基于多尺度投入-产出表的中国对外贸易产业结构调整多目标优化

出口贸易引发的资源流失风险是当今研究的热点. 本文动态地分析了出口贸易引起的资源流出变动及其影响因素, 并对2018-2022年中国地区出口贸易进行优化调整. 首先, 本文利用行业间投入-产出表和资源消耗数据计算中国各行业的直接和完全资源消耗系数; 其次, 利用结构分解模型挖掘出口导向的隐含资源流出量变动的主要原因; 随即, 将45个行业进行聚类分析, 探讨未来各行业的节约资源潜力和调整路径; 最后基于情景分析和多目标优化理论, 从出口贸易结构, 贸易额和技术发展视角对中国未来出口贸易进行模拟分析. 实证分析结果表明: (1) 直接消耗强度, 技术进步, 出口总量和出口结构等4个影响因素中, 出口额对资源流失风险的贡献率最大. 直接能源消耗强度有助于降低因出口导致的能源流出, 而完全消耗水资源强度的降低大大减少了资源流失风险, 符合现实； (2) 以2017 年为基准年, 利用多目标优化模型求解2018-2022年出口结构和出口量, 结果表明优化结果有利于降低资源流出量. 通过调整未来各行业资源消耗强度, 优化结果发现技术提升带来的资源节约优势逐渐增强, 本文认为, 为技术改善的资金(人员)投入的边际产出呈现逐渐增强效应.     

基于刀具磨损状态识别的加工参数多目标优化

在数控铣削过程中,刀具磨损对机床主轴能耗影响很大,同时与刀具加工能力直接相关,需适时调整加工参数以适应不同磨损状态,保证多目标综合最优.针对此问题,基于刀具磨损状态识别,根据不同磨损时期给出相应的加工参数优化策略.首先,以刀具寿命周期内的主轴功率为基础,采用粒子群优化算法(particle swarm optimization,PSO)建立考虑刀具磨损的能耗模型,平均误差低于5%,并基于与刀具磨损的强相关性,以主轴功率作为单一指标识别刀具磨损状态.进一步,为获取影响加工成本的动态性指标——刀具剩余使用寿命(remaining useful life,RUL)及相应的主轴功率,利用人工神经网络(artificial neural network,ANN)建立刀具磨损退化模型,通过描述主轴功率随时间的变化来隐含退化过程,该模型拟合度达0.992.最终,综合考虑能耗、刀具及时间成本,设计多目标优化函数,并通过遗传算法(genetic algorithm,GA)搜索函数最小值,给出不同磨损时期的最优加工参数及优化策略.此加工参数多目标优化融入了主轴功率与刀具RUL等动态指标,可依据主轴功率在线...     

利用GPM卫星观测和WRF模拟研究与沙尘混合的中纬度锋面系统中云、降水和潜热的特征（英文）

2017年5月3日，一场来自蒙古国和中国内蒙古的强沙尘暴向中国东北移动，与一个典型的中纬度锋面系统相遇。本文利用GPM卫星观测、WRF模式模拟和再分析数据集，研究了沙尘气溶胶对云、降水和潜热(LH)的冰核效应。WRF模拟正确地反映了系统的主要特征，模拟的地面降雨率分布与GPM微波成像仪的反演值呈正相关，相关系数随着对降水率进行平均的面积增大而增大。WRF模拟的降雨垂直结构与GPM双频降雨雷达(DPR)观测也具有较好的可比性，尤其是在低层。卫星观测和模式模拟的不同高度降雨率联合概率分布之间存在～0.80的强正相关。根据葵花8卫星的气溶胶光学厚度观测和大气环流分析，此次沙尘暴仅侵入锋面降水系统西北边缘的狭长地带。只有在精心挑选的重沙尘区，WRF模拟才显示出沙尘气溶胶可以增强非均质冻结过程，从而导致较多的云冰、降雪、高空降水率和潜热，且这种效应只在-15℃至-38℃的温度下显著，并且要求沙尘数浓度大于106 m^-3。在此类个例研究中，准确地划定含沙尘区域非常重要。在选定的垂直截面中，WRF模拟潜热和DPR反演潜热在垂直形状和大小方面具有一定的可比性。它们都可以反映倾斜的...     

