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2024, 38(4): 355-362.
doi: 10.12299/jsues.23-0271
摘要:
基于某重型柴油机，利用CONVERGE软件研究不同氨能量占比(AER)及柴油喷射策略对氨柴油双燃料发动机燃烧性能的影响，通过调整柴油喷射策略来实现发动机指示热效率的最佳值。研究表明，氨能量占比从0%增至80%，指示热效率随之下降，反应产物N2O的增加导致温室气体排放大于原柴油机的柴油燃烧模式。氨能量占比恒定为50%，在柴油单次喷射正时最佳点，指示热效率可与原柴油燃烧模式相当，同时温室气体(greenhouse gas, GHG)排放量下降19.7%，NO排放量上升41.6%。在柴油二次喷射的预、主喷正时最佳点，相对于原柴油燃烧模式，指示热效率上升1.6%，GHG排放量下降40.4%，NO排放量上升31.8%，延迟柴油二次喷射的主喷正时可有效降低NO排放量。
基于某重型柴油机，利用CONVERGE软件研究不同氨能量占比(AER)及柴油喷射策略对氨柴油双燃料发动机燃烧性能的影响，通过调整柴油喷射策略来实现发动机指示热效率的最佳值。研究表明，氨能量占比从0%增至80%，指示热效率随之下降，反应产物N2O的增加导致温室气体排放大于原柴油机的柴油燃烧模式。氨能量占比恒定为50%，在柴油单次喷射正时最佳点，指示热效率可与原柴油燃烧模式相当，同时温室气体(greenhouse gas, GHG)排放量下降19.7%，NO排放量上升41.6%。在柴油二次喷射的预、主喷正时最佳点，相对于原柴油燃烧模式，指示热效率上升1.6%，GHG排放量下降40.4%，NO排放量上升31.8%，延迟柴油二次喷射的主喷正时可有效降低NO排放量。
2024, 38(4): 363-369.
doi: 10.12299/jsues.23-0215
摘要:
针对带容量约束的车辆路径问题易受客户位置和需求等不确定因素影响，导致最优解不可行或非最优等问题，提出一种改进的离散差分进化算法。利用贪心法构建初始解，提高初始解质量；根据整数排列特征重新设计变异算子，并对问题模型改进交叉算子，提高了算法性能；设计融合局部重定位、条件交换及最大贡献度移除机制的局部搜索策略，提高了算法的探索能力。基准测试集仿真试验表明，在33个测试算例中，改进算法能找到31个算例的最优值，较对比算法有更好的求解能力，能有效解决带容量约束的车辆路径问题。
针对带容量约束的车辆路径问题易受客户位置和需求等不确定因素影响，导致最优解不可行或非最优等问题，提出一种改进的离散差分进化算法。利用贪心法构建初始解，提高初始解质量；根据整数排列特征重新设计变异算子，并对问题模型改进交叉算子，提高了算法性能；设计融合局部重定位、条件交换及最大贡献度移除机制的局部搜索策略，提高了算法的探索能力。基准测试集仿真试验表明，在33个测试算例中，改进算法能找到31个算例的最优值，较对比算法有更好的求解能力，能有效解决带容量约束的车辆路径问题。
2024, 38(4): 370-374.
doi: 10.12299/jsues.24-0010
摘要:
为解决轨道交通站台楼扶梯处因列车到站高密度客流导致的乘客拥挤等问题，建立了考虑体力和时间消耗的综合阻抗函数，提出最优楼扶梯选择建议。首先，采集到站列车各车门下车乘客数，结合Dijkstra算法实现乘客楼扶梯组分配；其次，计算楼扶梯处乘客排队参数；再次，构建乘客楼扶梯选择阻抗函数，结合排队特性得到不同乘客楼扶梯选择最优决策；最后，选取上海地铁2号线虹桥火车站地铁站进行实例分析。结果表明：当扶梯前排队等待时间为10.32 s时，建议普通乘客选择楼梯进行乘降；当扶梯前排队等待时间分别为29.91 s和40.31 s时，分别建议小件和大件携行乘客选择楼梯进行乘降作业。
为解决轨道交通站台楼扶梯处因列车到站高密度客流导致的乘客拥挤等问题，建立了考虑体力和时间消耗的综合阻抗函数，提出最优楼扶梯选择建议。首先，采集到站列车各车门下车乘客数，结合Dijkstra算法实现乘客楼扶梯组分配；其次，计算楼扶梯处乘客排队参数；再次，构建乘客楼扶梯选择阻抗函数，结合排队特性得到不同乘客楼扶梯选择最优决策；最后，选取上海地铁2号线虹桥火车站地铁站进行实例分析。结果表明：当扶梯前排队等待时间为10.32 s时，建议普通乘客选择楼梯进行乘降；当扶梯前排队等待时间分别为29.91 s和40.31 s时，分别建议小件和大件携行乘客选择楼梯进行乘降作业。
2024, 38(4): 375-381.
