚类.对真实的基因表达数据进行了降维可视化和k均值聚类分析,并与主分量分析方法进行了实验比较,结果表明,类别保留投影方法在实现降维的同时能更好地识别样本的类别特征,从而可视化效果相比主分量分析要好得多,且能得到较好的聚类效果.     

高等学校教育成本及其管理策略

高校教育成本核算，是高校管理体制改革的必然要求，是国家制定拨款标准和科学确定学费标准的重要依据，也是提高高校办学效益的迫切需要。牢固树立教育成本意识，继续推进后勤社会化改革，切实提高房屋设备利用率，建立健全人力资源成本分摊制度和资产有偿使用制度，加强教育成本研究与管理，是降低高校教育成本的有效途径。     

汽车发动机连杆故障的综合诊断技术

对汽车发动机连杆轴承和连杆螺栓故障同时存在不同干扰时两种基本故障的振动特征进行分析〔１〕,确定了连杆轴承和连杆螺栓故障的特征频带,开发了综合故障定量诊断软件〔２〕,实现了汽车发动机连杆故障的综合诊断     

集中式位置融合系统软件体系结构研究

通过对多传感器数据融合系统软件体系结构的研究，提出了一个适用于集中式位置融合系统的软件体系结构。结构采用管道和滤波器模型，利用面向对象技术实现，提高了软件的扩充和再利用能力。     

工作曲线法测定2—重氮—1—萘醌—5—磺酰氯的含量

采用光度分析的工作曲线准确测定2-重氮-1-萘醌-5-磺酰氯的含量。于丙酮和无水乙醇的混合溶剂中，波长为380nm，该物质在4～30μLg/ml内与吸光度成直线关系。相关系数为0．9999，平均回收率100.24％，相对标准偏差为0.53%。     

基于802．Ix协议的准入控制技术

本文首先分析了网路准入控制原理以及网路准入控制技术的实现方式进行了探讨,运用802．1x协议的网路准入方式的工作和应用进行探讨,并对网路准入控制技术结合安全管理系统对网路安全模式进行了再一次规整。     

局部特征表征的6D位姿估计算法

为解决有纹理模型在遮挡条件下6D位姿估计精确度不高的问题,提出了一种局部特征表征的端到端6D位姿估计算法。首先为了得到准确的定位信息,提出了一个空间—坐标注意力机制（spatial and coordinate attention）,通过在YOLOv5网络中加入空间—坐标注意力机制和加权双向特征金字塔网络（bidirectional feature pyramid network）,YOLOv5-CBE算法的精确度（precision）、召回率（recall）、平均精度均值（mAP@0.5）分别提升了3.6%、2.8%、2.5%,局部特征中心点坐标误差最高提升了25%;然后用 YOLOv5-CBE算法检测局部特征关键点,结合3D Harris关键点通过奇异值分解法（singular value decomposition）计算模型的6D位姿,最高遮挡70%的情况下仍然可以保证二维重投影精度（2D reprojection accuracy）和ADD度量精度（ADD accuracy）在95%以上,具有较强的鲁棒性。