多维测量结果不确定度评价方法初探

为解决以多维矢量形式存在被测对象的测量质量评定问题,该文应用测量不确定度理论和多元概率统计方法,将测量不确定度理论进行了向多维的拓展;对多维情况下的测量不确定度传播律进行了推导;论述了多维不确定度的表示方法及空间几何意义;提出了以多维不确定度比较不同测量结果质量的方法;并给出了常用多维测量方法,如等精度独立多维测量和不等精度独立多维测量的不确定度评定方法。理论分析及仿真算例表明,所提出的理论具有较完备的体系,能够满足测量实际中常用多维测量方法的不确定度评定需求。     

水翼空化流场的调控和优化研究

为抑制水力机械中水翼绕流流场空化的形成和发展,通过对比分析NACA0009、NACA0012以及Clark Y 3种经典水翼不同攻角和空化数工况下的性能,获得型线优化思路,建立了新水翼。进一步地,在新水翼上布设多个流动控制结构,通过广义模式搜索算法进行快速优化设计,对空化流场进行整体控制和局部调控。研究结果表明：新水翼吸力面凸起高度介于NACA0012和Clark Y水翼之间,最大凸起高度位置后移;新水翼的空化性能和水动力性能提升,升阻比最大提高48.8%,空泡脱落和回射流发展得到抑制;在新水翼吸力面均匀布设的多个控制结构能够对回射流起到连续抑制作用,改善压力分布;通过优化算法实现了控制结构设计的精准快速寻优,优化后的水翼性能得到了进一步提升,升阻比继续提高4.8%～13.6%,空化厚度与长度减小。型线优化和添加连续流动控制结构实现了空化流场的整体和局部控制,是提高水翼的空化和水动力性能的有效方法。     

基于预训练模型和多视角循环神经网络的电力文本匹配模型

针对传统方法未能考虑词向量的动态性及句子间交互不充分等问题,提出基于BERT预训练模型及多视角循环神经网络的文本匹配模型。通过BERT-whitening方法对BERT输出的句向量进行线性变换优化,并利用多视角循环神经网络将两句子不同位置的BERT动态词向量进行双向交互计算;将句向量与词粒度交互向量进行融合后计算结果。实验结果表明,提出的模型相较于对比模型有明显性能提升,实用性良好。     

利用VC与SQL实现对物性数据的查询

通过对各种物性数据及SQL数据库基本结构的分析，介绍了利用Visual C++6.0访问建立在SQL Server 2000上的通用物性数据库的方法，并进一步实现了调用通用物性数据计算出在不同温度、压力、单组分及多组分等条件下的各工艺数据。     

一种改进的旋转矢量姿态算法

应用陀螺当前迭代周期内及前2个迭代周期内的角增量输出，并根据在当前迭代周期内对陀螺仪采样的次数，提出了3个新的航姿算法，分析了此算法在典型圆锥运动输入下的漂移误差．与传统的旋转矢量法比较，新的算法比Miller’s算法精度高3—4个数量级；对于单子样，新算法比Y．F．Jiang算法精度高约3个数量级，对于双子样、三子样，新算法比Y．F．Jiang算法精度高20—30倍，为改进旋转矢量算法提供了一种新的思路．     

一种新型电流互感器校验仪

电子式电流互感器的出现对互感器的校验提出了新的要求,必须对互感器的数字量输出进行校验。以LabVIEW作为开发工具研制出一种新型电流互感器校验仪,它发挥虚拟仪器灵活、可自定义、具有强大数据处理和分析功能、易于嵌入数字补偿以及开发周期短等特点。该校验仪利用离散Fourier变换(DFT)方法和数字补偿技术,能准确地测定出电子式电流互感器及传统电流互感器的比差、角差、频率、谐波等多个技术性能指标,且具有便于携带、易于拓展功能、开发周期短、检定工作效率高等优点。经对比校验,该校验仪比差为0.05%,角差在2′以内。     

一种角速率激光陀螺惯导系统高精度姿态算法

在分析圆锥误差补偿通式的基础上,提出了利用角速率求取角增量的拟合算法,并给出了该算法的数学证明.详细推导了基于纯角速率输入的圆锥误差补偿算法的补偿系数和误差主项通式,并从理论上对精度进行了分析.结合激光陀螺频谱特性的仿真对比结果表明,纯角速率输入圆锥误差补偿算法优于常规的四阶龙格库塔算法,能够提高纯角速率输出的捷联惯性导航系统的姿态精度.     

基于RBF网络的漏磁检测缺陷定量分析方法

为了正确评估油气管道的使用寿命和安全状况,需根据漏磁检测信号特征对缺陷进行准确的定量分析。提出一种基于径向基函数(RBF)神经网络、用于定量分析油气管道缺陷的迭代方法,给出了具体的算法步骤,并采用自适应学习机制来训练网络,既加快了该算法的收敛速度,又避免了陷入局部最小值问题。仿真结果表明:该方法不仅训练速度明显快于普通反向传播(BP)网络,而且最大量化误差仅为0.26%。该方法有助于提高漏磁检测的准确度,可为油气管道的安全评估提供可靠的依据。     

籼稻93-11和粳稻日本晴DNA插入缺失差异片段揭示的水稻籼-粳分化

碱基的插入/缺失(InDel)引起DNA序列变化并形成了DNA片段长度多态,可以用作遗传标记.为了评价基于籼稻93-11和粳稻日本晴全基因组序列比对获得的差异片段而设计的InDel引物在鉴定籼稻和粳稻两种生态型以及研究稻属不同物种之间亲缘关系的意义,采用45对InDel引物,对来自亚洲10个国家的49份籼稻、43份粳稻品种和24份野生稻进行了检验.结果表明,其中41对InDel引物鉴定籼稻或粳稻品种的准确率高于80%.主成分分析散点图显示:籼稻与粳稻存在明显的遗传分化;含AA基因组的野生稻物种与籼稻品种存在较近的亲缘关系;非AA基因组的野生稻物种不存在明显的籼-粳分化.并且证明了基于籼稻93-11和粳稻日本晴全基因组序列比对获得的InDel差异片段设计的引物可以用于栽培稻籼稻和粳稻品种的鉴定以及籼-粳分化问题的研究,及探索稻属不同物种间的亲缘关系.