doi: 10.12299/jsues.24-0001
摘要:
运用维也纳测试系统（Vienna test system, VTS）对354名地铁司机的认知能力进行测评，通过K-means聚类算法对VTS数据进行无监督学习建模，得到司机认知能力分类模型。以Recall值最大为目标函数，对认知能力分类模型进行XGBoost训练和优化，采用SHAP算法对模型中各项认知能力特征指标的重要度进行分析，识别出平均反应时间、正确总数和视野范围三项关键因素以及它们之间的交互作用。研究结果用于认知与应急能力领域，可为地铁司机的遴选、在岗测评和培训提供一种更精确的工具。
运用维也纳测试系统（Vienna test system, VTS）对354名地铁司机的认知能力进行测评，通过K-means聚类算法对VTS数据进行无监督学习建模，得到司机认知能力分类模型。以Recall值最大为目标函数，对认知能力分类模型进行XGBoost训练和优化，采用SHAP算法对模型中各项认知能力特征指标的重要度进行分析，识别出平均反应时间、正确总数和视野范围三项关键因素以及它们之间的交互作用。研究结果用于认知与应急能力领域，可为地铁司机的遴选、在岗测评和培训提供一种更精确的工具。
2024, 38(4): 382-388.
doi: 10.12299/jsues.23-0218
摘要:
以矩形截面为基础，采用COMSOL软件研究截面形状对平行单流道燃料电池性能的影响，建立性能仿真模型并验证模型的可行性。在此基础上，研究不同截面形状的流道对平行单流道燃料电池功率密度、质量传输、温度、速度、压降、净输出效率的影响。结果表明，在低电压和高电流密度的情况下，流道的截面形状对燃料电池性能影响明显。三角形截面模型普遍具有较高的最大功率密度，其中W形截面比矩形截面有更高的流速和更小的温度变化，其氢气消耗提高1.8%，氧气消耗提高6.6%，在净输出效率相差不大的情况下，具有更高的功率密度，研究结果为双极板的设计提供了支撑。
以矩形截面为基础，采用COMSOL软件研究截面形状对平行单流道燃料电池性能的影响，建立性能仿真模型并验证模型的可行性。在此基础上，研究不同截面形状的流道对平行单流道燃料电池功率密度、质量传输、温度、速度、压降、净输出效率的影响。结果表明，在低电压和高电流密度的情况下，流道的截面形状对燃料电池性能影响明显。三角形截面模型普遍具有较高的最大功率密度，其中W形截面比矩形截面有更高的流速和更小的温度变化，其氢气消耗提高1.8%，氧气消耗提高6.6%，在净输出效率相差不大的情况下，具有更高的功率密度，研究结果为双极板的设计提供了支撑。
2024, 38(4): 389-394.
doi: 10.12299/jsues.23-0201
摘要:
冬季放置室外的空气取水装置，其冷端竖直翅片表面容易结霜。通过可视化试验，研究不同空气条件下竖直翅片表面结霜特性，为抑制翅片表面结霜提供依据。结果表明，冷表面温度影响翅片表面霜晶的形貌。在冷表面温度降低过程中，霜晶依次呈现无规则状、扇状、羽毛状和树状。设置空气相对湿度为60%，空气温度在10～25 ℃递增，翅片表面水珠冻结时间先从273 s缩短至205 s后延长至269 s，霜层生长平均速度先快后慢。设置空气温度为20 ℃，空气相对湿度在20%～80%递增，翅片表面水珠冻结时间从345 s逐渐缩短至218 s，霜层生长平均速度变快。设置空气含湿量近似相等，空气温度在10～25 ℃递增，霜层生长平均速度变慢。
冬季放置室外的空气取水装置，其冷端竖直翅片表面容易结霜。通过可视化试验，研究不同空气条件下竖直翅片表面结霜特性，为抑制翅片表面结霜提供依据。结果表明，冷表面温度影响翅片表面霜晶的形貌。在冷表面温度降低过程中，霜晶依次呈现无规则状、扇状、羽毛状和树状。设置空气相对湿度为60%，空气温度在10～25 ℃递增，翅片表面水珠冻结时间先从273 s缩短至205 s后延长至269 s，霜层生长平均速度先快后慢。设置空气温度为20 ℃，空气相对湿度在20%～80%递增，翅片表面水珠冻结时间从345 s逐渐缩短至218 s，霜层生长平均速度变快。设置空气含湿量近似相等，空气温度在10～25 ℃递增，霜层生长平均速度变慢。
2024, 38(4): 395-399.
