滴灌系统毛管单/双向供水方式对灌水和施肥均匀性的影响

滴灌系统管网布置形式及运行管理模式是影响滴灌系统灌水和施肥均匀性的重要因素。本研究评价了供水方式、毛管长度及毛管首部压力对沿毛管压力分布、灌水器流量分布、灌水和施肥均匀性及水肥一致性的影响。试验中,毛管供水方式设置单向供水(A1)和双向供水(A2);毛管长度设置70(L1)、100(L2)和130 m(L3)3个水平;毛管首部压力设置0.02(P2)、0.04(P4)、0.06(P6)、0.08(P8)和0.10 MPa(P10)5个水平。结果表明,相同毛管长度及毛管首部压力情况下,双向供水处理流量偏差率较单向供水低18%～43%。在灌水器允许流量偏差率为20%时,双向供水毛管极限铺设长度较单向供水增加约60%。方差分析结果显示毛管供水方式、毛管长度及毛管首部压力对灌水和施肥均匀系数的影响均达到了极显著水平(p0.01),双向供水方式可以显著提高灌水和施肥均匀性。在毛管长度100 m和130 m条件下,双向供水的灌水和施肥一致性较单向供水提高3%～4%。建议在规模化滴灌系统中采用双向供水方式,以达到增加毛管允许铺设长度、提高灌水和施肥均匀性和一致性的目的。     

高维小波密度估计器的收敛性

为了研究高维Lebesgue可测空间Lp(Rd)中估计器的收敛性,利用小波方法,给出估计器在Lp 范数意义下的相合性.研究发现：若小波尺度函数φ紧支且满足条件S,则任给fELp(Rd),1≤p<∞,有limn→∞E f-f^n p =0.     

基于智能家居的一致性模型融合技术研究

在智能家居的自适应软件设计中,往往采用传统的模块构建技术。但由于其适应逻辑存在着低复用性、高复杂度等问题,很难验证模块组合后的正确性及有效性。为了满足开发过程中用户的增量性需求,针对适应逻辑的组合难题,提出把部分行为模型的形式化方法引入到适应行为的描述中。通过三值逻辑KMTS模型描述语言,提出一致性模型的判断方法以及融合算法,以提供明确的适应模型在线融合支持。最后通过智能家居中的一个模型实例来分析并验证融合后的适应逻辑。     

基于粗糙集数据挖掘方法的最大功率研究

风电机组在运行过程中会产生大量的机组数据,随着大量数据的积累及数据库的应用,为了有效地利用产生的有用数据,运用粗糙集数据挖掘方法对数据的属性进行简约、决策,发现数据之间的关联规则,为机组高效运行提供条件.仿真结果表明,基于粗糙集数据挖掘方法不仅可以减小特定属性信息提取的工作量,还能在数据分析中发挥决策的优越性.     

潜江凹陷建新地区地震储层预测研究

以古地貌分析、砂体展布特征为指导,开展了潜江凹陷建新地区多种技术手段的地震储层预测研究。结果表明,振幅类与波形类属性是该区的敏感性参数,并且通过本地区的岩石物理分析,认为波阻抗也能较好地区分储层;在刻画储层展布形态的同时与构造相叠合落实了多个构造-岩性圈闭,进一步明确该区构造-岩性油藏的勘探潜力。     

解析第二重要极限的三步骤法

针对第二重要极限存在计算公式多样化及形式构造复杂化的问题,提出了解析第二重要极限的三步骤法。利用幂指函数的连续性处理1∞未定型极限,并将其归纳为判定类型、构造“1加”、指数倒数形式的三步骤,即可得到极限计算结果。三步骤法简化了第二重要极限的计算步骤,降低了第二重要极限学习和掌握的难度。     

