不确定车辆电子稳定控制系统传感器故障估计

针对车辆横摆角速度传感器故障问题,提出一种基于观测器的故障估计策略.首先,考虑由于轮胎侧偏刚度特性造成的不确定性以及系统中存在非线性干扰等因素,建立车辆四轮转向系统数学模型.然后,设计基于观测器的传感器故障估计策略,利用李雅普诺夫函数和线性矩阵不等式方法求解观测器增益.最后,通过Carsim与Simulink联合仿真验证所设计的传感器故障诊断策略的有效性.结果表明：在传感器发生故障时,该诊断策略能够对系统状态以及传感器故障具有良好的估计效果,能够为车辆安全稳定系统提供关键信息,并且对于下一步的传感器故障容错控制提供技术支持.     

墩高对不对称高墩连续刚构桥力学特性的影响（英文）

对不同墩高下的不对称高墩连续刚构桥成桥阶段进行了力学特性研究,获得了高墩连续刚构桥在不同墩高下的主梁和桥墩的内力、位移变形特性.研究结果表明,桥墩墩高的变化对主梁内力、主梁竖向位移、墩内力、墩横向位移均产生不同程度的影响,其中对跨中主梁竖向位移和墩顶剪力的影响较大,主梁竖向位移随着墩高的增大而增大,最大位移处平均增幅14.3%,墩顶主梁剪力随着墩高的增大而减小,平均变化率37.1%.     

冷水鱼固着类纤毛虫PCR检测方法探讨及感染因素分析

针对冷水鱼养殖中固着类纤毛虫检测难和污染源不明确、种类鉴定难的问题,对冷水鱼养殖环境中固着类纤毛虫的主要寄生种类及感染因素进行调查分析,在不同季节于河北省内采集冷水鱼和水环境样本。首先,采用形态学方法对鱼体及水环境中的固着类纤毛虫进行初步鉴定;然后,建立PCR方法进行分子水平鉴定,并进行系统发育学分析;最后,对冷水鱼感染寄生虫的原因进行分析。形态学鉴定结果表明,冷水鱼寄生的固着类纤毛虫主要有累枝虫(Epistylis sp.)和钟虫(Vorticella sp.)2类;引物设计、敏感性和特异性试验结果显示,建立的寄生虫PCR检测方法有效,测序比对和系统发育分析结果进一步验证了其形态学结果;运用已建立的PCR方法检测出固着类纤毛虫在水环境中高达94.38%,鱼体广泛寄生,感染率达到了100%;且无季节差异,水体中的虫体可能是造成鱼长期感染的原因之一。研究数据可为冷水鱼病害的科学预测、预防和治疗提供依据,同时为冷水鱼养殖产业的可持续发展提供疫病防治参考。     

基于STIRPAT模型的京津冀“碳达峰”预测研究

为了解决京津冀地区碳排放量达峰问题,以河北省为例,研究京津冀碳排放达峰实现路径,对京津冀未来的碳排放量进行预测分析,建立以河北省2004—2021年碳排放相关数据为基础的STIRPAT碳排放预测拓展模型。设置了6个情景,通过综合考虑人口规模、人均GDP、城镇化率、产业结构、能源强度、能源结构数据的变化速度,模拟不同情景下京津冀2022—2040年的碳排放趋势,进而预测京津冀三地的“碳达峰”时间与碳排放峰值。结果表明：北京除清洁发展情景是在2030年达峰,其余情景均在2035年达到峰值;天津除经济放缓情景是在2030年达峰,其余情景均在2035年实现“碳达峰”;河北除基准情景在2035年达峰外,其余情景均是在2030年达到峰值。所提的碳排放预测拓展模型在考虑多情景分析下,就京津冀地区如何控制和减少碳排放量提出相关建议,可为京津冀低碳经济的发展提供一定的参考依据。     

改进的YOLOv4肺结节检测算法

针对目标检测YOLOv4算法在肺结节检测中存在的小目标漏检和肺结节位置失真等问题,设计了一种改进的YOLOv4肺结节检测算法.在原始YOLOv4网络的基础上,将特征融合网络的上采样过程替换为双线性插值法,并采用张量堆叠的方法使顶层的语义信息与底层的位置信息形成更高通道的特征张量.实验结果表明,与原始的YOLOv4算法相比,改进的YOLOv4算法在公开数据集LUAN16上的平均精确度与预测速度分别提高了4.54%和28.1%,可视化结节位置表达更精准.     