doi: 10.12299/jsues.23-0272
摘要:
钛合金密度低、比强度和比刚度高、耐高温、耐腐蚀，但其硬度低、导热性差、黏性高、耐磨性差，这成为制约钛合金应用的重要因素。采用粉末冶金法制备石墨烯增强钛基复合材料，研究石墨烯对显微组织、硬度、拉伸性能和摩擦磨损性能的影响。结果表明：钛基复合材料晶粒尺寸较基体细小，并随着石墨烯含量的增加而减小。与基体相比，钛基复合材料的硬度、强度和摩擦磨损性能均得到显著提高。随着石墨烯含量的增加，硬度和强度升高，塑性下降，摩擦因数和磨损量都有所降低。当烧结温度为1273 K，石墨烯质量分数为0.5%时，钛基复合材料的硬度、拉伸和摩擦磨损综合性能最优，磨损量最小，较纯钛降低40%。
钛合金密度低、比强度和比刚度高、耐高温、耐腐蚀，但其硬度低、导热性差、黏性高、耐磨性差，这成为制约钛合金应用的重要因素。采用粉末冶金法制备石墨烯增强钛基复合材料，研究石墨烯对显微组织、硬度、拉伸性能和摩擦磨损性能的影响。结果表明：钛基复合材料晶粒尺寸较基体细小，并随着石墨烯含量的增加而减小。与基体相比，钛基复合材料的硬度、强度和摩擦磨损性能均得到显著提高。随着石墨烯含量的增加，硬度和强度升高，塑性下降，摩擦因数和磨损量都有所降低。当烧结温度为
2024, 38(4): 400-405.
doi: 10.12299/jsues.23-0229
摘要:
为研究制造缺陷对碳纤维铝蜂窝夹层结构承载性能影响的原因，对胶接碳纤维铝蜂窝夹层结构进行准静态下的平压试验和三点弯曲试验，分析同批相同结构、尺寸下夹层结构的不同脱胶失效形式。得到夹层结构的峰值载荷与平均载荷的变化趋势，与Abaqus CAE软件仿真的不脱胶试样的载荷位移曲线对比，研究承载能力的变化。结果表明，含有制造缺陷的夹层结构会产生不同形式的脱胶，且其承载能力低于不脱胶试样。研究结果可为碳纤维铝蜂窝夹层结构的加工工艺改进提供依据，对拓宽其应用领域有重要意义。
为研究制造缺陷对碳纤维铝蜂窝夹层结构承载性能影响的原因，对胶接碳纤维铝蜂窝夹层结构进行准静态下的平压试验和三点弯曲试验，分析同批相同结构、尺寸下夹层结构的不同脱胶失效形式。得到夹层结构的峰值载荷与平均载荷的变化趋势，与Abaqus CAE软件仿真的不脱胶试样的载荷位移曲线对比，研究承载能力的变化。结果表明，含有制造缺陷的夹层结构会产生不同形式的脱胶，且其承载能力低于不脱胶试样。研究结果可为碳纤维铝蜂窝夹层结构的加工工艺改进提供依据，对拓宽其应用领域有重要意义。
2024, 38(4): 406-413.
