重大科技基础设施内涵演进与发展分析

重大科技基础设施是大科学时代的标志,是产生重大原创性、引领性成果的关键支撑,已经成为国家科技竞争力的象征和创新格局演化的重要变量.新一轮科技革命正孕育兴起,要加快重大科技基础设施布局建设,催生重大科学发现和关键技术突破,牢牢把握创新主动权,增强自主创新能力,推动科研范式升级和组织方式变革,实现科技自立自强成为国家发展的战略支撑,为建设世界科技强国厚植科技创新根基.     

基于共享单车出行数据的用户行为分析

基于共享单车出行数据,对用户总体出行时间和强度进行分析,并据此对高频用户出行日期和路线进行分类,针对用户出行目的地建立预测模型.结果表明,工作日和休息日出行时间分布存在显著差异,出行强度具有频率低、距离短的特征;高频用户出行轨迹在工作和休闲两维度上可归纳为三种类型;基于共享单车历史出行数据,建立用户出行目的地预测模型所得的准确率较为合理.     

大攻角下典型主梁断面颤振临界风速数值模拟

针对大攻角下主梁断面颤振稳定性问题,基于计算流体动力学软件ANSYS FLU-ENT用户自定义函数UDFs和动网格技术,结合Newmark-β法建立了桥梁主梁断面二维流固耦合分析方法,采用该方法在不同攻角下(0°、±3°、±5°、±8°)对薄平板和流线型箱梁断面颤振稳定性进行数值模拟研究,并将数值模拟结果与风洞试验研究结果进行了比较.结果表明:薄平板和流线型箱梁断面的颤振临界风速数值模拟结果与风洞试验结果吻合较好,验证了本文所建立的桥梁主梁断面二维流固耦合分析方法的精度.薄平板断面的颤振临界风速随攻角的增大显著降低;流线型箱梁断面在正攻角范围内颤振临界风速随着攻角的增大而降低,在负攻角范围内颤振临界风速随攻角绝对值的增加先增大后降低;当攻角较大时,薄平板断面和流线型主梁断面均表现出"钝体"特征,气流绕过断面前缘时发生分离,沿断面上下缘产生较大的涡,从而导致主梁断面颤振临界风速降低.     

螺栓连接大变形梁非线性振动特性的实验研究

柔性机械臂、大型可展开天线等机械结构的动作精度受运动过程中大变形几何非线性和连接处接触非线性的影响十分显著。以含螺栓连接结构的大变形梁作为研究对象，针对动力学建模和振动特性开展了实验研究，通过数值计算验证了实验发现的非线性振动特性。搭建了含螺栓连接柔性大变形梁的实验台架，开展了敲击和正弦激振的实验测试。实验结果表明，螺栓连接的柔性梁较连续梁的（无螺栓连接）模态频率降低，阻尼增加，反映出随着激励能量增大，模态频率降低的非线性模态特征。改变螺栓连接位置会显著影响结构的模态频率，其变化规律可由求解线性矩阵特征值定性反映。     

城市治理数字化 “一网统管”智能处置道路积水

为了优化道路积水信息监测、强化监管联动部门协同、提高积水事件响应速度、提升积水应急处置效率,上海水务部门通过道路积水处置预报预警、感知发现、报警联动、抢险处置、反馈解除五大环节闭环管理,创新道路积水处置智能化应用,大大提升了防汛排水效率,为探索超大型城市数字化治理新模式起到了示范作用。     

加速寿命数据的贝叶斯建模与分析

在加速寿命试验的可靠性设计中, 随机化设计的限制以及删失数据不可避免地导致低分位数估计出现较大的偏差。针对上述的问题, 结合贝叶斯抽样技术以及非线性混合模型(nonlinear mixed model, NLMM)提出了一种可靠性改进的分析方法。首先, 需要检验所收集的数据是否服从威布尔分布以及验证形状参数是否是恒定常数。其次, 考虑随机效应对尺度参数和形状参数的影响, 运用NLMM构建了尺度参数和形状参数与试验因子之间的函数关系。然后, 利用贝叶斯方法估计低分位数的可靠性寿命。最后, 实际案例研究表明, 在考虑删失问题和未完全随机设计的影响时, 所提方法能够获得更为稳健和可靠的估计结果。     

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.     

基于差异信息量的多源数据融合方法

D-S证据理论可应用于多源数据融合领域，但在处理高度冲突的证据时，可能会出现反直觉的结果.为解决这一问题，本文提出了差异信息量的概念及融合方法.首先，通过信息熵表明证据的相对重要性，采用散度获取证据可信度.然后利用证据可信度优化证据差异度以得到差异信息量，经过计算获取数据的最终权重，并将其作为D-S证据理论中的基本概率分配进行决策.在处理冲突证据、一致证据及不同数量证据等方面的数据融合问题时与其他方法对比，所提方法收敛更快，准确度更高.故障诊断的应用实例表明，所提方法的不确定性更小，优于现存的其他方法.     

外界气温波动对大体积混凝土温控的影响分析

本文针对外界气温变化下的大体积混凝土温度场和应力场进行研究,引入外界气温函数,并利用AN-SYS接口进行二次开发仿真。结果表明,由于恒温工况下的计算结果忽略了日内气温变幅,其最大拉应力出现时刻后推,而且计算结果偏小,不利于进行混凝土的温控防裂。在实际温控中,人们应考虑外界气温波动的影响,制定合理的温控措施。     

基于深度学习的多STBC盲识别算法

针对空时分组码(space-time block code, STBC)识别中多种编码类型难区分的问题, 提出了一种基于卷积神经网络的STBC盲识别算法。该算法首先将接收信号采用自相关函数的频域预处理, 输入到卷积神经网络中对信号特征进行提取, 全连接层对特征进行映射, 实现对6种STBC类型的识别。仿真实验结果表明, 在无信道和噪声等先验信息的条件下, 所提算法能够有效区分3种相似度高的STBC3码, 且将STBC可识别的编码类型由目前的4种扩充到6种, 识别准确率能达到96%。该方法的复杂度较低, 不需要利用大量样本数据, 实时性高, 具有较好的工程应用价值。