基于多声源模式的高速铁路噪声预测模型

基于多通道噪声振动实时采集与分析系统,利用平面传声器和高声强传声器对运行速度300km·h~(-1)以上的高速列车车体表面噪声源进行测试和分析.将高速列车声源等效为车底部线声源、车中部线声源和受电弓点声源.对列车通过时噪声测试数据进行理论计算,利用最小二乘法确定了高速列车以300km·h~(-1)速度在路堤线路上运行时3部分子声源的源强,由此建立了多声源模式下高速铁路噪声预测模型.将不同声源模式下的预测结果与实测结果进行对比,验证了该模型的有效性.该研究成果为我国制定高速铁路噪声预测标准提供了理论依据.     

基于C/S模式的成像测井仪调试台架通信接口设计

 根据微电阻率扫描测井仪调试台架功能需求,给出一种基于C/S模式的调试台架通信接口程序设计方案.通过对B/S、C/S通信模式、流式和数据报式套接字的特点对比,确定基于流式套接字C/S模式的接口通信方式.为解决简单流式套接字的阻塞问题,前端机引入多线程技术实现通信过程独立.为提高接口的扩展性和可移植性,上位机程序采用Winsock控件实现通信功能.接口的测试证明其具有很好的稳定性和时效性,并且该接口设计结构简单、性能优秀、可移植性好,可以直接应用于同类调试台架和类似结构的测试系统.     

工件外形尺寸自动检测系统

设计了一种基于CCD激光传感器和伺服电机的轴类工件外形自动测量系统,并介绍了该系统的基本原理、运动系统和软件设计,给出了计算轴类工件外形主要参数的实用方法.该系统具有自扫描、高精度和非接触等优点,对同类项目有一定的参考价值.     

基于改进蚁群算法的HMM参数估计

针对隐马尔可夫模型(HMM)的传统参数估计方法容易陷入局部最优,对初始参数值要求较高且会出现过耦合现象,为了提高模型的鲁棒性和识别性能,提出一种基于改进蚁群算法的HMM参数训练估算法(HMM-ACO).该算法根据信息素的变化实现全局搜索,较好地解决了迭代算法易发生的局部陷阱问题.与其他全局优化算法相比,该算法识别精度有较大提高.实验表明,利用HMM-ACO算法训练的隐马尔可夫模型具有较好的分类识别性能.     

隐私保护的快速聚类算法

针对基于安全多方计算聚类算法的低效问题,提出了基于聚类特征树结构的隐私保护的层次k-means聚类算法.算法基于半诚信模型,在第三方内存中保留对各记录的索引信息及聚类特征树的当前层信息,减少了I/O次数和通信量,克服了难以适应多数据方和因过于信赖第三方导致隐私泄漏等缺陷.算法通过基于安全多方计算的标准化协议、距离计算协议和聚类中心计算协议,实现了数据的有效保护,综合层次和k-means聚类算法的优点,提高了计算精度和算法的可伸缩性.理论证明了算法的安全性和高效性,实验结果表明所提算法优于同类算法.     

基于三维分档布鲁姆过滤器的Top-k查询算法

针对NRA算法和BPA算法查询效率不高、重复访问数据的问题,提出了一种基于三维分档布鲁姆过滤器表(TF)的Top-k查询算法(TKBFP).该算法使用TF对数据进行处理,以较低的误判率获得较高的访问效率并降低了内存消耗,利用最优位置索引策略,避免重复访问数据对象.对TKBFP算法进行了严格的语义定义,推导出每一维BF中需要的哈希函数个数;以自主开发的Java程序为仿真平台,对TKBFP算法进行了试验,并对算法执行效率和存储性能进行评价.试验结果表明,该算法能够避免重复访问数据对象,并能以较低的误判率实现大规模数据的高效查询处理.与NRA和BPA相比,当属性列表超过4个时,开销明显降低,适合面向大规模数据的查询处理应用.     

含水合物沉积物孔隙流动特性数值模拟

以中国南海泥质粉砂型天然气水合物沉积物为研究对象,基于有限单元数值模拟法,采用孔隙尺度模型定量分析了砂质颗粒粒径、水合物饱和度和砂质颗粒空间非均质性对水合物沉积物(HBS)渗透率演化的影响.首先,本文基于CT图像重构了含水合物沉积物均质模型,基于Darcy定律对不同砂质颗粒粒径和水合物饱和度的含水合物沉积物储层渗透率进...     

用于挖掘TCM-FP树中维间最大频繁项集的算法

为了提高数据挖掘算法在中医药数据处理中的效率,提出了采用TCMA算法挖掘TCM-FP树中的维间最大频繁项集。根据中医药数据的特点及药组挖掘的需求,在FP-growth算法的基础上,提出了TCM-FP树及其建树算法和挖掘算法TCMA,在TCM-FP树中采用优化搜索策略挖掘维间最大频繁项集,与FP-growth算法挖掘所有频繁项集比,大大缩短了时间。优化搜索算法切合中药TCM规则挖掘的实际意义,比FP-growth算法挖掘有更高的运行效率。     

基于主成分分析的BP神经网络及其在需水预测中的应用

以甘肃省瓜州县为例,利用1988~2007年的总需水量数据,采用主成分分析法对影响水资源需求量的7个因子进行主要影响因子分析,根据确定的主要影响因子构造BP神经网络的输入样本,从而进行不同水平的年总需水量预测。结果表明:国内生产总值、工业总产值、农业总产值和大牲口数4个因子为影响研究区需水量的主要因子,将此作为主要因子构造BP神经网络的输入样本,确定网络输入节点数,建立瓜州县总需水量预测模型。模拟计算结果表明,基于主成分分析的BP神经网络模型取,预测结果的绝对误差小于±0.05×109m3。     

纳米Ag/TiO2复合材料的制备及性能研究

采用溶胶凝胶法制备纳米Ag/TiO2复合材料,研究其抗菌性能和光催化性能,并以X射线衍射(XRD)、透射电镜(TEM)、X射线光电子能谱(XPS)进行表征。结果表明,复合材料不需紫外光照射即具有较强的抗菌性能,对大肠杆菌和金黄葡萄球菌产生13~17 mm的透明抑菌圈。n(Ti):n(Ag)=20:1时,复合材料的抗菌性能最佳,抑菌圈达到17 mm,同时显示出较高的光催化活性。复合材料中,银以单质形式存在,形成纳米团簇富集在复合材料表面成为电子积累中心,减少光生电子和空穴的复合,抑制粒径的长大,促进复合材料从锐钛矿向金红石相的转移,从而提高复合材料的抗菌性能和光催化活性。