doi: 10.12299/jsues.23-0254
摘要:
提出一种基于自适应频谱损失生成对抗网络的轴承故障诊断方法。首先，引入谱距离度量生成数据与真实数据间的频域差距。其次，在生成器损失中加入自适应频谱损失降低简单频率分量的权重，从而自适应地关注难以合成的频率分量，以更好地指导生成对抗网络，生成与真实数据更相似的假样本。利用凯斯西储大学轴承数据集进行验证，并与其他方法相比。结果表明，自适应频谱损失生成对抗网络能生成质量更高的样本，并显著提高样本不平衡条件下的故障识别率。
提出一种基于自适应频谱损失生成对抗网络的轴承故障诊断方法。首先，引入谱距离度量生成数据与真实数据间的频域差距。其次，在生成器损失中加入自适应频谱损失降低简单频率分量的权重，从而自适应地关注难以合成的频率分量，以更好地指导生成对抗网络，生成与真实数据更相似的假样本。利用凯斯西储大学轴承数据集进行验证，并与其他方法相比。结果表明，自适应频谱损失生成对抗网络能生成质量更高的样本，并显著提高样本不平衡条件下的故障识别率。
2024, 38(4): 414-421.
doi: 10.12299/jsues.23-0217
摘要:
提出一种基于mRMR和SVMD-TPA-BiLSTM的短期风电功率预测方法。首先，通过逐次变分模态分解(SVMD)对风电功率序列进行降维处理，得到风电功率子序列，与最大相关−最小冗余(mRMR)筛选出的关键气象特征数据结合构成训练集。其次，建立基于时间模式注意力机制(TPA)改进双向长短时记忆(BiLSTM)神经网络的组合模型，利用TPA机制抓取不同时序数据的关联性。最后，将预测分量结果叠加得到最终预测结果。以某风电场的数据集为例，对不同模型进行单步和多步预测试验对比精度，试验表明预测方法能有效刻画风电的分量特性，提高风电功率预测的准确率。
提出一种基于mRMR和SVMD-TPA-BiLSTM的短期风电功率预测方法。首先，通过逐次变分模态分解(SVMD)对风电功率序列进行降维处理，得到风电功率子序列，与最大相关−最小冗余(mRMR)筛选出的关键气象特征数据结合构成训练集。其次，建立基于时间模式注意力机制(TPA)改进双向长短时记忆(BiLSTM)神经网络的组合模型，利用TPA机制抓取不同时序数据的关联性。最后，将预测分量结果叠加得到最终预测结果。以某风电场的数据集为例，对不同模型进行单步和多步预测试验对比精度，试验表明预测方法能有效刻画风电的分量特性，提高风电功率预测的准确率。
2024, 38(4): 422-428.
doi: 10.12299/jsues.23-0262
摘要:
提出一种可与伤残手臂进行协同抓取的可穿戴柔性外手指系统，对其结构和样机进行设计。建立外手指弯曲和抓取物品的运动学模型，获得驱动绳拉伸位移、指节关节角、末段指节位姿间的正逆运动学映射关系；对柔性外手指进行动力学仿真，获得无负载手指末端运动规律；通过试验搭建，柔性外手指样机可实现1.7倍于本体的物体稳定包络抓取。试验验证了运动学建模和结构设计的合理性，具有一定的实用性。
提出一种可与伤残手臂进行协同抓取的可穿戴柔性外手指系统，对其结构和样机进行设计。建立外手指弯曲和抓取物品的运动学模型，获得驱动绳拉伸位移、指节关节角、末段指节位姿间的正逆运动学映射关系；对柔性外手指进行动力学仿真，获得无负载手指末端运动规律；通过试验搭建，柔性外手指样机可实现1.7倍于本体的物体稳定包络抓取。试验验证了运动学建模和结构设计的合理性，具有一定的实用性。
2024, 38(4): 429-436, 464.
doi: 10.12299/jsues.24-0007
摘要:
针对高楼幕墙清洗机器人姿态PID参数整定耗时长，误差大的问题，提出一种改进遗传算法(improved genetic algorithm, IGA)。引入halton序列作为初始种群，在交叉和变异环节引入自适应动态调节机制，提出综合性能更好的改进时间加权绝对误差积分(improved integral of time-weighted absolute error, IITAE)评价指标函数。使用IGA以及人工经验法、AGPSO算法、GA算法等进行PID参数整定试验，结果表明，IGA算法的整定结果在目标函数值上较其他算法提高20%以上；在收敛时间上降低50%以上。IGA方法设计的控制器能够实现机器人姿态的稳定控制，在幕墙清洗机器人空中姿态的稳定控制方面，具有较好的应用价值。
针对高楼幕墙清洗机器人姿态PID参数整定耗时长，误差大的问题，提出一种改进遗传算法(improved genetic algorithm, IGA)。引入halton序列作为初始种群，在交叉和变异环节引入自适应动态调节机制，提出综合性能更好的改进时间加权绝对误差积分(improved integral of time-weighted absolute error, IITAE)评价指标函数。使用IGA以及人工经验法、AGPSO算法、GA算法等进行PID参数整定试验，结果表明，IGA算法的整定结果在目标函数值上较其他算法提高20%以上；在收敛时间上降低50%以上。IGA方法设计的控制器能够实现机器人姿态的稳定控制，在幕墙清洗机器人空中姿态的稳定控制方面，具有较好的应用价值。
2024, 38(4): 437-443.
