基于生产大数据的HRB400E钢筋屈服强度波动调控

热轧带肋钢筋HRB400E作为钢筋混凝土结构的重要原材料广泛应用于建筑行业,由于产品实际屈服强度与目标屈服强度间差值存在较大波动,严重影响产品质量和销售业绩.面对实际生产中诸多工艺参数的耦合作用影响,本文基于现场实际生产数据,利用显微组织分析、D-W模型检验、2OLS等方法对生产数据进行统计学计算和分析,确定了原料成分、水箱压力、上冷床温度为关键生产参数,并对其加以精准的量化调控,经实际生产检验,该产品的性能波动得到了明显改善.     

自动驾驶汽车车底边框的优化算法

为了对通过YOLO框架所提取出的汽车底边框进行优化,首先对于道路上的每一辆汽车底部部分像素块建立改进后的高斯混合模型,通过该模型来刻画道路灰度值以及车底阴影灰度值的正态分布规律,然后通过对每辆检测到的汽车进行自上而下的扫描算法以确定汽车边框的实际高度,最后通过进行路测实验来说明算法的可行性与准确性.     

考虑保障装备可用度的舰载机作业调度优化

为了在保证较高水平的保障可用度前提下提高舰载机出动效率, 提出一种支持可用度约束的统计优化模型及其对应的启发式求解算法。能够同时生成舰载机的保障作业调度方案和保障装备计划性维护的时间安排, 并通过基于仿真的优化方式, 在启发算法的适应度评价中增加对视情维修和事后维修的仿真, 提高了舰载机作业调度方案的鲁棒性。仿真结果表明，所提算法能够提供一个稳定可靠的基准调度方案, 避免不必要的重调度。     

市域社会治理的地方立法模式及其完善

市域社会治理现代化与设区的市的地方性法规制定权天然契合。实践中,已形成"统一型""分散型"和"渗透型"并存的"三元式"市域社会治理地方立法格局。"统一型"立法模式的示范引领作用有待观察。"分散型"立法模式须进行系统化整合。"渗透型"立法模式应深入贯彻治理理念并提升保障措施的可操作性。市域社会治理地方立法的完善措施包括鼓励多模式探索市域社会治理地方立法,赋予设区的市更广立法权,贯彻治理理念和提升法制措施操作性,发挥地方文化优势构建特色社会治理制度,加强立法后评估。     

双向认知网络物理层安全策略建模及仿真研究

为提高移动通信系统的性能,构建了一个存在主网络干扰和窃听者的双向认知中继网络的物理层安全传输模型,设计了一种中继选择和功率分配的联合优化策略,用于对抗窃听者,保护收发节点的信息传输。通过仿真分析得出,此非凸优化问题限制条件较多,难以保证粒子群优化算法随机生成的初始解的可行性,从而造成求解困难。提出了一种基于可变网格优化和粒子群优化算法的混合优化算法。仿真结果表明此算法提高了次级网络的保密速率,提升了次级网络的安全性能。     

面向非合作目标的柔性捕获器设计与动力学建模

为更好地实现对动态非合作目标的捕获,设计开发了一种多臂式柔性捕获器.这种捕获器的原理类似海葵等生物捕猎的方式,不依赖单个柔性臂的精准夹持而是靠多根臂所构成的臂群实现聚拢、挤压等动作,以完成对目标物体的捕获.基于能量守恒和动量守恒原理对非合作目标物体与柔性臂的碰撞问题进行分析,给出了发生碰撞后柔性臂与目标物体各自的运动参数.为进一步分析柔性臂的动态变形过程,采用多个线性关节和扭转关节的组合对单根柔性臂进行描述,并基于牛顿法对各离散关节进行受力分析,建立了柔性臂的动力学模型.将柔性臂整个变形过程离散为多个微小时间段运动的集合,通过动力学分析得到当前时刻的动力学参量,经过一个微小时间内的运动后即可得到下一时刻各质点的位置,迭代进行上述步骤便得到了柔性臂的动态变形过程.而后,通过实验确定单臂动力学模型的最优参数,并将参数优化后的动力学模型在不同加载情况下与单臂样机进行对比,验证了动力学模型的准确性.最后,在单臂动力学模型的基础上建立包括多根柔性臂的捕获器三维模型,进行非合作目标捕获的仿真与样机实验.结果表明:所设计的臂群式柔性捕获器能够很好地完成动态非合作目标捕获任务,所建立的捕获器三维仿真模...     

生产率差距与产业创新转型的时机选择

随着与世界前沿水平的接近，高中等收入经济体要实现持续增长就必须推进创新战略转型，即从模仿式创新为主转向自主创新为主。以此为基本思路，本文将宏观层面的研究深入到产业层面，构建理论模型，并利用中国与美国1998—2018年工业分行业数据，分析了不同创新战略对生产率的贡献如何随着技术前沿距离变化，并在此基础上探究了创新战略转折点的性质。研究发现：(1)自主创新对劳动生产率的贡献逐渐增加，模仿式创新的贡献趋于下降；(2)当与世界前沿距离达到临界值时，两种技术进步模式对生产率的影响出现转折，利用门槛分析方法作出判断，中国的创新战略转折点应在2005年前后；(3)考虑到产业技术的特性差异，针对技术密集型行业，鼓励自主创新的政策更为有效，而模仿式创新在非技术密集型行业中仍有较大空间。     

目标边缘特征增强检测算法

针对分组角点检测网络在目标检测过程中,由于目标尺寸过小或同类目标空间距离较小而导致检测失效的问题,提出一种边缘特征增强的CornerNet目标检测算法OEC。该算法通过分离特征的高低频信息提取更多的高频信息,增强目标的边缘轮廓特征,解决关键点定位不准确的问题,提高目标的框定效果,进一步提升检测精度。仿真结果表明,该算法对行人、车辆等目标检测效果均有提高,在COCO数据集上的检测结果与CornerNet相比,mAP提高0.9%,可应用于无人驾驶与智能机器人等场景。