变速变桨风力发电机组的建模研究

风力发电系统结构复杂、体积大,风力发电系统控制的研究工作存在很大的困难.通过采用机理建模的方法建立变速变桨风力发电系统的数学模型.分析了风力发电机组各部件的数学模型,其中有传动系统模型、发电机模型、风轮系统模型,并将子模型整合在Simulink中,得到可靠的系统仿真模型.     

冥卫一首批12个地貌特征名称的中文译名

简述了冥卫一首批12个地貌特征英文名称的产生、确立,中文译名的翻译、调研、讨论、论证、公布几个阶段的工作,并针对科技译名的原则提出了一些问题。     

大数据营销:综述与展望

随着追踪消费者足迹能力的增强,营销科学正经历着一场大数据的革命.为了了解大数据背景下消费者行为和营销战略的改变,此项研究结合近十余年大数据营销的有关文献,梳理了大数据营销的相关概念,类型及分析方法,并提炼出搜索、移动、口碑、数字化、APP和社会媒体等50个大数据营销的热门主题.在此基础之上,分别从互联网、社会网络、移动互联网、大数据和人工智能等四个阶段对大数据营销的研究进展进行回顾,最后围绕客户旅程,营销活动的量化评估和营销分析技术的开发三个方面对大数据营销的未来研究方向进行展望.     

小样本条件下SCGAN+CNN低分辨雷达目标一步识别算法

现有低分辨雷达目标识别方法，通常采用先特征提取、再进行目标分类的两步识别算法，这种算法存在识别率难以提高和方法泛化性不足的问题，对此，提出一种增强条件生成对抗网络（strengthening condition generative adversarial network，SCGAN）+卷积神经网络（convolutional neural network，CNN）的低分辨雷达目标一步识别算法。该算法利用CNN自动获取采样数据深层本质特征，无需特征提取，实现对目标的一步识别。为进一步提高小样本条件下的识别效果，基于CGAN理论来提高样本在特征空间的覆盖程度，并对CGAN的判别器进行改进，在损失函数中增加混叠惩戒项，通过SCGAN生成不混叠的生成样本来更好地训练CNN，提高其在小样本条件下的识别能力。仿真对比实验校验了一步识别算法较传统两步识别算法的优越性，以及SCGAN+CNN的低分辨雷达目标一步识别算法在小样本条件下的有效性。     

两阶段非线性Wiener过程退化建模与可靠性分析

基于性能退化数据对产品进行可靠性分析一直是可靠性工程领域研究的热点与难点。针对多阶段退化过程中存在的非线性规律,同时考虑变点位置位于测试时刻之间的一般情形且各试样变点存在个体差异性的实际情况,提出了基于Wiener过程的两阶段非线性退化模型,给出了模型参数极大似然估计方法,建立了可靠性分析和寿命预测方法。最后通过高压脉冲电容器实例的对比分析,验证了所提方法的合理性与有效性。结果表明,与多阶段线性Wiener过程方法相比,所提方法能够更加准确地描述退化过程的非线性时变特征,进而得到更为合理的寿命评估结果。     

基于LMKL和OC-ELM的航空电子部件故障检测方法

针对航空电子部件故障样本获取困难以及检测准确率不高的问题,提出基于局部多核学习(localized multiple kernel learning, LMKL)和一类超限学习机(one-class extreme learning machine, OC-ELM)的故障检测方法。仅运用正常状态的小样本数据,给出了LMK-OC-ELM的数学表达形式,并在不同的门模型下推导了LMK-OC-ELM中局部核权重的优化方法;在获取局部核权重的基础上,定义了离线故障检测所需的统计检验量与阈值,以便工程实现。将所提方法应用于某型接收机,结果表明，在训练时间可控的前提下,与4种常见的一类分类(one-class classification, OCC)算法相比,所提方法可均衡地提高召回率、查准率和特异度,以LMK-OC-ELM-sig为代表,其在F1、曲线下方面积(area under curve, AUC)、G-mean和准确率4个指标上,比最近提出的局部多核异常检测(localized multiple kernel anomaly detection, LMKAD)方法分别提高了1.60%、1.57%、1.53%和2.23%。     

基于控制变量估计的高超声速再入滑翔目标轨迹预测算法

以高超声速再入滑翔目标为研究对象,在对目标机动控制变量进行建模分析的基础上提出了一种轨迹预测算法。首先,基于动力学建模构建了目标跟踪模型,利用气动参数对目标状态向量进行扩维并推导了对应的运动模型。其次,构造了适用于轨迹预测的目标机动控制变量,在不同机动模式下分析了控制变量的变化规律,基于控制变量设计了对应运动方程以及轨迹预测模型。最后,仿真生成了两条轨迹并对所提算法进行了仿真验证,分析了算法性能。仿真结果表明所提轨迹预测算法能够取得较好的预测效果。     

基于判别矩阵的潜艇作战态势认知决策建模方法

潜艇作战具备复杂环境中的动态博弈对抗特点,作战人员的态势认知与决策行为对潜艇作战效能有着重要影响。针对潜艇交战级作战实验中的态势认知决策建模难题,在分析态势认知决策过程的基础上提炼表征变量集合,提出基于判别矩阵的潜艇作战态势认知决策建模方法,并以某型潜艇交战级对抗为例研究给定想定条件下的态势认知决策过程,验证了方法的可行性和有效性。建立的模型能够有效刻画作战人员认知决策过程,支持潜艇作战实验中的交战机理和制胜机理研究。     

管廊复杂网格参数化算法及其大规模在线渲染

随着WebBIM(Web Building Information Modeling)技术的大力发展,建筑模型的复杂度与构件数量呈几何倍数增长,其中管廊复杂网格是影响模型轻量化和在线渲染速率的一个关键性问题。为有效减少管廊复杂网格模型的数据量及复杂度,针对一般圆柱体形管廊,复杂网格的弯管管廊模型及中空管廊网格模型,提出了一套轻量级参数化算法。该算法对场景中的管廊模型进行参数化重绘并辅助以多细节层次等视觉优化手段,以减轻WebBIM场景中的管廊模型渲染负担,其在拥有大量管廊模型的场景中应用成功,具有较强的工程实践意义。     

城市疫情传播和复工强度建模及相关性分析

以多源大数据为基础构建模型,分析全国34个典型城市因疫情导致的人口迁徙变化和人力缺口,并通过迁徙基数推算其他各城市的复工强度。仿真结果证明SEIR仓室模型能够较好地模拟此次疫情发展趋势,利用其估计各城市内部新型冠状病毒感染肺炎的基本再生数,结合人力缺口对复工强度进行回顾性的矩阵分析,以总结我国此次抗疫经验。相关性分析阶段对K-means无监督聚类后的城市集群进行回归分析,结果表明对于大部分城市而言,复工强度的大小与其人力缺口、基本再生数以及人均GDP水平有明显的相关关系。