doi: 10.12299/jsues.23-0245
摘要:
为准确控制艾灸体表皮肤温度，提高艾灸疗效，基于艾灸机器人设计一套智能艾灸温度控制系统，采用模糊PID控制算法稳定控制艾灸体表皮肤温度。结果表明，系统温度误差在 ± 0.4 ℃范围内波动，最大超调量小于1.3 ℃。与常规PID控制系统相比，基于模糊PID的智能艾灸温度控制系统的温度超调更小，稳定时间更快，控温精度更好，提高了患者舒适度。
为准确控制艾灸体表皮肤温度，提高艾灸疗效，基于艾灸机器人设计一套智能艾灸温度控制系统，采用模糊PID控制算法稳定控制艾灸体表皮肤温度。结果表明，系统温度误差在 ± 0.4 ℃范围内波动，最大超调量小于1.3 ℃。与常规PID控制系统相比，基于模糊PID的智能艾灸温度控制系统的温度超调更小，稳定时间更快，控温精度更好，提高了患者舒适度。
2024, 38(4): 444-450.
doi: 10.12299/jsues.24-0012
摘要:
深度学习技术可辅助医生进行肿瘤的精准分割。但肺肿瘤与周围组织界限不清楚，现有方法存在分割边缘模糊、模型参数量大等问题。提出一种对轻量级肺肿瘤分割的部分卷积坐标注意力U-net（partial convolution coordinate attention U-net，PCU-Net）算法。引入部分卷积降低模型参数量，同时提升模型特征提取的能力。在U-Net跳跃链接处添加坐标注意力模块，使网络更精准获取肿瘤的位置信息，提高分割精度。研究结果表明，改进的PCU-Net在参数量减少58.57%的同时，Dice值、IoU和Recall分别提高4.22%、4.26%和6.82%。将PCU-Net模型与其他语义分割模型对比显示，PCU-Net的Dice值比其他模型高出3～6百分点。
深度学习技术可辅助医生进行肿瘤的精准分割。但肺肿瘤与周围组织界限不清楚，现有方法存在分割边缘模糊、模型参数量大等问题。提出一种对轻量级肺肿瘤分割的部分卷积坐标注意力U-net（partial convolution coordinate attention U-net，PCU-Net）算法。引入部分卷积降低模型参数量，同时提升模型特征提取的能力。在U-Net跳跃链接处添加坐标注意力模块，使网络更精准获取肿瘤的位置信息，提高分割精度。研究结果表明，改进的PCU-Net在参数量减少58.57%的同时，Dice值、IoU和Recall分别提高4.22%、4.26%和6.82%。将PCU-Net模型与其他语义分割模型对比显示，PCU-Net的Dice值比其他模型高出3～6百分点。
2024, 38(4): 451-457.
doi: 10.12299/jsues.24-0015
摘要:
聚焦计算机图形学中的实时渲染挑战，通过结合光栅化技术和优化后的条件生成式对抗网络（conditional generative adversarial networks, CGANs），实现实时生成近似光线追踪图像，解决现有研究中生成的帧与帧之间不连贯的问题，实现实时性、真实感和视觉连贯性之间的优化平衡。基于Pix2PixGAN架构，对CGANs进行结构、数据输入和损失函数方面的改进，并利用Unity和Blender构建一套训练渲染数据集。结果表明，本研究提出的渲染方法在关键性能指标上优于传统方法，显著提升了图像生成的质量以及帧与帧之间的连贯性。
聚焦计算机图形学中的实时渲染挑战，通过结合光栅化技术和优化后的条件生成式对抗网络（conditional generative adversarial networks, CGANs），实现实时生成近似光线追踪图像，解决现有研究中生成的帧与帧之间不连贯的问题，实现实时性、真实感和视觉连贯性之间的优化平衡。基于Pix2PixGAN架构，对CGANs进行结构、数据输入和损失函数方面的改进，并利用Unity和Blender构建一套训练渲染数据集。结果表明，本研究提出的渲染方法在关键性能指标上优于传统方法，显著提升了图像生成的质量以及帧与帧之间的连贯性。
2024, 38(4): 458-464.
