孤立子内波存在下的声传播仿真研究

孤立子内波会对声传播产生巨大的影响,基于有限元方法利用COMSOL软件对孤立子内波影响下的声学问题进行求解,仿真研究.首先建立了孤立子内波模型,通过仿真分析了孤立子内波对声场的影响.结果显示,孤立子内波会影响声线的传播轨迹和传播损失,可使声场能量分布更均匀.孤立子内波还会对声矢量场产生影响,使水平质点振速传播损失减小,使垂向质点振速略微增加.     

选区激光熔化FeCoNiCr系高熵合金微观组织的实验研究

介绍了关于选区激光熔化的热分析理论,利用选区激光熔化技术制备FeCoNiCrAl_0.5和FeCoNiCrAl_0.8高熵合金试件.利用超景深显微镜对试件微观组织进行观测,分析了粉末粒径、元素含量,以及工艺参数等因素对选区激光熔化高熵合金的微观组织的影响.结果表明,随着激光功率增大,试件顶部等轴晶的占比越来越少,尺寸越来越细小,试件底部组织中枝晶的占比逐渐增多,尺寸不断增大;随着扫描速度增大,高熵合金试件底部组织中枝晶尺寸逐渐减小、宽度变窄;搭接率对高熵合金试件微观组织影响较小;制得的高熵合金试件存在着裂纹、凹陷及气孔等缺陷.     

基于混匀配矿的露天矿山供应链建模与求解

从供应链角度出发,分析原矿配矿的生产特点,考虑生产任务和生产能力限制、库存平衡约束、资源消耗量限制以及质量指标等要求,以生产、运输、库存总成本最小、所获得净利润最大及质量品位偏差最小为目标建立了0-1混合整数规划数学模型.采用拉格朗日松弛(LR)算法对该模型进行求解.仿真实验结果表明,中规模算例LR算法可以在较快时间内获得可行解,大规模算例可以在CPLEX软件求不到解的情况下运用LR算法在可接受时间内得到可行解.最后对出矿点品位参数进行了灵敏度分析,品位的扰动对质量偏差以及总目标函数值有较大的敏感性.     

基于伪柯西类核函数的主成分降维方法

构造了伪柯西类核函数并给出了相应的理论证明.利用伪柯西类核函数对4个癌症基因表达数据集进行降维,然后利用支持向量机、K近邻和朴素贝叶斯进行分类预测.实验结果表明,与高斯核、多项式核、双曲正切核降维以及全变量情形相比,在多数情况下,基于伪柯西类核函数进行的维度约减,可使得目前主流机器学习方法的分类精度达到最优.     

双选择性衰落信道下的频谱感知

为提高双选择性衰落信道环境下频谱感知性能,提出了一种基于改进的复指数基扩展模型进行信道建模的频谱检测方法.该方法是在一般的复指数基扩展模型的基础上,采用一种能自适应移动速度的基函数,在恒虚警概率条件下,利用接收信号的循环特征,对授权用户的频谱进行感知.实验结果表明,在低信噪比和认知用户移动速度不断变化的环境下该方法有较好的检测性能.     

氢能与燃料电池关键科学技术: 挑战与前景

氢能是可持续的二次清洁能源, 产业链主要包括氢气的制取、储存、运输和应用等环节. 燃料电池是氢能利用的主要方式, 处于产业链的核心地位. 以氢能产业链为主线, 围绕氢能燃料电池产业化进展, 对制氢、储氢、加氢站、氢能燃料电池电堆及关键材料, 以及车用燃料电池系统关键部件的技术特征、产业化进展、发展现状及存在的挑战进行了概述, 尤其对中国燃料电池产业链的发展现状进行了重点介绍. 为了加速氢能与燃料电池真正意义上的产业化, 还提出了几点需要克服挑战的研发方向.     

基于最小能耗原理的花岗岩蠕变损伤分析

为了研究花岗岩蠕变损伤特性,采用MTS815.02岩石力学测试系统对花岗岩试样进行了三轴加载试验和分级加载蠕变试验,基于最小耗能原理、广义胡克定律和应变等效原理建立了弹性损伤方程和改进了非线性损伤蠕变模型,分析了花岗岩损伤变量与泊松比之间的变化规律和蠕变损伤过程.研究结果表明基于能量原理并结合任意阶段应力应变状态的损伤方程更合理地描述了岩石损伤发展过程.在耗能过程中损伤泊松比对岩石损伤起重要作用,损伤变量随着泊松比的增加而非线性增加,并逐渐趋于稳定,改进模型计算结果与试验曲线相吻合,较好地描述了岩石衰减蠕变、等速蠕变和加速蠕变的全过程;在岩石蠕变前期损伤速率较为平缓,进入加速蠕变阶段后随着微裂纹在强度弱化区汇聚,损伤速率直线升高且损伤变量突然增大.     

超宽带系统中的迭代多用户检测算法

针对超宽带通信系统的多用户检测问题,将Turbo理论中的迭代思想应用于跳时超宽带多址通信系统的多用户检测中,提出了一种基于Turbo码的多用户检测与跳时超宽带多址系统相结合的联合应用方案———迭代多用户检测器,并推导出了一种基于软干扰消除和最小均方误差(MMSE)滤波的低复杂度迭代多用户检测算法,仿真结果证明,在室内超宽带信道条件下,使用该算法的这种接收结构的性能显著优于传统接收机,经过几次迭代后多址干扰被有效地抑制,系统性能明显提高。     

基于滚动时间窗的PSO-LSSVM的通信基站能耗建模

基站是通信网络的重要能耗节点,精准计算合同能源管理(EPC)模式下基站节能量成为该领域的技术瓶颈.以3类典型场景通信基站为对象,提出了一种基于粒子群优化算法(PSO)的滚动时间窗最小二乘支持向量机(LSSVM)的基站能耗建模方法.该方法通过选取预处理的基站配置参数与实时数据建立滚动时间窗,采用PSO优化训练模型参数,并通过LSSVM回归估计训练模型,得到随时间窗数据变化的基站动态能耗模型.仿真试验与样本基站实测数据的验证结果表明,本文建立的能耗模型具有较高的预测精度及泛化能力,对基站节能工程的评估具有良好的应用前景.