用玻尔理论测量普朗克常数

提出用玻尔氢原子理论测量普朗克常数的原理和测量结果。     

关于加强高校图书馆期刊工作的思考

论述了加强高校图书馆期刊工作的问题，包括期刊的合理选购，期刊的开发、利用与管理，以及期刊管理人员综合素质的培养。     

基于强化学习的电磁悬浮型磁浮列车悬浮控制

为了保证磁浮列车的安全、可靠运行,研究了悬浮系统在参数摄动条件下的悬浮控制问题。首先,对电磁悬浮（EMS）型磁浮列车的基本悬浮单元建模,给出了电流控制模型;然后,建立了悬浮系统的强化学习环境以及软演员-评论家（SAC）智能体,并设计了加速训练的奖励函数与“吸死”处理方案;最后,提出了基于强化学习的悬浮控制方法。与传统比例-积分-微分（PID）控制方法的对比结果表明,本方法具有更快的动态响应,在损失50%线圈匝数或磁极面积变化时具有更好的跟踪精度。     

太湖流域超标特大洪水风险预警系统建设及应用

为做好超标洪水调度、保障流域防洪安全,开发建设了由基于水文水动力学耦合的超警超保风险区域预警模型与基于水文学法的洪水淹涝风险快速评估模型共同组成的超标特大洪水风险预警系统,该系统在太湖流域预报调度一体化系统中通过智能交互方式进行模型与系统的紧密集成,实现了预报调度成果的可视化。基于水利一张图的超警超保与淹涝动态展示,实现了预报产品从点到面、从常规预报到影响预测的突破,以及洪水风险由静态评估向实时快速动态分析的转变。应用结果表明：系统在2020年太湖流域性大洪水中累计发布超警超保风险提示39期、洪水淹涝风险评估4期,预测结果与实际基本一致,为科学调度防御超标洪水提供了技术支撑,避免了江苏省苏州市3万多的人员转移,有力保障了太湖流域防洪安全。     

CFRP-钢管-CFRP复合钢管约束海砂混凝土短柱轴压试验

以钢管壁厚、钢管屈服强度、碳纤维增强聚合物(carbon fiber reinforced polymer, CFRP)层数和位置、混凝土强度等为研究参数,进行19根CFRP-钢管-CFRP复合钢管约束海砂混凝土短柱的轴压试验,分析试件破坏模式、荷载-应变曲线、结构承载力等,并讨论现有算法对承载力计算的适用性.研究结果表明：内外壁CFRP与钢管的组合对核心混凝土有良好的复合约束作用,可大幅提高结构承载力;钢管内外壁张贴CFRP后,其结构破坏模式由剪切破坏变为腰鼓破坏;钢管最先开始屈服,CFRP层数决定纤维布的断裂宽度和分布;荷载-应变曲线在强化阶段呈明显线性上升特性,二次刚度由CFRP层数决定;与外壁张贴CFRP试件相比,内壁张贴CFRP试件的结构承载力更大.     

核电企业安全管理SWOT-TOPSIS模型及应用

为客观合理地构建核电企业安全管理体系,分析企业内部环境的优势劣势和外部环境的机会威胁,从优势-机会(SO)、优势-威胁(ST)、弱点-机会(WO)和弱点-威胁(WT)等4方面建立我国核电企业安全管理体系态势分析(SWOT)矩阵.结合层次分析法和优劣解距离法(TOPSIS),构造SWOT-TOPSIS模型,由此对我国核电企业安全管理SWOT矩阵的结果进行量化.通过对国内某核电企业进行实例分析,结果表明：该核电企业的最优备选方案为SO方案,即企业可以充分利用自身的优势及国家与社会给予的机会,进一步健全安全管理体系;建立健全企业核安全文化;定期对公司内部员工开展安全教育培训,以提高公司内部人员风险识别能力并定期开展隐患排查整治工作;建立核原料储备保障体系,确保我国核原料供应链的安全稳定.     