利用时域间断伽辽金算法 求解Tellegen介质中的电磁波

目前,利用时域间断伽辽金方法（DGTD）求解各类介质中的电磁传播问题时,通常考虑求解普通介质本构关系的麦克斯韦方程组。 然而,具有非互易性本构关系的Tellegen介质中的电磁传播非常复杂,且少有研究。基于Tellegen介质的本构关系,推导出了一种适用于该介质的时域间断伽辽金系统矩阵离散方案,准确模拟了平面波在Tellegen介质中的时域传播特性。利用所提出的算法,计算了空气与Tellegen介质的分层空间模型,分析了Tellegen介质对电磁波极化偏转角度的影响;同时,针对不同电磁参数的Tellegen介质,计算了反射波与透射波的电场偏转角度,并将时域间断伽辽金方案计算的结果与文献［1］以及解析解进行了对比,验证了该方法的有效性与可行性。     

基于不确定性测度的犹豫模糊决策模型

针对已有犹豫模糊熵测度计算复杂、区分能力弱等问题,在综合衡量犹豫模糊元自身不确定性及其所表达信息不确定性的基础上,以凸组合的形式设计了混合型犹豫模糊熵和交叉熵测度。混合型犹豫模糊交叉熵测度用于度量两个犹豫模糊元之间的区分程度,它和混合型犹豫模糊熵测度一起统一于犹豫模糊元的不确定性测度。与已有的犹豫模糊不确定性测度相比,混合型熵测度具有结构简单、物理意义明确、区分能力强等优势;而混合型交叉熵测度则具有自然的对称性。然后,基于混合型犹豫模糊熵和交叉熵测度构建了属性权重未知条件下的多属性决策模型,并将其应用于无人机作战效能评估。     

一种新的模糊决策树算法 ——基于加权毕达哥拉斯模糊熵

传统的模糊决策树虽然可以从模糊数据中抽取模糊分类规则,但只能获取节点的隶属度信息,无法得出样本数据对于节点的非隶属度和犹豫度信息,导致数据分类的准确率不高。针对此,基于毕达哥拉斯模糊集理论,提出了一种新的加权毕达哥拉斯模糊决策树算法（Weighted Pythagorean Fuzzy Decision Tree,WPFDT）。首先,通过改进的K-means聚类算法得到连续属性数据的聚类中心,并结合三角模糊数对连续数据进行模糊处理;其次,定义并计算每一个属性的加权毕达哥拉斯模糊熵,选择加权毕达哥拉斯模糊熵最小的属性作为决策树根节点,在根节点下递归选择模糊熵最小的属性作为分裂节点,同时通过阈值控制树的规模,得到从根节点到叶子节点路径的模糊规则以及模糊规则的隶属度、非隶属度以及犹豫度,并完成预测分类,直至生成WPFDT模型;最后,选取UCI上的3个医学数据集（Haberman、Breast Cancer、Parkinson）进行实验,在分类准确率和得出模糊规则的数量与3种传统决策树算法（模糊ID3算法、C4.5算法、CART算法）比较,实验结果表明：WPFDT在分类精度和树大小上都优于其他传统决策树算法,并且有较高的召回率和精确率。     

基于LMD和SSA-SVM的电机故障诊断

针对电机故障诊断问题,尤其电机轴承方面的诊断,提出了LMD分解和麻雀搜索优化算法（SSA）优化支持向量机（SVM）的故障诊断方法。第一步采取小波降噪和LMD算法相结合去处理原始信号,经过小波降噪后的原始故障信号会去掉一部分的干扰,再分解得到原始信号的一系列PF分量,接着使用相关性分析法选择出有效的PF分量进行信号重构,重构后的故障信号再次经过LMD分解得到的PF分量求出各自的能量熵,直接用能量图展现出来。接着将各个PF分量的能量熵组成一组组特征向量输入到支持向量机的故障诊断模型里。利用麻雀搜索算法在支持向量机（SVM）对于电机故障的分类的模型上进行惩罚参数和核参数的挑选和模拟,选择最合适的参数组合建立SSA-SVM故障诊断模型进行仿真实验,通过仿真实验验证该方法的故障诊断准确率高达99.2％,与PSO-SVM和SVM故障诊断模型进行比较分析,实验证明提出来的方案有着更适合的故障识别能力,对电机故障诊断有着很好的适应性和发展性。     

具有不定位势Kirchhoff型Schrödinger-Bopp-Podolsky系统解的存在性

研究Kirchhoff型Schrödinger-Bopp-Podolsky系统,考虑位势函数V不定的情况。此时Schrödinger算子-Δ+V具有有限维负空间。利用Morse理论,得到Kirchhoff型Schrödinger-Bopp-Podolsky系统非平凡解的存在性。