世界航天发射运输的发展趋势

 针对世界航天发射运输系统，梳理了国内外发展现状和发展特点，综合对比了国内外航天发射场、运载火箭、火箭发动机的发展现状，并提出了未来发展趋势和展望。提出了低成本进入空间将改变世界航天发展的基本格局，航天远程跨域运输将突破航空领域运输效率的极限，指出了天地往返运输将成为维系空间环境的必然选择，轨道的多样性将催生多样态全域发射能力，同时传统液氧/煤油、液氢/液氧、液氧/甲烷等推进体制的主力运用领域将会迎来重大变革。     

审计质量对企业投资效率的影响研究 ——基于产品市场竞争视角

基于2014—2019年我国上市公司A股的数据,通过结合市场竞争环境,研究外部审计因素对企业非效率投资现象的作用,并在区分投资不足与投资过度的企业之后对三者进行详细分析.结果表明:审计质量会积极地改善投资效率,即审计质量可以明显地减弱企业的投资过度行为和投资不足行为.同时,产品市场竞争对审计质量与投资效率的关系起到了正向的调节作用,即处于市场竞争环境激烈的公司,审计质量越高越能显著地缓解低效率投资的局面.     

海上动态目标潜在区域博弈预测及搜索方法

针对遥感卫星对海上动态目标搜索定位的应用需求, 提出海上动态目标潜在区域博弈预测及搜索方法。通过非对称信息假设将动态博弈转化为静态博弈, 简化策略函数以提高算法效率。以收益为指标设计博弈策略, 使算法更贴近实际应用, 并将目标潜在区域预测算法和卫星搜索规划算法转化为纳什均衡下的最优策略求解问题。引入目的地信息, 将目标位置预测的时间跨度从数小时增加到数天。实验结果显示, 该搜索方法在保证了较高目标捕获率的同时, 降低了遥感卫星星座的资源消耗。该搜索方法在海上动态目标搜索领域具有潜在应用价值。     

基于规则分组的DFA正则表达式匹配算法

模式匹配因误报率低和漏报率低被入侵检测所采用.在使用正则表达式构造DFA时,因状态爆炸导致匹配算法需要较多的存储空间和运行时间,算法效率低下,采用规则分组后,可以在一定程度上抑制状态爆炸问题.根据缓存中的历史记录对正则表达式进行分组,既能利用规则分组减少状态总数,抑制状态爆炸,又能减少因每次重新构建DFA所带来的开销,提高了匹配效率,有利于提高入侵检测的实时性、准确性和高效性.     

基于码头闸口数据的集卡周转时间短时预测方法

为给车辆调度优化以及集卡预约系统设计提供重要参考,利用所采集的深圳市某港口的码头闸口数据,建立一种基于数据挖掘的集卡周转时间短时预测方法.首先,通过对码头闸口数据进行分析,获取车辆到达时间分布、任务类型、作业方式等集卡作业特征以及集卡在码头内的周转时间;在此基础上,利用循环神经网络并结合训练集数据,建立集卡作业特征与其周转时间之间的映射关系.其次,为减少随机波动对周转时间预测效果的影响,利用小波分解算法对循环神经网络拟合结果的残差进行高频噪声分离,并通过自回归模型拟合过滤后的低频序列.最后,将拟合后的循环神经网络与自回归模型进行结合,建立一种支持集卡周转时间短时预测的组合模型,并利用测试集数据进行有效性验证.结果 表明,相比单一的循环神经网络,该组合模型可以大幅提升预测精度.     

水浸与周期荷载耦合下CFRP锚固系统的耐久性分析

借助光纤布拉格光栅(FBG)传感器,在不同浸润时间下,对碳纤维复合材料(CFRP)锚固结构进行周期荷载实验,探究水浸与周期荷载下CFRP锚固结构的耐久性.试验结果表明:随着循环次数的增加,环氧体塑性变形减小,并趋于稳定;水浸与周期荷载作用下,锚具内CFRP筋发生变形,但无脱锚现象发生;CFRP筋与环氧体界面受水浸环境影响小,筋材表面无腐蚀.     

目标电磁散射的面中心立方体网格FDTD方法

基于面中心立方体(face-centered cube, FCC)网格的空间结构, 由麦克斯韦方程出发, 推导了基于FCC网格的单轴各向异性介质完全匹配层(uniaxial anisotropic media perfectly matched layer, UPML)吸收边界条件以及近-远场外推边界条件的三维迭代式。通过典型算例, 先后验证了基于面中心立方体网格的时域有限差分(FCC-finite difference time domain, FCC-FDTD)方法的UPML吸收边界条件和近远场外推边界条件的正确性。最后通过计算金属球的后向雷达散射截面(radar cross section, RCS)比较了FCC-FDTD方法与传统FDTD方法的计算精度, 结果显示FCC-FDTD方法具有更高的计算精度。     

城市采暖前后黑碳气溶胶污染差异及影响因素分析

为研究城市采暖前后黑碳气溶胶(BC)变化特征,采用BC 1054型黑碳仪对石家庄市空气中的BC进行连续监测并分析,得到以下结果:监测期间BC平均浓度为(6.39±0.36)μg·m-3,浓度范围为1.04～23.39μg·m-3,采暖前平均浓度为(4.68±0.29)μg·m-3,而采暖后平均浓度为(9.20±0.68)μg·m-3,是采暖前的1.97倍;受人类活动影响呈明显的规律性:采暖前后BC日变化趋势为双峰双谷型,采暖后周末效应明显,BC浓度约为工作日的1.25倍;采暖前BC浓度受粗颗粒物影响较大,采暖后则受细颗粒物影响较大.石家庄市BC与CO,NO2,PM10,PM2.5这4种要素来源相似,主要源于工业企业排放、机动车尾气、道路扬尘.     

小样本下基于卷积神经网络的费用估算研究

在当前的费用估算模型较依赖数学模型、无法根据样本大幅度调整模型参数的现状下,针对导弹特征属性和研制费用公开样本稀少以及不同型号的导弹样本对待预测样本的参考意义不同的问题,提出了小样本下基于卷积神经网络的导弹研制费用估算模型.为解决小样本和样本贡献值问题,结合双三次插值算法和反距离加权插值算法对导弹原始样本集进行插值.采用导弹研制费用卷积神经网络估算模型对插值样本进行学习,得到导弹研制费用估算结果.通过与线性回归、神经网络、支持向量机、WPCA&WSVR几种模型的对比实验,验证该模型在整体估算效果上优于其他模型.     

结合流形结构与柔性嵌入的多标签特征选择

将线性回归模型与流形结构相结合,构成了弱线性多标签特征选择的联合框架。首先,用最小二乘损失函数来学习回归系数矩阵;其次,通过标签流形结构来学习数据特征的权重矩阵;再次,用L2,1-范数来约束回归系数矩阵和特征权重矩阵,这样既能引导稀疏性,又有利于特征选择。此外,设计并证明了具有收敛性的迭代更新算法来解决上述提出的问题。最后,所提出的方法在多个经典多标签数据集上进行了验证,实验结果表明了所提算法的有效性。