d>4情形下广义布朗单的截口常返性

为研究广义布朗单在d>4且满足一般条件下的截口常返性，基于方差测度函数等高线上的点所对应的t轴纵坐标，利用数学归纳法定义指标集的s轴区间的可数个分划点，再利用纵坐标和分划点,将指标集可数分割为位于有限个等高线间的矩形块，从而把广义布朗单的截口常返性集转化为指标集为上述矩形块的截口常返性集的并集。在假设方差测度函数的等高线与指标集的s轴所围成部分的方差测度有上界的条件下，结合Borel Cantelli引理，证明P{s >0，使得过程t→W(s,t)是区域常返}=0。研究结果表明:当d>4时，广义布朗单是非截口常返的，且所需要的条件对于常见的Lebegue Stieltjes测度均满足。     

LINE-SERU转化的评价分析——以某医疗制造企业实施SERU为例

面对日益增加的需求不确定性及激烈的市场竞争,SERU (赛汝)生产方式应运而生,并广泛应用于日本电子装配制造企业.国内一些制造装配业正尝试将传统的流水线转化为SERU装配方式,简称LINE-SERU转化.一些文献报道了日本企业实施LINE-SERU转化的效果,而学术界对国内企业实施SERU装配方式的生产组织与运行效率缺乏理论分析和标杆分析.本文以国内某医疗器械装配企业实施LINE-SERU转化为例,通过理论分析和数据分析,系统地讨论了国内企业实施LINE-SERU转化的背景、过程、影响因素及生产组织形态,从多维度比较分析了改善效果及原因;总结了国内企业与日本企业在SERU系统的构建方式、布局形态和企业文化等方面的差异.研究发现,中国企业处于LINE-SERU转化的初期,SERU系统具有其独特的组织形式,在提高生产效率、缩短生产周期、减少在制品数量、精简作业人数和降低次品率等方面均有显著提升,但改善效果不同于日本企业.建议国内企业依据其人力资源特征构建SERU系统、优化单元布局、培育以人为本的企业文化,以提高系统柔性和改善效率.     

基于概率神经网络的地铁车站易损性分析

基于深度学习方法提出了一种地震响应概率模型，并基于此模型推导了地铁车站结构极限状态超越概率的计算公式，以评价结构的地震易损性。首先采用主成分分析对地震强度指标进行正交化和降维；为了克服传统地震响应概率模型中地震动强度指标与结构地震响应指标服从对数空间线性分布假设的局限性，基于BP神经网络建立趋势模型以预测结构的地震响应；基于概率神经网络建立误差模型以描述基于统计的趋势模型与基于物理机制的数值模型之间的误差，以拓展残差的齐次方差正态分布假设的严格限制。最后，以上海典型2层三跨地铁车站为算例，计算得到其易损性曲线。结果表明，基于深度学习建立的趋势模型较好地模拟了地铁车站结构地震响应随地震强度指标第一主成分的非线性变化特征；建立的误差模型准确地描述了趋势模型预测值的残差随地震强度指标第一主成分的方差非齐次特征。     

基于改进主观贝叶斯方法识别电熔镁炉异常工况

电熔镁炉熔炼过程信息包含大量的不确定性，基于大数据分析的方法难以应用.为准确识别电熔镁炉熔炼过程的异常工况，提出一种基于改进的主观贝叶斯在线规则推理方法.传统的主观贝叶斯方法参数赋值范围过大，针对这一问题，使用映射函数将参数赋值范围缩小到有限区间，以提高方法的实用性.在规则推理时，使用模糊隶属度函数对观察和证据进行模糊匹配，以提高工况识别的鲁棒性和准确率.仿真分析表明该方法可以有效描述规则中的不确定性信息，准确识别电熔镁炉熔炼过程的异常工况.     

数据驱动的铝基复合材料性能预测和逆向设计

采用数据驱动的方法对 SiCp(0.5CNT)/7075Al 铝基复合材料的化学成分以及制备工艺进行了分析, 针对抗拉强度和延伸率两个力学性能进行了特征重要性分析, 构建了包含 8 种机器学习算法的集成框架, 自动进行模型的参数调优和最优模型选择, 并在此基础上进行了材料逆向设计. 实验结果表明, 在 470 ${^\circ}$C 固溶 40 min, 120${^\circ}$C 时效 15 h 的热处理工艺下, SiCp(0.5CNT)/7075Al-1.0Mg 复合材料抗拉强度和延伸率的预测值为 617.48 MPa 和 2.98%, 实验值为 647.0 MPa 和 3.31%, 两项物理性能的平均绝对百分比误差(mean absolute percentage errors, MAPE)较小, 依次为 4.56% 和 9.97%. 这说明本数据驱动方法对铝基复合材料的工艺优化和性能提升有一定指导意义.     

根的存在定理的推广及其应用

众所周知，在《数学分析》中会遇到连续函数的一个重要定理，即根的存在定理，此定理对方程根的存在性判别起着重要作用.将这方面已有的定理进行推广，并用例题说明其应用情况.     

SAm级防撞活动护栏碰撞仿真分析

针对目前高速公路中央分隔带开口处活动护栏防撞等级较低的问题,提出了一种SAm级混凝土活动护栏及一种新型连接装置。基于有限元的方法,建立车辆与护栏的碰撞模型,通过LS-DYNA对车辆与护栏碰撞过程进行求解,根据不同车型的碰撞结果分别在缓冲,阻挡和导向性能上对护栏的安全性能进行评价,其中小型车辆与护栏碰撞后的OIV(Occupant Impact Velocity)值<12 m/s,ORA(Occupant Ridedown Acceleration)值<20 g且车辆没有驶出导向框;大型车辆与护栏碰撞后没有发生穿越、骑跨等现象且车辆没有驶出导向框,均满足护栏安全性能评价标准。     

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。     

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LQG控制的整车8-DOF系统振动分析

建立了整车8-DOF系统动力学模型,考虑了主动悬架控制,并增设了主动座椅控制,设计了车辆主动悬架系统的LQG控制器。基于Matlab仿真平台建立了整车8-DOF系统动力学仿真模型,对所得最优控制策略下的动态响应进行了仿真验证。仿真结果表明:为了改善人椅系统质心及车身质心的跳振性能需要在一定程度上弱化各轮轮胎动位移性能。从控制效能上来看,该最优控制器能够满足各行驶状态下对悬架性能的要求,改善了车辆的行驶平顺性。