doi: 10.12299/jsues.24-0018
摘要:
基于某千米级公铁两用桥温度观测结果，研究主梁钢桁架不同位置在不同季节下的温度分布特征，得到千米级公铁两用桥的时空温度场特性。基于结构和大气温度变化特性，对千米级公铁两用桥温度场进行全面分析，并通过3种神经网络预测模型对比找出最适合桥梁温度数据精准预测的模型。结果表明：钢桁架的温度场存在显著的时间及空间差异性，主梁温度明显滞后于大气温度，LSTM和CNN神经网络可以对温度数据进行较高精度的预测。
基于某千米级公铁两用桥温度观测结果，研究主梁钢桁架不同位置在不同季节下的温度分布特征，得到千米级公铁两用桥的时空温度场特性。基于结构和大气温度变化特性，对千米级公铁两用桥温度场进行全面分析，并通过3种神经网络预测模型对比找出最适合桥梁温度数据精准预测的模型。结果表明：钢桁架的温度场存在显著的时间及空间差异性，主梁温度明显滞后于大气温度，LSTM和CNN神经网络可以对温度数据进行较高精度的预测。
2024, 38(4): 465-470.
doi: 10.12299/jsues.24-0219
摘要:
基于高能物理数据分析的ROOT框架下的梯度提升决策树（BDTG）模型，提出一种多变量分析法用于心脏病鉴别。通过大量的临床数据，分析变量的各种复杂关系提高心脏病鉴别的准确性和可靠性。使用Kaggle开源心脏病数据集，结果表明，模型在BDTG响应值为−0.4~0.5时，没有出现错误鉴别情况。当BDTG响应值的截断为−0.6或0.6时，模型的准确率、查准率、查全率和F1分数达到98%以上。该模型在心脏病诊断方面具有较高的准确性和可靠性，不仅为心脏病预测提供新视角和方法，也为其他疾病的机器学习预测研究提供参考。
基于高能物理数据分析的ROOT框架下的梯度提升决策树（BDTG）模型，提出一种多变量分析法用于心脏病鉴别。通过大量的临床数据，分析变量的各种复杂关系提高心脏病鉴别的准确性和可靠性。使用Kaggle开源心脏病数据集，结果表明，模型在BDTG响应值为−0.4~0.5时，没有出现错误鉴别情况。当BDTG响应值的截断为−0.6或0.6时，模型的准确率、查准率、查全率和F1分数达到98%以上。该模型在心脏病诊断方面具有较高的准确性和可靠性，不仅为心脏病预测提供新视角和方法，也为其他疾病的机器学习预测研究提供参考。
摘要：
随着纺织印染行业的不断发展,纺织印染废水成分也日益复杂,大大增加了废水处理难度.针对纺织印染废水的来源和水质特点,综述了国内外纺织印染废水处理技术的研究进展,包括物理处理法、化学处理法和生物处理法,分析了各类处理方法的机制、处理效果及其优缺点.对纺织印染废水处理技术的发展前景进行了展望,指出优化组合废水处理工艺可提高纺织印染废水处理效果及综合回用率.
随着纺织印染行业的不断发展,纺织印染废水成分也日益复杂,大大增加了废水处理难度.针对纺织印染废水的来源和水质特点,综述了国内外纺织印染废水处理技术的研究进展,包括物理处理法、化学处理法和生物处理法,分析了各类处理方法的机制、处理效果及其优缺点.对纺织印染废水处理技术的发展前景进行了展望,指出优化组合废水处理工艺可提高纺织印染废水处理效果及综合回用率.
摘要：
交通数据质量是影响交通控制方法有效实施的关键因素之一.为进一步提升交通数据的准确性和时效性,对比分析交通预处理方法,采用标准差公式对拉依达准则进行优化,设计一种适用于交通异常数据检测和修复的优化方法,并结合上海城市快速路实际数据对模型有效性和时效性进行检验.结果表明,基于拉依达准则的数据处理优化方法能够有效、实时地检测交通异常数据、改善数据质量,为道路交通状况的监测和预警提供数据支持.
