创新驱动发展战略视域下学科建设改革进路 ——从纯粹学术导向走向服务需求导向

长期以来,我国一直以纯粹学术导向开展学科建设.创新驱动发展战略呼唤我国学科建设以服务需求导向进行学科建设,即从认识世界为圭臬的"形而上"转向服务国家及经济社会为圭臬的"行而上".有鉴于此,需要树立服务需求导向的建设理念,完善相关法规政策,并从评价主体、参与方式、评价指标等构建服务需求的学科评价新机制.     

微藻培养的LED光源设计

本文以雨生红球藻为研究对象,研究LED灯对红球藻的影响,并进行了光照测量实验、光照均匀性对比实验等。此外,以LED光照强度与雨生红球藻增殖阶段藻细胞半径作为研究对象,建立两种回归模型,并对两种模型进行了分析,并最终确定两者之间的数学模型,为日后的科学研究奠定基础。     

分形塔分抗逼近电路——标度拓展与优化设计原理

分析B型分形塔分抗逼近电路的特征,该电路只具有负半阶运算性能.结合标度拓展理论,获得具有任意实数阶微积算子的分抗逼近电路——标度分形塔分抗逼近电路,并用非正则双重标度方程进行描述.分析该分抗逼近电路的运算性能和逼近性能.运用典型的数值求解算法分析频域特征及运算特征,对比不同初始阻抗值对零极点分布及频域曲线的影响.结合运算特征曲线与标度特征参量的不同取值情形,理论分析标度分形塔分抗逼近电路的优化原理并给出具体优化方法.对比分析标度分形塔分抗优化前后的逼近性能,定量分析运算振荡现象.介绍标度分形塔分抗的实际电路设计方案并给出实例,使用电阻电容与有源器件将该分抗的运算阶由-1μ0推广为0|μ|2.标度分形塔分抗逼近电路及其优化电路为分抗的构造与应用提供新思路.     

曳引驱动电梯轮槽磨损与检验检测的分析

当前,曳引驱动型电梯由于具有便捷、稳定以及安全等诸多特点,在诸多领域中得到了广泛的应用。在实际应用过程中却发现,此类型的电梯仍旧存在一定缺陷,例如电梯的曳引力会因为轮槽的磨损而逐渐降低,进而无法保证电梯能够一直处于安全运行的状态等。为了有效解决这一问题,本文对曳引驱动型电梯的工作原理和特点进行了简单阐述,也对电梯轮槽磨损和检验检测等问题进行了深入研究,最终制定出了具有较强针对性的解决措施。     

带交换和跳跃的一维双向自驱动系统的仿真研究

自驱动粒子系统在生物系统、交通运输系统领域具有广泛的应用价值.本文提出了一维双向自驱动粒子模型,在模型中考虑粒子的跳跃、粒子间的换位等行为.运用模拟仿真方法分别讨论了左右向移动的粒子密度比、换位概率、跳跃率对系统流量的影响,结果表明:两种粒子的比例越接近,系统流率越大;在密度位于中段区域时(0.3<ρ<0.8),粒子跳跃概率越高,系统流率就越大;对向粒子交换概率越大,系统流率越大,流率-密度曲线由非单调转变为单调递增;系统没有出现回滞现象.这些研究结果有助于理解非平衡态系统的一些重要性质.     

基于随机机器故障的柔性作业车间动态调度

为了有效快速地应对生产过程中出现的随机机器故障,构建了一个故障机器可恢复的动态柔性作业车间调度模型,采用事件和周期混合驱动的方式,设计了一个组合重调度策略.在组合重调度策略中,将改进的二叉树右移重调度与完全重调度进行组合,引入序位偏差和完工时间偏差为重调度评价指标,对重调度方法进行选择,并且在精英选择遗传算法(elite selection genetic algo-rithm,ESGA)基础上,对精英选择策略进行改进,以防止陷入局部最优.试验算例仿真结果表明,动态调度算法对随机机器故障下的柔性作业车间动态调度是有效的.     

联程中转旅客的城市枢纽间换乘行为建模

针对旅客联程运输中旅客中转换乘行为,构建了多项Logit(Multinomial Logit,MNL)模型进行刻画分析.首先,设计了陈述偏好(Stated Preference,SP)调查问卷进行数据采集;其次,基于MNL模型对联程中转旅客的城市枢纽间换乘行为进行建模,并利用Biogeme软件对模型参数进行标定;最后,计算出各方式的分担率并与实际调查结果进行对比分析.结果表明:与出行目的、行李大小等因素相比,联程旅客个人特征(年龄、职业、收入等)的影响最为显著,考虑了旅客个人差异的MNL模型拟合误差在1.5％以内;此外,旅客对交通工具拥挤度、舒适度、班次数量以及准时性的关注程度也影响了其选择行为;联运旅客对时间效率尤为关注,超过50％的联运旅客选择地铁,当公交出行时间下调0％～20％时,可以一定程度上将换乘地铁的联运客流转移至公交上.研究结果对于枢纽间换乘需求预测、多方式协同调度以及提供旅客个性化出行服务具有一定的参考作用.     

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。     

南海的形成与演变

南海是东亚陆缘最大的边缘海，构造类型多样，油气资源丰富。然而，科学家们对于南海如何发育演化成今天的局面、深部的驱动机制以及影响因素尚存在诸多争议。为解决上述问题，科学家在南海开展了大量的地球物理调查以及三轮五次的国际大洋钻探，取得重要进展。文章综合多年来的研究和认识，对南海的成因归属和发育演化历史进行了总结。在此基础上提出尚存在的三个前沿科学问题，包括南海主-被动陆缘转换的机制、南海陆缘破裂方式、南海存在大量岩浆活动的机制等，希望能通过更多深探测手段和更多的大洋钻探去揭示这些问题，从而服务南海的资源开发和灾害预警。