城市区域多物流无人机协同任务分配

针对城市区域多无人机协同物流任务分配问题, 综合考虑不同无人机性能、物流时效性、飞行可靠性等影响因素, 以经济成本、时间损失和安全风险最小为目标函数, 构建多无人机协同物流任务分配模型。因问题规模大、求解复杂度高, 设计改进的量子粒子群算法进行求解。首先，为增强粒子遍历性和多样性, 采用均匀化级联Logistic映射进行粒子初始化; 其次，为避免算法陷入局部最优解, 引入基于高斯分布的粒子变异方式; 最后，为提高算法运行效率, 运用自适应惯性权重方法对粒子赋值。仿真实验结果表明，所构建的模型能够实现任务分配多目标优化, 贴近城市区域无人机物流配送实际; 所提算法与传统量子粒子群算法和遗传算法相比, 任务分配代价分别下降了5.9%和6.3%;并进一步对参数权重设置进行分析, 当3个子目标函数权重系数分别为0.225、0.275和0.500, 种群规模为150时, 算法规划的结果最优。     

一种基于类不平衡学习的情感分析方法

针对网络评论中普遍存在的负面评论较少而影响力却较大的类不平衡问题, 提出一种基于类不平衡学习的情感分析方法. 该方法利用深度学习训练过程中的概率输出, 以计算样例的信息熵作为影响因子构建交叉信息熵损失函数. 在IMDB公开数据集上进行实验验证的结果表明, 基于集成信息熵损失函数的双向长短期记忆网络能处理类不平衡问题; 对数据的统计分析结果表明, 该策略能提升基于双向长短期记忆网络的评论情感极性分类性能. 针对AUC(area under curve)指标, 使用集成信息熵损失函数的双向长短期记忆网络模型比未考虑类不平衡的深度学习模型在中位数上最多提升15.3%.     

基于强化局部特征的3D点云分类与分割网络

在点云的处理过程中，许多深度学习网络未能充分考虑局部点之间的复杂关系，导致大量空间几何信息丢失。针对该问题，提出了一个强化局部特征的网络，用于点云的目标分类和语义分割。该网络通过设计编码单元对点的多方向信息进行编码；通过注意力机制学习采样分组后形成局部点云的特征。同时提出了一种新的多维损失函数，结合使用交叉熵损失函数与中心损失函数作用于分类任务。在数据集ModelNet40和ScanNet上进行了大量实验，结果表明：该网络在点云的目标分类和语义分割任务上表现出较好的性能。     

富水砂层大断面暗挖隧道施工地层演化

对于施工环境复杂的暗挖隧道工程,科学合理掌握施工地层演化过程是安全施工的前提.以北京地铁12号线光熙门站—西坝河站区间富水砂层大断面暗挖隧道工程为研究背景,借助FLAC3D有限差分软件,对工程设计施工方案进行模拟,得到了施工过程中地层孔隙水压力、地层沉降损失演化过程,并与现场监测数据进行对比验证,为工程施工规避风险源提供参考.结果 表明:施工掌子面孔隙水压力集中位置主要在暗挖隧道上方注浆形成的"注浆拱"拱顶以及断面未注浆范围;隧道施工过程中,沿施工掘进方向在施工掌子面前、后10 m到掌子面位置范围内,是发生涌水关键位置;地层沉降值经历了由沿中轴线对称分布到集中在中轴线位置处的变化过程,最后沉降值沿中轴线对称分布,导洞1施工掌子面处地表沉降值稳定在12 mm左右;初期支护拱顶沉降以及拱脚水平收敛均分别在45、30 d达到稳定;现场反馈的施工信息与模型计算地层演化过程相吻合,计算结果可为富水砂层大断面暗挖隧道施工方案的选择提供参考.     