交通数据质量是影响交通控制方法有效实施的关键因素之一.为进一步提升交通数据的准确性和时效性,对比分析交通预处理方法,采用标准差公式对拉依达准则进行优化,设计一种适用于交通异常数据检测和修复的优化方法,并结合上海城市快速路实际数据对模型有效性和时效性进行检验.结果表明,基于拉依达准则的数据处理优化方法能够有效、实时地检测交通异常数据、改善数据质量,为道路交通状况的监测和预警提供数据支持.
摘要：
针对机械臂关节空间轨迹规划的时间优化问题,结合机械臂运动约束,提出基于非线性动态改变惯性权重的粒子群优化(NPSO)算法.根据传统3-5-3多项式插值方法,采用改进粒子群算法寻求最短关节运动时间,研究线性递减改变惯性权重(LPSO)算法和NPSO算法的性能,选用NPSO算法完成关节运动时间最优求解.研究结果显示,经时间优化后的3-5-3插值曲线连续光滑且具备更好的运动特性,整体运动时间缩短约26%,证实提出的方法具有可行性.
针对机械臂关节空间轨迹规划的时间优化问题,结合机械臂运动约束,提出基于非线性动态改变惯性权重的粒子群优化(NPSO)算法.根据传统3-5-3多项式插值方法,采用改进粒子群算法寻求最短关节运动时间,研究线性递减改变惯性权重(LPSO)算法和NPSO算法的性能,选用NPSO算法完成关节运动时间最优求解.研究结果显示,经时间优化后的3-5-3插值曲线连续光滑且具备更好的运动特性,整体运动时间缩短约26%,证实提出的方法具有可行性.
摘要：
老年人参与各项社会活动,能够延缓衰老,促进身体健康、提高生活质量.通过开展调研探究了老年人的社会参与意愿及其影响因素.调查发现,城市老年人对经济、政治、社区、文化等各项活动的参与意愿都较高,但是多数的参与停留在被动层面;年龄、性别、文化程度、健康状况等因素会影响参与意愿,且不同活动受影响的程度不同;参与意愿会受到现实条件的约束,如照看小孩,料理家务等.
老年人参与各项社会活动,能够延缓衰老,促进身体健康、提高生活质量.通过开展调研探究了老年人的社会参与意愿及其影响因素.调查发现,城市老年人对经济、政治、社区、文化等各项活动的参与意愿都较高,但是多数的参与停留在被动层面;年龄、性别、文化程度、健康状况等因素会影响参与意愿,且不同活动受影响的程度不同;参与意愿会受到现实条件的约束,如照看小孩,料理家务等.
摘要：
以上海某数据中心机房为研究对象,针对机房服务器散热量大的特点及传统封闭冷通道存在的问题,提出适合该机房的封闭热通道方案.采用计算流体动力学(CFD)模拟的方法,分析机房内封闭热通道与传统封闭冷通道的温度场和速度场分布特性.通过模拟分析得出:大散热量机房列间空调采用封闭热通道形式效果更佳.
以上海某数据中心机房为研究对象,针对机房服务器散热量大的特点及传统封闭冷通道存在的问题,提出适合该机房的封闭热通道方案.采用计算流体动力学(CFD)模拟的方法,分析机房内封闭热通道与传统封闭冷通道的温度场和速度场分布特性.通过模拟分析得出:大散热量机房列间空调采用封闭热通道形式效果更佳.
摘要：
针对传统光流法处理视频序列时存在运行效率低及跟踪偏移问题，结合粒子滤波模型提出一种改进光流法的视频目标跟踪技术. 该技术首先通过遍历法搜索运动点，采用质心定位方式捕获目标质心坐标，然后将得到的视频序列进行光流处理，最后经粒子滤波求解质心运动信息，以实现对视频中目标的精确检测与追踪. 在不同场景下对不同数量、不同类型目标进行仿真跟踪试验，并与光流法、ViBe算法及YOLO算法进行比较. 仿真结果表明，该跟踪技术可使目标跟踪的精准率有效提高5.2%，跟踪效率提高13.7%，同时表现出较好的鲁棒性.
针对传统光流法处理视频序列时存在运行效率低及跟踪偏移问题，结合粒子滤波模型提出一种改进光流法的视频目标跟踪技术. 该技术首先通过遍历法搜索运动点，采用质心定位方式捕获目标质心坐标，然后将得到的视频序列进行光流处理，最后经粒子滤波求解质心运动信息，以实现对视频中目标的精确检测与追踪. 在不同场景下对不同数量、不同类型目标进行仿真跟踪试验，并与光流法、ViBe算法及YOLO算法进行比较. 仿真结果表明，该跟踪技术可使目标跟踪的精准率有效提高5.2%，跟踪效率提高13.7%，同时表现出较好的鲁棒性.
