“经线(子午线)”“纬线”“经度”“纬度”探源

明末清初,意大利传教士利玛窦来华,他给中国带来的不只是基督教,还有西方的科学,如地理学、天文学等。他创制了不少名词,如“经线(子午线)”“纬线”“经度”“纬度”等,这些名词一直沿用至今,而且成为中日两国相关学科中的标准术语。     

轴向磁场作用下平均Taylor涡对湍流脉动的影响

采用基于高精度电流守恒格式的直接数值模拟方法，对轴向磁场作用下导电流体的湍流Taylor-Couette流动进行计算.在等电势边界条件的同心圆筒中，磁场与感生电流引起的反向周向速度分布、以及其对平均流动的影响被揭示出来.采用两种不同的湍流流场平均方法，将湍流中的全部脉动划分为平均流动(Taylor涡)的贡献和湍流的贡献.通过计算不同磁场强度下的湍动能的分布，对比分析轴向磁场对平均Taylor涡流和湍流两种贡献方式的影响.     

汽车理论课程平行分层化教学思路研究

汽车理论课程是车辆工程专业核心课程,其课程内容涉及车辆系统性能分析与跨学科知识点的交叉,在新工科教学理念下,传统教学模式在车辆理论分析、2自由度操纵稳定性模型、平顺性模型等内容上并不能适用于整车研发的实际需求。针对此现实问题,提出利用ADAMS软件驱动汽车理论内容平行化、分层化教学思路研究,采用软件中悬架模型、转向模型、轮胎模型、路面模型、制动及整车模型对汽车理论课程中的各个环节内容提供支撑,打通"理论教学、实践教学、企业研发"3个环节之间的屏障,使学生能够快速运用所学知识投入到生产实践中,同时转换学生思维中的传统车辆设计理念,改善课堂效果,提升教学质量。     

MADDPG算法并行优先经验回放机制

多智能体深度确定性策略梯度(multi-agent deep deterministic policy gradient, MADDPG)算法是深度强化学习方法在多智能体系统(multi-agent system, MAS)领域的重要运用,为提升算法性能,提出基于并行优先经验回放机制的MADDPG算法。分析算法框架及训练方法,针对算法集中式训练、分布式执行的特点,采用并行方法完成经验回放池数据采样,并在采样过程中引入优先回放机制,实现经验数据并行流动、数据处理模型并行工作、经验数据优先回放。分别在OpenAI多智能体对抗、合作两类典型环境中,从训练轮数、训练时间两个维度对改进算法进行了对比验证,结果表明,并行优先经验回放机制的引入使得算法性能提升明显。     

SAR图像并行拼接方法研究与实现* 〖HT4K〗——基于改进完全二叉树模型

随着SAR成像技术的快速发展，SAR图像覆盖的地域范围与成像精度也在迅速增长，这对SAR图像拼接工作的实时性提出了挑战;文章对SAR图像序列特征进行深入分析，提出了采用基于分割的完全二叉树模型进行SAR图像的并行拼接，并使用MPI点对点通信方式对之进行了不同数量机群规模下的实现；对比实验证明，基于该方法的并行拼接工作比传统并行拼接方法在降低拼接时耗上更加有效，且并行拼接后的完整图像效果良好.     

同向双螺杆间隙对含能材料加工过程的影响研究

为研究螺杆间隙对流道中药浆的安全性能和混合效果的影响，在螺杆构型相同的情况下，设置1.2、1.6 mm和2.0 mm 3种不同的螺杆间隙，建立非等温流场模拟模型，用模拟计算得到的压力、温度和剪切应力来评价流道中药浆的安全性能，用加权平均剪切应力和累积停留时间分布来评价螺杆的分散混合和分布混合能力。结果表明：随着螺杆间隙的增大，流道中药浆的安全性提高，混合效果变差。     

基于PFC 2D的含节理岩体单轴压缩数值模拟

基于颗粒流方法模拟含节理岩体的单轴压缩破坏过程,并对不同节理倾角的岩体进行单轴压缩数值模拟,研究不同节理倾角岩体的裂纹扩展路径、破坏形式以及强度变化规律。结果表明:(1)在单轴压缩破坏过程中,岩体节理倾角不同,裂纹扩展与最终破坏形态不同,但破坏过程基本一致;(2)当节理倾角从0°到90°的变化过程中,抗压强度随节理倾角的增大先减小后增加,总体呈"U"型分布规律,并在倾角为60°时达最小值。     

基于Kriging模型的多点加点准则和并行代理优化算法

针对并行仿真环境下复杂工程系统的优化设计问题,提出一种基于Kriging模型、多目标策略和聚类方法的并行代理优化算法.该算法的多点加点准则,以同时优化期望改进准则和可行性概率准则为目标,首先生成兼具目标响应改进和可行域边界刻画功能的备选试验点集;再利用聚类方法从备选点集中选取多个有代表性的新试验点.通过两个数值算例和一个工程算例,将所提并行优化算法与已有算法做比较,结果表明所提算法具有更高的优化精度、效率和稳健性.     

基于关键链和混合优化算法的舰船多项目并行建造进度管理方法

针对舰船多资源约束、多项目并行建造条件下进度优化与管理能力的不足,提出了一套进度管理方法。首先,基于关键链理论给出了多资源约束下舰船多项目并行建造进度管理步骤。其次,构建了舰船多项目并行建造进度优化模型,可实现在优化并行项目总工期的过程中通过合理分配各种资源获取最佳项目实施组合。最后,设计了适合于舰船建造等大型复杂工程项目求解的混合优化算法,并通过算例验证了方法的实用性。     

基于深度学习的节假日高速公路交通流预测方法

准确的预测节假日期间高速公路交通流量，能够为节假日高速公路应急管理提供重要的数据基础。利用深度学习的理论框架建立了LSTM-SVR 预测模型，利用BP 神经网络对样本数据进行处理，再将LSTM 捕获的数据特征输入SVR 回归层中实现交通流预测。选取“ 十一” 黄金周前后时段，利用位于丽江市的交调站流量监测数据对LSTM-SVR 模型进行验证，并将LSTM-SVR 模型与其它模型预测效果进行对比。发现LSTM-SVR 模型在节假日不同时段、天气、流量状态下的高速公路交通流预测中有较好的适用性。