中山站前沿固定冰破冰方案及船舶操纵方法

为了向“雪龙号”提供一条可行的卸货用航行水道，中国第一艘自主建造的破冰船“雪龙2号”急需在南极大陆的中山站前沿复杂的固定冰中制订一条破冰路线。在“雪龙号”过去多年积累数据和经验基础之上，通过详细分析破冰水域的航行环境、固定冰区当年冰情、最新气象辅助资料以及可用的先进设备，制订一条破冰计划路线。采用首尾破冰、进退速度控制、预留距离控制以及操纵船舶辅助破冰等方法，顺利完成破冰开路任务。实际破冰结果证明，计划路线既绕开了危险的冰裂缝和冰山，也为“雪龙号”节省大量的卸货时间。总结“雪龙2号“在固定冰中的破冰能力，指出相应的困难和急需解决的问题；为我国破冰船在极区常态化航行、冰区航行的船舶驾驶员、按极地规则要求进行的冰区航行培训以及相应的业务模拟提供参考。     

基于宽度学习的浓密机底流浓度软测量

由于浓密脱水过程中浓密机的底流浓度难以在线检测，本文提出了一种基于宽度学习的软测量建模方法，用以解决底流浓度的在线检测问题.该方法精度高，泛化能力强.首先，在浓密机内部安装压力传感器，建立正常工况下的历史数据集;然后，利用宽度学习系统对软测量模型进行训练，从而实现浓密机底流浓度的在线预测;最后，通过仿真实验验证了该方法的有效性.与传统的机器学习方法相比，宽度学习方法具有更高的预测精度.     

中非经贸合作下非洲基础设施建设的现状与挑战——以亚吉铁路建设为例

在分析非洲基础设施建设现状和特点的基础上,通过亚吉铁路建设的案例研究,探讨了中非经贸合作下非洲基础设施建设的成功效应和存在的主要问题,得出中国标准缺乏国际认可、中非双方存在文化冲突、对非“全产业链”与投融资需要强化和产业结构相似的结论。同时,对未来中非经贸合作下非洲基础设施建设的发展从消除文化差异、提高合作层次、加强投融资、改进中国标准、明确合作区发展定位、后疫情时代加快构建更紧密的中非命运共同体和加强产能合作并发挥产能优势等角度提出可行性建议。     

工作-家庭冲突对建筑工人习惯性违章行为的影响——安全氛围的中介作用

为有效预防和遏制建筑工人的习惯性违章行为，本文基于角色冲突理论探讨工作-家庭冲突、安全氛围与建筑工人习惯性违章行为三者之间的深层次作用关系。针对建筑工人的工作性质，采用结构方程技术，以安全氛围作为中介变量，构建工作-家庭冲突与建筑工人习惯性违章行为的SEM模型，并自行编制工作-家庭冲突量表、安全氛围量表、习惯性违章行为量表，以246名建筑工人为问卷调查样本，对建筑工人习惯性违章行为进行实证分析。结果表明：工作-家庭冲突的3个维度对建筑工人习惯性违章行为均具有正向影响，工作-家庭冲突对安全氛围具有负向影响，安全氛围对建筑工人习惯性违章行为具有负向影响，安全氛围在工作-家庭冲突与建筑工人习惯性违章行为之间的中介效应。可以通过减轻建筑工人的压力冲突、行为冲突、时间冲突，增强安全氛围来降低建筑工人的习惯性违章行为发生几率。     

云计算图书馆的大数据知识服务研究

梳理了云计算图书馆的大数据知识服务研究现状,概括了其主要特点,并对5G时代云图书馆大数据知识服务进行展望.     

撞击作用下自复位RC柱损伤分析

为了探究初始应力对RC桥墩在车辆撞击作用下的损伤影响,采用LS-DYNA建立自复位混凝土柱水平撞击模型,并选取一组典型工况,分析研究自复位混凝土柱的动力响应过程.分析了撞击作用下预应力钢绞线、纵筋与箍筋、混凝土的损伤分布.通过预应力钢绞线、纵筋与箍筋、混凝土损伤形式的分析,发现自复位混凝土柱在车辆撞击作用下损伤主要集中在撞击位置及基础底部接触面,不会发生剪切破坏,这与普通混凝土柱由于剪切斜裂缝而破坏有明显不同.     

数控编程加工技术企业化的实训项目探索与实践

数控编程加工技术实训课程对提高学生的工程实践能力有着重要作用.将企业生产流程及生产检验标准与高校实训教学结合起来,提出企业化的数控编程加工技术实训教学模式,能够有效地提高课程实训教学效果,提升学生学习的积极性和主动性,同时也提高高校教师的工程职业能力和专业实践水平.     

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。     

基于MLP&ST模型的空气质量预测

针对目前大多数模型均为对已监测区域的空气质量进行预测，而少有对未监测区域进行预测的问题，综合考虑气象因素、空间相关性和时间依赖性对空气质量的影响，提出了一种联合训练模型MLP&ST （MLP&spatial-temporal），模拟预测北京市未监测区域未来时刻的空气质量指数（air quality index，AQI）。通过实验结果对比确定最佳历史时间步长P值为29；然后将模型与其他空气质量预测模型进行对比。实验结果表明，MLP&ST模型在3种评价指标下（RMSE，MAE，MAPE）皆优于其他对比模型，验证了所提出模型具有良好的预测效果。     

双共识混合链跨异构域身份认证方案

针对目前基于区块链的身份认证方案存在节点性能损耗严重的问题，提出一种基于双共识混合链的跨异构域身份认证方案。采用多因子分析方法对基于综合性能的Raft共识算法进行优化，实现了对节点综合性能的合理评估；选出综合性能优异的节点作为跨域节点，可避免因跨域节点性能不佳而引起的系统故障。该方案结合实用拜占庭容错共识机制并引入监督节点，增强了认证系统的拜占庭容错能力，解决了因恶意节点导致的域内错误认证问题。利用SM9广播密码算法对认证过程中的通信数据进行加密，实现了系统的双向认证和保密通信，确保了系统的安全性。实验表明：该方案的双共识认证机制相较于单一共识认证机制，具有较强的拜占庭容错能力和较高的吞吐量，不但能使系统更加安全稳定，而且减少了单对单加解密计算操作，降低了系统的计算开销和时间开销。