ZL114铝合金激光--龟弧的复合焊接

设计了一种激光-电弧复合热源焊接ZL114合金的新工艺，并对焊后的试件进行了X光检测、抗拉强度和全相组织等实验。结果表明，该种新工艺对铝合全有良好的适应性和可行性，是焊接领域的一个趋势。     

Computation of optimum reliability acceptance sampling plans in presence of hybrid censoring

The decision regarding acceptance or rejection of a lot of products may be considered through variables acceptance sampling plans based on suitable quality characteristics. A variables sampling plan to determine the acceptability of a lot of products based on the lifetime of the products is called reliability acceptance sampling plan (RASP). This work considers the determination of optimum RASP under cost constraint in the framework of hybrid censoring. Weibull lifetime models are considered for illustrations; however, the proposed methodology can be easily extended to any location-scale family of distributions. The proposed method is based on asymptotic results of the estimators of parameters of lifetime distribution. Hence, a Monte Carlo simulation study is conducted in order to show that the sampling plans meet the specified risks for finite sample size.     

基于混合遗传算法的去耦电容网络设计

结合基于目标阻抗的设计方法,将混合遗传算法应用于PDN(电源分配网络)的去耦电容网络设计,对所需去耦电容器的种类和数目进行优化计算,同时与标准遗传算法和传统设计方法进行对比,借助Cadence电源完整性仿真工具验证设计结果的有效性和合理性。避免了传统设计需要借助EDA工具进行反复修改和验证的繁琐过程,同时减少了设计冗余,节省了PCB布局布线空间,为高频电路的PDN设计提供参考。     

基于生理振动分析的手机用户身份识别

为保护手机用户的个人信息,对用户进行身份识别认证,提出一种生物识别方法。利用智能手机内置的传感器,采集人体的生理振动信息;通过对采集数据进行去重力等预处理,提取均值、方差、能量、峰度、偏度等特征指标,利用z‐score方法进行标准化处理;进行分类器设计,得出分类器的查准率、误检率等评价指标。分析60组不同用户的生理振动数据,分析结果表明,该分类器的查准率最高可达98?33％。     

基于条件互信息和概率突跳机制的贝叶斯网络结构学习算法

贝叶斯网络分类器的精确构造是NP难问题,使用K2算法可以有效地缩减搜索空间,提高学习效率。然而K2算法需要初始的节点次序作为输入,这在缺少先验信息的情况下很难确定;另一方面,K2算法采用贪婪的搜索策略,容易陷入局部最优解。提出了一种基于条件互信息和概率突跳机制的贝叶斯网络结构学习算法(CMI-PK2算法),该算法首先利用条件互信息生成有效的节点次序作为K2算法的输入,然后利用概率突跳机制改进K2算法的搜索过程来提高算法的全局寻优能力,学习较为理想的网络结构。在两个基准网络Asia和Alarm上进行了实验验证,结果表明CMI-PK2算法具有更高的分类精度和数据拟合程度。     

一种基于混合社区的移动机会网络数据传输机制

由人携带或使用智能设备组成的移动机会网络采用"存储-携带-转发"的通信机制,通过中继转发来实现节点之间的数据传递。为了改善网络性能,往往需要借助节点的社会属性来进行中继选择和制定转发策略。然而,在已有的传输机制中,往往只是利用节点的部分社会属性,不能完全反映出节点之间的社会关系。为此,提出了一种新的基于混合社区的数据传输机制,并给出了混合社区的内涵、混合社区的构建方法和基于混合社区的数据传输算法。基于几种真实轨迹数据集的实验结果表明,与已有的几种经典路由算法相比,该方法传输成功率较高,传输延迟较短,性能更好。     

A Lyapunov‐based small‐gain approach on design of triggering conditions in event‐triggered control systems

This paper studies a Lyapunov‐based small‐gain approach on design of triggering conditions in event‐triggered control systems. The event‐triggered control closed‐loop system is formulated as a hybrid system model. Firstly, by viewing the event‐triggered control closed‐loop system as a feedback connection of two smaller hybrid subsystems, the Lyapunov‐based small‐gain theorems for hybrid systems are applied to design triggering conditions. Then, a new class of triggering condition, the safe, adjustable‐type triggering condition, is proposed to tune the parameters of triggering conditions by practical regulations. This is conducive to break the restriction of the conservation of theoretical results and improve the practicability of event‐triggered control strategy. Finally, a numerical example is given to illustrate the efficiency and the feasibility of the proposed results. Copyright © 2015 John Wiley & Sons, Ltd.     

基于改进粒子群优化算法的火电厂机组负荷分配

以坑口电厂厂级监控信息系统的机组负荷在线优化分配功能模块为应用背景,针对模块所运用的基本粒子群优化算法在优化过程中容易陷入局部收敛、收敛速度慢的缺点,提出一种基于惯性权重非线性减小策略的改进粒子群优化算法,使惯性权重呈对数减小;测试函数仿真结果表明,改进粒子群优化算法在收敛速度和寻优精度方面,优化性能均优于基本粒子群优化算法;通过MATLAB与Visual C++混合编程,开发了机组负荷在线优化分配功能模块,提高了算法的计算效率和工程应用价值。     

基于小波变换的卡尔曼滤波动力电池SOC估算

混合动力电动汽车的动力电池和电池管理系统的工程实际应用环境是非常恶劣的,导致信号采样过程中包含大量的系统噪声和测量噪声.因此,提出一种基于小波变换的卡尔曼滤波动力电池SOC估算方法,通过在一系列充放电实验所建立的动力电池系统模型上,利用小波变换自相似过程的去相关作用和多尺度多分辨的特性对噪声进行抑制,实时对测量信号多尺度滤波分解,再采用卡尔曼滤波的迭代递推的线性无偏最小方差估计特性对电池SOC进行估算.实验结果表明,提出的基于小波变换的卡尔曼滤波SOC估算方法效果优于标准的卡尔曼滤波算法,在实际工况中,具有较强的适应性.