云南景洪娜咪囡遗址植硅体分析（英文）

在末次冰期到全新世的过渡时期，全球气候发生了巨大的变化。几乎与此同时，人类社会也从旧石器时代向新石器时代过渡。因此，这一时期气候变化与人类活动的关系是考古学研究的热点。云南省是我国旧石器时代考古遗址最为丰富的地区，但这里的新石器时代遗址数量相对较少，对云南省旧石器-新石器时代过渡期的旧气候研究也很少。植硅体是一种可长期保存的植物微体化石，是研究考古遗址古气候的重要手段。本研究以旧石器时代向新石器时代过渡时期的娜咪囡遗址为研究对象，利用植硅体重建了各考古地层的气候，并探讨可能的古人类活动。结果表明，娜咪囡遗址经历了一个升温、冷却再变暖的过程，这与云南其他地区的古气候研究是一致的。     

多波地震油气储层的自组织神经网络学习与预测

如何充分挖掘出地震数据的有效信息以更有效预测出地震油气储层的分布情况,一直是业内所追求的目标。多波地震数据所包含的纵、横波数据不仅含有大量对油气敏感的特征信息,而且二者对油气响应存在差异,利用好这种差异可有效降低地震反演中的多解性问题。为此,设计了一种基于自组织神经网络的多波地震油气储层分布预测方案。首先,通过聚类分析优选出对油气响应比较敏感的地震属性,然后,对优选优化后的属性进行多波复合运算提取油气特征信息。最后,根据输入样本属性数据集设计自组织神经网络结构,计算神经元与样本的距离确定最佳匹配单元,更新调整网络权值,完成网络训练,得到预测结果。应用结果表明,基于本方案所预测的地震油气藏分布范围与实际情况基本吻合,有效地降低了反演结果的不确定性,从而验证了自组织神经网络应用于地震油气储层预测的有效性和可行性。     

智能支付工具消费者购买保险商品安全的监管

近年来智能支付势头强劲,但场景营销导致消费者有图方便的购买倾向,这也是目前智能平台纠纷事件形成的重要因素之一.研究通过对先进国家及地区开始要求保险业者要做到警示消费者谨慎在平台购买保险的安全规定的探讨,发现在智能支付场景营销的引诱下,消费者贪求方便购买习惯较不谨慎,建议政府在监管沙箱制度中设计测试深度学习的监管标准,以期让智能支付平台与保险公司充分认识其客户.     

北京大学德国研究中心创建记略

在现有的学术体制中,跨学科研究机构的发展往往面临种种限制。作为一个跨学科研究的虚体机构,北京大学德国研究中心的诞生与发展面临种种体制性因素制约。从最初的艰难创业,到一步步获得肯定与嘉奖,每一项成绩的取得都得益于创建者的不懈努力和主管校领导、各相关部门与社会各界的支持。北京大学德国研究中心创建和发展的历程也是我国高等教育发展中跨学科研究机构发展的现实写照。     

多铰接结构的现代无轨列车路径跟随研究

现代无轨列车是一种新型公路运输车辆,其融合了汽运车辆建设成本低和轨道车辆载运量大的技术优势.针对多铰接现代无轨列车车体编组多,运动自由度大,曲线路径行驶时后方车辆会偏离前方车辆的运动轨迹的问题,建立了跟随误差模型,分析影响路径跟随性的因素,提出一种曲线路径行驶的路径跟随策略.采用航向角预测跟随控制策略,设计中间车轴的铰接角和后车轴的转向角控制规律,以增量PID算法补偿阿克曼转向模型误差,提高系统稳定性.最后在圆曲线路径和"S"曲线路径工况下测试车辆各轴的行驶轨迹.仿真结果表明:车辆的位置跟踪误差保持在0.03 m以内,航向跟踪误差最大在4.5°以内,车辆具有较好的路径跟随性能.     

智能制造的“火眼金睛”:PDA高精度激光位移传感器

"中国制造2025"战略的提出,以及人工智能等新一代信息技术的发展,使中国制造业面临新一轮"换血"。从高密度人工作业向自动化车间转化的过程中,自动化测量被推到舞台前端。为了实现高端激光位移传感器的自主研发及国产化,提升位移测量的精度和稳定性,上海兰宝利用自适应算法及核心光机电组件,结合智能算法,打破行业壁垒,探索出领先传感技术。