无人驾驶车辆局部路径规划的时间一致性与鲁棒性研究

在无人驾驶系统中,局部规划在跟踪全局路径的同时完成避障,提高了规划系统在动态未知环境中的工作能力.避障分析的有效性是局部规划最重要的功能之一.然而在仿真和实车测试中发现,广泛使用的基于优化求解的局部规划算法无法在不依赖全局精确定位时保证规划结果满足时间一致性要求.时间不一致将导致车辆的实际行驶路线偏离初始规划结果,造成避障分析失效.本文设计了基于前向预测的局部路径规划算法,在不依赖全局精确定位的前提下保证规划结果的时间一致性.除了时间一致性问题外,跟踪控制误差也是导致规划结果避障分析失效的主要原因之一.现有研究大多通过膨胀障碍物体现误差的影响,然而这种方法无法避免车辆驶入膨胀危险区域而停车.本算法在路径生成过程中增加误差影响,用通行区域代替原有不具有宽度的规划路径进行避障分析,既可以解决误差导致的避障失效,又避免出现膨胀障碍物带来的问题.通过V-Rep软件与实车规划程序进行联合仿真,在能够体现时间一致性影响的典型场景中对本算法与基于最优化曲线生成的局部路径规划算法进行比较, 验证了该算法具有更好的安全分析有效性.应用本算法的北京理工大学无人驾驶平台参加了2013年智能车未来挑战赛,在无人干预的情况下顺利完成 18公里城郊赛段和5公里城市赛段行驶,展现了良好的避障能力.     

Real-Time Reflexion Modelling in architecture reconciliation: A multi case study

ContextReflexion Modelling is considered one of the more successful approaches to architecture reconciliation. Empirical studies strongly suggest that professional developers involved in real-life industrial projects find the information provided by variants of this approach useful and insightful, but the degree to which it resolves architecture conformance issues is still unclear.ObjectiveThis paper aims to assess the level of architecture conformance achieved by professional architects using Reflexion Modelling, and to determine how the approach could be extended to improve its suitability for this task.MethodAn in vivo, multi-case-study protocol was adopted across five software systems, from four different financial services organizations. Think-aloud, video-tape and interview data from professional architects involved in Reflexion Modelling sessions were analysed qualitatively.ResultsThis study showed that (at least) four months after the Reflexion Modelling sessions less than 50% of the architectural violations identified were removed. The majority of participants who did remove violations favoured changes to the architectural model rather than to the code. Participants seemed to work off two specific architectural templates, and interactively explored their architectural model to focus in on the causes of violations, and to assess the ramifications of potential code changes. They expressed a desire for dependency analysis beyond static-source-code analysis and scalable visualizations.ConclusionThe findings support several interesting usage-in-practice traits, previously hinted at in the literature. These include (1) the iterative analysis of systems through Reflexion models, as a precursor to possible code change or as a focusing mechanism to identify the location of architecture conformance issues, (2) the extension of the approach with respect to dependency analysis of software systems and architectural modelling templates, (3) improved visualization support and (4) the insight that identification of architectural violations in itself does not lead to their removal in the majority of instances.     

一种基于改进支持度的节能型WSNs数据融合算法

无线传感器网络(WSNs)内有大量的冗余数据,它们消耗了过多的网络能量;目前的数据融合算法对数据彼此间的联系考虑得不够充分,融合精度有待提高.针对上述问题,提出了一种基于改进支持度的节能型数据融合算法.该算法在网络的感知节点根据设定的阈值对采集到的数据进行初次融合,并引入自支持度的概念,与灰色接近度理论相结合改进支持度函数,将改进的支持度函数应用到汇聚节点计算最终的数据融合估计值.使用Matlab进行仿真的结果表明:该算法可节能27.87％,数据融合的温度绝对误差均值约为0.98℃,达到了节能和提高融合精度的目的.     

概率最大受限路径相容算法

研究了可用于求解约束满足问题的最大受限路径相容算法(maxRPC).maxRPC算法执行过程中有大量无效的寻找路径相容证明(PC-witness)的操作,有效地识别和避免这些无效的寻找PC-witness的操作,可以提高maxRPC算法的求解效率.首先,提出了在一条约束上任意两个相容的值在任意路径上存在PC-witness的概率;然后,基于这一概率提出了一种概率最大受限路径相容算法(PmaxRPC),并将新算法成功应用于求解约束满足问题的回溯搜索.实验结果显示:PmaxRPC可以避免一部分无效的寻找PC-witness的操作,在求解约束满足问题时,PmaxRPC效率高于maxRPC.在某些测试用例上,PmaxRPC比maxRPC和最流行的弧相容算法效率更高.