摘要：
针对我国黄金期货价格预测问题,对影响我国黄金期货价格的5项指标进行灰色关联度分析,得出我国黄金期货价格与美国黄金期货价格之间的关联度最高.建立反向传播(BP)神经网络模型对我国黄金期货价格预测,并与GM(1,1)方法和ARIMA(0,2,1)模型下的预测结果进行对比.结果显示:与后两个模型相比,BP神经网络模型在黄金期货价格预测方面的精确性更高,具有较好的实用价值.
针对我国黄金期货价格预测问题,对影响我国黄金期货价格的5项指标进行灰色关联度分析,得出我国黄金期货价格与美国黄金期货价格之间的关联度最高.建立反向传播(BP)神经网络模型对我国黄金期货价格预测,并与GM(1,1)方法和ARIMA(0,2,1)模型下的预测结果进行对比.结果显示:与后两个模型相比,BP神经网络模型在黄金期货价格预测方面的精确性更高,具有较好的实用价值.
摘要：
介绍功能纺织品的分类,分析功能纺织品的开发途径,主要阐述国内现代功能纺织品研究及开发进展,包括纳米光触媒多功能纺织品、防电磁辐射纺织品、超疏水多功能纺织品、阻燃纺织品、防蚊虫纺织品,并指出采用高新技术开发生态安全高附加值多功能纺织品是功能性纺织品的发展趋势.
介绍功能纺织品的分类,分析功能纺织品的开发途径,主要阐述国内现代功能纺织品研究及开发进展,包括纳米光触媒多功能纺织品、防电磁辐射纺织品、超疏水多功能纺织品、阻燃纺织品、防蚊虫纺织品,并指出采用高新技术开发生态安全高附加值多功能纺织品是功能性纺织品的发展趋势.
摘要：
综述了二氧化硅(SiO2)薄膜的制备方法和研究进展,介绍了磁控溅射、溶胶凝胶法和真空镀等SiO2薄膜制备方法及其优缺点,论述SiO2薄膜在光学、电学和光电等性能研究方面的新进展,最后对SiO2薄膜的应用和发展进行了展望.
综述了二氧化硅(SiO2)薄膜的制备方法和研究进展,介绍了磁控溅射、溶胶凝胶法和真空镀等SiO2薄膜制备方法及其优缺点,论述SiO2薄膜在光学、电学和光电等性能研究方面的新进展,最后对SiO2薄膜的应用和发展进行了展望.
摘要：
介绍了水性工业涂料用丙烯酸酯、聚氨酯、环氧和醇酸4种树脂水性化的最新研究进展.对水性工业涂料的成膜机制进行了总结,并对水分散型、水稀释型等工业涂料的成膜机制做出进一步探讨.总结了水性工业涂料在应用过程中出现的问题并提出解决办法,展望了工业涂料水性化技术面临的挑战与机遇.
介绍了水性工业涂料用丙烯酸酯、聚氨酯、环氧和醇酸4种树脂水性化的最新研究进展.对水性工业涂料的成膜机制进行了总结,并对水分散型、水稀释型等工业涂料的成膜机制做出进一步探讨.总结了水性工业涂料在应用过程中出现的问题并提出解决办法,展望了工业涂料水性化技术面临的挑战与机遇.
摘要：
设Nn是欧氏空间的紧致子流形,证明了如果Nn的任意两个主曲率κ1,κ2都满足条件κ1κ2>(1)/(4)(κ1-κ2)2,则在Nn中不存在稳定积分流,且Nn的同调群消没.
设Nn是欧氏空间的紧致子流形,证明了如果Nn的任意两个主曲率κ1,κ2都满足条件κ1κ2>(1)/(4)(κ1-κ2)2,则在Nn中不存在稳定积分流,且Nn的同调群消没.
摘要：
当2×x时,利用初等方法证明了丢番图方程(2x-1)(3y-1)=2z2只有正整数解(x,y,z)=(1,1,1),(1,5,11),(1,2,2).
当2×x时,利用初等方法证明了丢番图方程(2x-1)(3y-1)=2z2只有正整数解(x,y,z)=(1,1,1),(1,5,11),(1,2,2).
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