6063铝合金表面点状物的分析研究

利用金相显微镜(OM)、扫描电子显微镜(SEM)和能谱分析仪(EDS)等分析研究了6063铝合金表面点状凸起物的表面形貌及成分.结果表明,这种点状凸起物主要是由大量聚集的碳化硅颗粒以及少量的游离硅组成,碳化硅颗粒硬度较大,不易加工,从而造成铝合金表面异常.     

少控制参数的分层式骨干粒子群优化算法

针对传统粒子群优化易于早熟的缺点,提出一种少控制参数的改进骨干粒子群优化算法.该算法利用关于粒子全局和个体极值点的高斯分布更新粒子的位置,无需设置惯性权重和学习因子等控制参数;利用混沌扰动策略产生粒子的全局极值点,提高了粒子群的多样性;为改善算法的全局探索能力,依据收敛速度动态分配每个粒子的变异概率,设计了一种自适应跳离算子;为均衡算法的局部开发和全局探索能力,给出了一种分层式粒子更新公式.最后,将所提算法用于多个典型测试问题,并与三种典型算法进行对比,实验结果证明了它的有效性.     

浅析GPS高程测量在地质勘探工程测量中的应用

文章详细介绍了地质勘探工程测量中对高程精度的要求,具体说明了GPS高程测量采用的方法,着重分析了能够达到的精度指标,对以后地质勘探工程测量中的高程测量采用的方法和手段有一定的现实参考意义。     

基于PFC 2D的含节理岩体单轴压缩数值模拟

基于颗粒流方法模拟含节理岩体的单轴压缩破坏过程,并对不同节理倾角的岩体进行单轴压缩数值模拟,研究不同节理倾角岩体的裂纹扩展路径、破坏形式以及强度变化规律。结果表明:(1)在单轴压缩破坏过程中,岩体节理倾角不同,裂纹扩展与最终破坏形态不同,但破坏过程基本一致;(2)当节理倾角从0°到90°的变化过程中,抗压强度随节理倾角的增大先减小后增加,总体呈"U"型分布规律,并在倾角为60°时达最小值。     

多中心治理模式下的网络舆情应对--基于服务型政府建构的逻辑

网络舆情是当前转型社会、民主社会和虚拟社会叠加作用下的产物。在社会治道变革以及多中心治理模式得以确立的背景之下，网络舆情这一社会现象也出现了新的演进趋势。工具理性与价值理性主导了网络舆情发展演变的双重向度，使其产生出两种截然不同的社会影响。就网络舆情的产生根源来看，主要来自于社会治道变革的内在感召、反向社会情绪的释放发泄、多元网络文化的深度催化和网络社交领域的繁荣兴盛。因此，应摒弃传统社会管理模式下对网络舆情的研判思维，通过多中心治理模式下的理念变革，强化大数据背景下的数字化治理，完善多中心治理秩序，促进国家与公民社会关系的再平衡等途径，从构建服务型政府的视角出发，科学地加以应对和利用。     

考虑等待时间的网约车与出租车均衡定价研究

针对网约车和出租车的出行服务竞争,用等待时间刻画影响需求的服务质量,考虑网约车服务质量高于/低于出租车服务质量两种情景,探讨两种服务共存的条件及均衡定价策略.研究结果表明:当总网络外部性为正时,两种服务需较高差异化才能实现共存;而当总网络外部性为负时,无需其他条件约束,两种服务皆可共存.通过算例分析,分析了网约车服务等待时间对消费者剩余的影响以及参数对两种服务共存条件的影响.此外,借鉴参照依赖理论描述出租车司机在竞争市场中的获利感知,提出基于服务质量差异的网约车管制措施.研究结论为网约车服务定价和监管策略提供了一定的管理启示.     

多星载光学传感器系统误差极大似然配准算法

针对低轨星座协同探测弹道目标过程中存在系统误差的问题，提出多星载光学传感器系统误差极大似然配准（maximum likehood registration，MLR）算法。通过一阶Taylor近似对非线性量测转换线性化，推导出目标状态的误差协方差与卫星轨道定向、姿态角测量和传感器测量等随机误差的关系，并基于视线交叉获得观测在状态空间中的近似投影，从而将MLR算法扩展到低轨星座多光学传感器的误差配准。通过引入各类测量误差的先验信息对目标状态的误差协方差进行修正，利用期望极大化迭代，实现了对系统误差的无偏有效估计及目标轨迹的融合估计。仿真验证了所提算法的有效性，且配准性能优越。     

基于改进的局部保持投影的战时备件分类

为提升战时合成部队备件保障效能，需对其进行有效分类，以便开展备件的预储预置。针对备件种类多、时效性强、影响分类因素复杂的现实问题，提出了基于改进的局部保持投影的备件分类方法。首先，根据战时备件分类储备的影响因素，作为备件分类的特征指标，其次，利用改进的局部保持投影的降维方法对备件原始特征数据进行特征降维，得到低维特征向量。再利用支持向量机（support vector machine，SVM）的分类器对低维数据进行分类。并通过量子粒子群对SVM的核函数参数进行寻优，提升备件分类精度，得到满足备件分类准确率最优时的降维维数和分类器参数。最后，通过对演习装备备件分类的实例分析，验证了模型的可行性和合理性，并对比分析了其他分类方法，表明该方法能够较好地解决战时备件分类的问题。     

离散混沌测量矩阵构造及其性能研究

若测量矩阵满足约束等距性(restricted isometric property, RIP),则样本能够完美恢复出原始信号。而对于给定矩阵很难验证其是否满足RIP需求,因此,本文采用李雅普诺夫指数作为一种针对离散混沌测量矩阵的验证指标。首先分析了RIP与李雅普诺夫指数之间的联系,然后给出了一种分段式混沌映射构造方法用以提高混沌性能,并从理论和仿真上证明了该方法的有效性。实验结果表明,这种方法不仅提高了混沌序列的随机性和自相关性,而且所生成的测量矩阵也具有更好的性能。因此,引进李雅普诺夫指数是一种有效的验证离散混沌测量矩阵性能的方法,提高李雅普诺夫指数能够提高混沌测量矩阵的性能。     

基于粒子群优化的圆阵列波束形成方法

围绕均匀圆阵列(uniform circular array, UCA)在波束形成中存在的波束主瓣宽、旁瓣电平高的问题,提出了一种基于粒子群优化(particle swarm optimization, PSO)算法的圆阵列波束形成方法。通过对UCA的输出信号进行模式空间变换,将UCA数据转换为虚拟均匀线阵数据形式。利用PSO算法充分挖掘均匀线阵各阵元间数据信息,进行阵元拓展,从而实现阵列阵元数及孔径尺度的增加,实现降低阵列波束主瓣宽度及旁瓣电平的目的。实验结果表明,在适当增加计算复杂度的前提下,利用PSO算法对阵列进行阵元拓展可以显著地提高波束形成质量,且适用于自适应波束形成。