国产计算机的环境适应能力优化与可靠性提升研究

以国产计算机(龙芯3A3000+7A1000)为研究对象,分析其基于车载环境计算资源受限情况下的环境适应能力,通过压力测试和可靠性摸底实验进行验证与改进,采用冒烟测试获取计算机平台的环境适应阈值,并提出计算环境适应能力优化与可靠性提升的解决方案.     

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。     

基于超网络的舆论演化动态模型

针对舆论演化过程中的复杂动力学问题,提出了超网络视觉下的舆论演化动态模型,该模型包括节点的添加、重新连接链路、超边的添加以及节点的老化4个过程,其中节点代表关键词,超边代表关键词所构成的话题。其次,利用非均匀网络的演化机制,分别对该动态演化模型的超度、节点自身关注度与节点间影响力两个因素的超度进行了详细的理论分析,分析结果表明节点超度完全符合幂律分布。最后,通过Matlab仿真模拟,分析了不同参数对节点超度分布变化的影响,并进一步验证了结果是遵循幂律分布的。     

TC4635-Q型钢模台车框架系统静力学分析

介绍了TC4635-Q型钢模台车的结构组成,为确保该台车的安全性,对其进行了强度、刚度校核。首先计算出台车在最不利工况下承受的混凝土载荷,然后使用Creo软件建立了台车的三维模型,通过ANSYS Workbench软件对台车模板系统进行了静力学分析,由此计算出台车框架系统承受的载荷,并对框架系统进行了静力学分析,最后将软件分析结果与力学计算结果进行对比。结果表明模型设计与载荷计算合理,台车强度、刚度均处于合理范围内,且具有一定的安全余量。研究结论为可变式钢模台车进一步力学分析和结构优化提供了一定的理论依据。     

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.     

分布式声传感器井中背景噪声统计特性分析

分布式声传感器技术(DAS: Distributed Acoustic Sensor)是一种新近提出的高精度勘探数据采集方法,受制于复杂背景噪声的影响,DAS记录处理水平有待进一步提高.针对上述问题,采用基于替代序列的时间序列平稳性检验方法和Lilliefors检验法对DAS记录中复杂背景噪声的平稳性和高斯性进行研究.用以分析的实际地震数据是按照勘探工业要求采集的井中DAS记录.研究结果表明,DAS背景噪声是非平稳、非高斯随机过程且噪声特性随记录时长发生变化.相关研究成果实现了针对DAS背景噪声特性的可靠认知,对提高DAS记录处理水平具有重要参考价值.     

溶出固形物对软米硬度和黏弹性的影响

以粳米和糯米为对照,研究了溶出固形物对软米硬度和黏弹性的影响。分析发现软米溶出固形物质量分数为11.85%,显著高于粳米和糯米(P<0.05),与弹性显著正相关(P<0.05)；与粳米和糯米相比,软米中的固形物直支链淀粉比最低,利于形成连续凝胶网结构。此外,软米溶出淀粉侧链中聚合度为6~12的短链A链比例最高,赋予其较好的黏弹性。质构和流变分析结果表明:除溶出固形物后,软米的硬度显著增加,黏硬比和弹性显著降低。扫描电子显微镜结果表明:除溶出固形物后米粒表面粗糙、凹凸不平,有明显的孔洞；软米表面所形成的渔网状孔洞状结构能够对饭粒起到支撑作用,使得整个饭粒弹性更好。溶出固形物含量、组成、分子结构及其在米饭表面分布的差异是软米较低硬度和较好黏弹性优势产生的主要原因。     

基于CWD和残差收缩网络的调制方式识别方法

针对低信噪比时莱斯信道下特征提取准确性难以保证、识别准确率偏低等问题, 提出一种基于Choi-Williams分布(Choi-Williams distribution, CWD)和深度残差收缩网络(deep residual shrinkage network, DRSN)的通信辐射源信号调制方式识别方法。利用CWD将时域复信号转换为二维时频矩阵, 对深度残差网络添加软阈值化得到DRSN, 将时频矩阵样本用于对DRSN的训练, 最终构建不同信噪比下的调制方式识别网络。仿真实验表明, 基于RadioML2016.10a数据集, 利用部分先验信息的情况下, 该分类识别方法具有较高的识别准确率和噪声鲁棒性。在0 dB时, 对11类信号的总体识别准确率达到了89.95%;在2 dB以上时, 总体识别准确率均超过91%, 优于其他深度学习识别方法。     

基于多参数稳定分布的GBAS垂直保护级计算

针对全球导航卫星系统(global navigation satellite system, GNSS)的地基增强系统(ground based augmentation system, GBAS)的完好性评估过程中, 使用误差包络理论计算保护级(protection level, PL)时, 误差模型存在的“厚尾”“不对称”“非零均值”等问题, 提出了基于稳定分布的误差包络理论。首先给出了高斯包络理论计算PL的模型; 其次推导了两参数与四参数稳定分布误差包络算法; 最后使用仿真数据和通过实验测得的数据, 对多参数稳定包络模型的算法进行评估。结果表明多参数稳定包络法在相似的计算复杂度下, 解决了高斯包络法建模时过于保守的问题, 显著提高了保护级计算的精确性。