采用空间量化技术的泉州传统街巷风貌改造策略

以福建省泉州市的传统街巷为研究样本,通过空间量化技术探究泉州街巷形成的大致演变过程与形成逻辑;然后,采用等级、功能与宽度3个因子辨析街巷,并生成一套适用于泉州传统街巷空间的风貌改造策略.结果表明：泉州街巷的主要差异在于等级、功能与宽度的不同,同时等级、功能与宽度的变化也会导致街巷类型的转变,街巷的属性能够通过等级、功能与宽度共同组成的复合评价体系进行辨析;最后,通过梳理泉州现有的街巷格局,并针对街巷分别提出相应的改造策略.     

融合电池温度和寿命的深度强化学习PHEV能量管理策略

针对当前插电式混合动力汽车能量管理策略忽略电池老化成本和电池温度变化过大而导致的热失控问题,制定融合电池寿命和电池温度的深度Q-Learning神经网络(DQN)强化学习能量管理策略.首先,从融入能量管理策略的角度,建立动力电池热模型和老化模型,引入调节目标价值函数的严重因子和量化电池老化程度的安时通量.其次,建立由超温惩罚、等效电池老化成本和燃油消耗组成的目标价值函数,进而构建深度强化学习能量管理策略.最后,通过仿真实验对所制定的控制策略进行验证.结果表明：融合了电池老化和电池温度的能量管理策略能够有效抑制电池老化和温度.在4个随机工况中,DQN策略下的电池有效安时通过量相较于CD-CS最大下降了35.75%;与CD-CS相比,DQN策略下单个驾驶任务的行驶总成本最大降低10.36%,证明了所制定策略的有效性.     

基于自监督学习的交通数据补全算法

区域高速公路网收费站数量众多,每日产生海量收费数据,但由于设备、网络等因素,部分站点数据传输存在延迟现象,在此情况下已传输的数据往往不能满足实时流量预测的要求。为了实现实时交通数据补全和动态交通流量预测,文中首先提出了一种基于自监督学习的用于高速公路交通流量数据缺失补全的方法,该方法采用了基于注意力机制的时间序列模型（Seq2Seq-Att）;然后使用自监督学习方式对模型进行训练;最后,以广东省高速公路网的80个收费站为例,验证方法的可靠性。结果表明：文中的数据补全方法能够灵活捕捉交通数据中的缺失情况,并根据数据自身的内在关联性,给出合理的补全值;该方法总体优于其他方法,且在不同缺失率下都有较好表现,总体MAPE约为17.7%、WMAPE为12.8%;在高缺失率情况下,该方法相比于其他补全方法有明显的优势。交通量预测结果表明,使用该方法补全的数据进行交通流预测的预测精度接近使用完整数据的情况。     

一种磁流变弹性体执行器的联合优化方法研究

磁流变弹性体（magnetorheological elastomer, MRE）执行器作为智能减振应用系统的核心元件,其结构的优化是决定执行器性能上限及系统控制成效的关键。针对目前MRE执行器优化方法及理论研究欠缺的问题,文中面向一款横向隔振的MRE执行器,基于其机械结构和有效磁路,以优越磁控性能、低功耗和快速响应时间为优化目标,提出了一种新的MRE执行器联合参数优化方法。首先,基于MATLAB和COMSOL的联合仿真,将遗传优化算法和电磁有限元分析方法进行有效结合,实现对MRE执行器的优化编程;其次,完成对器件的全局尺寸结构优化设计,使得器件具备优越磁控性能（526.21 mT）、低功耗（44.05 W）及快速响应（5.43 ms）;最后,通过搭建测试系统对优化后装配的MRE执行器进行测试和评估,验证了文中优化方法的可行性和有效性。提出的联合优化方法不仅适用于MRE执行器结构,还可为多领域减/隔振应用的共性MRE器件优化设计提供理论参考。