基于风险可接受性的输油管道环境损失风险管理研究

针对油品管输时，由于管道失效泄漏造成环境污染这一潜在环境损失风险，需要基于风险可接受性理论进行风险决策，实现该类风险管控资源的合理分配。首先，采用失效概率—内梅罗污染指数曲线结合ALALRP原则，确定了输油管道路由环境中5种环境介质损失风险的可接受标准；然后提出了基于风险可接受性的输油管道环境损失风险缓解决策流程，并利用成本效益分析，推导了风险决策的数学模型，最终形成一整套风险管理模型。案例分析表明：所形成的风险可接受标准能更精准管控资源，对有效提高我国输油管道环境损失风险管理水平有一定意义。     

一类二维Landau-Lifshitz方程的差分格式

研究了一类unj的模等于1保持不变的Landau-Lifshitz方程的差分格式(简称LL).运用迭代格式t/2h2,通过模拟几个初始条件得到数值解,并在一定条件下给出了数值算例和解的误差比较.     

盐胁迫对大花四照花种子萌发与幼苗生长的影响

探究盐胁迫对大花四照花种子萌发及幼苗生长的影响，为大花四照花在滨海地区的推广提供理论依据。     

生态退杨对洞庭湖湿地景观格局变化影响研究

对比“生态退杨”政策实施前后洞庭湖湿地景观格局变化，综合分析洞庭湖区景观格局总体变化特征，为洞庭湖的景观格局优化提供科学依据。     

类脑导航中基于差分Hebbian学习的网格细胞构建模型

网格细胞是动物大脑中与空间认知和导航有关的重要神经元,具有拓展至整个空间的六边形放电野。位置细胞是网格细胞重要的信息源,可以通过Hebbian学习生成网格细胞,但是现有模型对Hebbian学习的脉冲自适应函数或学习窗函数做了预先的墨西哥帽模型假设。针对该问题提出一种基于差分Hebbian学习的位置细胞至网格细胞模型,利用细胞放电率的变化自发产生墨西哥帽模型的输入关联,然后通过对位置细胞至网格细胞的突触权重进行竞争性非线性限制,生成具有六边形放电野分布的网格细胞。仿真结果表明,该模型可以为无人运行体类脑导航系统的构建提供借鉴。     

导弹武器模拟训练考评系统设计

为提高某导弹模拟训练系统中评估的客观性与准确性,确立以准确性、熟练度和操作人员状态为主的评价指标体系,构建适当的数学模型计算各子指标分值,将子指标定量化,解决由考官进行评判时存在的主观性强、标准不统一等缺点。利用专家系统,对考评过程中需要的专业知识和评价规则进行存储,实现了评分过程的自动化。针对层次分析法(analytic hierarchy process, AHP)需要多次赋值保证一致性和群组决策特征根法(group eigenvalue method, GEM)结构模糊的缺点,提出了基于AHP和GEM融合算法的权重设置方案,利用AHP-GEM算法对各子指标得分进行加权评估,最终形成了一套合理有效的模拟训练评估系统。最后,通过与考官人工评分的方法进行比较,验证了所提评分系统的合理性和准确性。     

终端区空域规划运行评价指标体系

为了合理分配管制资源,保障高效运作终端区,通过对终端区空域规划运行效能进行量化分析,进而掌握其运行情况及发展形势。首先建立了基于8类关键性能领域的终端区空域规划运行评价指标体系。然后采用状态分类评估法构造综合评价函数,利用基于随机森林(random forest, RF)算法的可拓层次分析法(extension analytic hierarchy process, EAHP)分析计算指标权重,达到综合考虑指标影响、加强指标量化程度、减少研究过程主观性的目的。最后,以广州终端区和武汉进近为例,对八大关键性能指标进行实例分析,采用蒙特卡洛(Monte Carlo)模拟验证了指标计算结果的可靠性,提升了指标的认可度,验证了系统评价结果的准确性。     

时宽-波形基联合捷变的LPD通信波形

为了提升通信信号的低检测概率(low probability of detection, LPD)性能,从降低通信波形各域能量聚敛性的角度,提出时宽-波形基联合捷变(joint agility of time width and waveform bases, JATW)的波形构架。基于此构架,以切普扩频(chirp spread spectrum, CSS)和正弦扩频(sinusoidal frequency spread spectrum, SFSS)为波形基,采用变时宽(varied of time width, VTW)参数配置方法,提出基于VTW-CSS/SFSS混合波形的LPD通信波形。采用数学推导辅以数值仿真分析的方法,分析所提出波形的各域能量聚敛特征。理论分析和数值仿真结果表明,相较于CSS和SFSS,所提波形的各域能量聚敛性明显较弱, JATW的波形构架有助于提升通信波形的LPD性能。     

Parameter estimation for dual-rate sampled Hammerstein systems with dead-zone nonlinearity

The identification of nonlinear systems with multiple sampled rates is a difficult task.The motivation of our paper is to study the parameter estimation problem of Hammerstein systems with dead-zone characteristics by using the dual-rate sampled data.Firstly,the auxiliary model identification principle is used to estimate the unmeasurable variables,and the recursive estimation algorithm is proposed to identify the parameters of the static nonlinear model with the dead-zone function and the parameters of the dynamic linear system model.Then,the convergence of the proposed identification algorithm is analyzed by using the martingale convergence theorem.It is proved theoretically that the estimated parameters can converge to the real values under the condition of continuous excitation.Finally,the validity of the proposed algorithm is proved by the identification of the dual-rate sampled nonlinear systems.     

电网故障下双馈风力发电机控制改进与仿真

随着风电装机规模的不断增加,作为未来能源互联网中重要的一环,风电机组应对电网故障的能力越加显得重要。针对双馈风力发电机组在电网故障下的暂态特性,提出了一种基于电网故障类型区分、控制器设计和辅助设备穿越的综合控制策略。相比于传统的控制方法,克服了控制误差大和响应滞后的问题,真正实现了系统的精细化控制。基于MATLAB和VC++联合建模,利用MEX技术搭建了电网故障下的1.5 MW双馈风力发电系统模型,仿真结果验证了所提出的综合控制策略在电网故障下提高双馈风力发电机控制的有效性。