转子流道倾斜式的外驱旋转压能交换器性能研究

为提高外驱式旋转压能交换器性能，设计了转子流道倾斜式的外驱式旋转压能交换器，以能量回收效率和体积混合率为性能指标，利用商业CFD软件Fluent对模型求解计算，并与直流道外驱式旋转压能交换器模拟数据对比分析。结果表明，处理量相等的情况下，能量回收效率和体积混合率均随转子转速的升高而降低；同一转速下，转子倾斜角度改变，能量回收效率变化不超过0.04%，而对体积混合率有明显影响。研究结果对于提高外驱式旋转压能交换器设备性能具有一定指导意义。     

装配式建筑施工建筑信息模型应用成熟度评价

针对目前装配式建筑信息模型(BIM)应用水平差异大、应用效果不明显的问题,从施工阶段入手,建立装配式建筑施工BIM的成熟度评价模型.首先,结合熵权法和灰色关联聚类综合确定指标权重,引入云模型进行成熟度评价;其次,建立装配式建筑施工BIM应用成熟度评价指标和方法.工程案例表明:模型具有可行性,可为装配式建筑的BIM推广和成熟度评价提供参考.     

隧道爆破力学模型相似材料配比的正交试验

以砂岩作为模拟对象,研究满足隧道爆破力学模型试验要求的相似材料配比问题.基于正交试验法,选取石英砂、重晶石粉、石膏、水泥和水为相似材料,设置以石英砂/固体、水泥/石膏、重晶石粉/(重晶石粉+石英砂)的质量比为3个因素,每个因素3个水平,共9组配比的正交试验方案.通过室内试验,得到相似材料的密度、单轴抗压强度、弹性模量和声波波速的实测数据.试验结果表明:相似材料的物理力学参数分布范围较广,可满足不同隧道模型试验对相似材料的配比要求.利用极差敏感分析法分析各因素对相似材料参数的敏感性,并通过各因素对相似材料参数影响的直观分析图,分析各因素对相似材料物理力学参数的影响规律.对试验数据进行多元线性回归分析和室内试验,发现最优配合比下的相似材料与原型砂岩的单轴应力-应变曲线具有相似的脆性破坏特征;相似材料物理力学参数的设计值和实测值误差较小.     

两相区轧制后淬火引入马氏体降低钢板屈强比

晶粒细化和分裂增韧可使两相区轧制的层状超细晶钢板具有高强度同时韧性优异.前期研究发现轧后空冷生成的层状超细晶钢板，存在屈强比偏高的问题，高达0.9.本研究通过轧后淬火在层状超细晶组织中引入马氏体的方法降低屈强比.研究发现，在750℃和810℃轧制后淬火，层状超细晶组织中可生成体积分数约为14%的马氏体.此部分马氏体使拉伸过程中呈现连续屈服行为，提高加工硬化率，使钢板的屈强比降至0.7以下，解决了屈强比偏高的问题.此外，实验钢在具有高强度的同时，韧性优良.     

基于EMD能量占比的海面漂浮小目标特征检测

针对传统的时频分析方法对海杂波分析有限的问题，提出一种基于经验模态分解(empirical mode decomposition, EMD)能量占比的海面漂浮小目标特征检测方法。首先，采用EMD将接收回波分为独立不同尺度的若干个固有模态(intrinsic mode function, IMF)分量，实现对接收回波的频率从高频到低频的分解。然后，分别建立IMF分量与接收回波数据的相关系数，并利用平均均值-标准差之比作为筛选IMF分量的准则，自动筛选出能量较大且波动平稳的低阶IMF分量。最后，提取IMF分量在原始信号中的平均能量占比作为特征，利用蒙特卡罗方法设置门限，进行海面目标异常检测。实测数据的结果显示，所提算法的性能优于对比算法。     

异常值和未知观测噪声鲁棒的卡尔曼滤波器

给出了对异常值和未知分布的观测噪声鲁棒的卡尔曼滤波器。分析表明当以Huber损失函数替代推导卡尔曼滤波器最大后验准则中观测误差的l₂范数时, 就构造了一个新的准则。由于Huber损失函数可同时描述l₁和l₂范数, 因此由这个新准则推导的卡尔曼滤波器, 在具有传统卡尔曼滤波器性质的同时, 也有了l₁范数对异常值鲁棒的特性。而当含异常值的观测噪声统计分布未知时, 利用含未知参数的高斯混合模型描述其分布以及变分贝叶斯推理, 提出了对异常值和未知统计分布观测噪声鲁棒的卡尔曼滤波器。仿真和实验在验证了分析结果正确的同时, 也表明提出算法的性能优于现有文献报道鲁棒类的卡尔曼滤波器。