基于八叉树优化的MoM-PO/PTD混合算法分析目标电磁散射及辐射问题

在综合利用矩量法(method of moments, MoM)和物理光学(physical optics, PO)方法的过程中, 要精准识别和划分PO位置处于点光源照射情况下的暗区和亮区。传统的识别划分手段的时间复杂度为O(N²), 当面片数量N增多时, 所需的时间呈现出急剧增长的趋势。文中应用八叉树和后向追踪算法, 对PO亮区判断过程进行加速, 可将时间复杂度由N²降为NlgN。由于计算PO区域电流时没有考虑边缘绕射造成的影响, 导致计算误差较大。鉴于此, 本文在计算过程中引入物理绕射理论对混合算法加以改进, 并通过与FEKO中的MoM相比较, 说明了修正后的混合算法能够有效提升计算精度。     

排气消声器模态分析及降噪性能优化

汽车排气系统的振动和噪声是影响乘坐舒适性的因素之一。为研究排气消声器结构模态和声腔模态对消声器降噪性能的影响规律,建立声学有限元模型计算壳体结构模态和声腔模态,并分析各自振型模态和固有频率之间的关系。结果表明:在低频率范围内,壳体结构模态和声腔模态的固有频率发生耦合共振,导致降噪效果不佳;增加消声器外壳壁厚可提升结构固有频率,降低排气系统振动和辐射噪声水平。     

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。     

《荀子·成相篇》研究综述

《荀子·成相篇》因其特殊的句式结构和晦涩难解的篇题,向来受到学者的关注。自唐代杨倞为《荀子》做注以来,历代学者主要从"篇题释义""文体探源""内容解读与文学价值""其他问题"四个方面研究《荀子·成相篇》,取得了颇为丰富的研究成果。纵观这些研究成果,目前学术界对《荀子·成相篇》的研究已经比较全面,对文本的研究也在不断细化。在今后的研究中应该努力更新研究理念、转变研究焦点,推动《荀子·成相篇》的研究不断向纵深发展。     

两个新的q级数展开式

利用拉马努金西塔函数，建立两个新无穷乘积系数子列的生成函数，并且得到这两个无穷乘积系数的符号是以5为周期的。     

苏里格气田马家沟组膏模孔型储层特征及成因

含“膏模”孔泥粉晶云岩是鄂尔多斯盆地马家沟组上组合地层重要储集岩类型，其形成时间和成因对于该类型储层的认识具有重要意义。研究利用苏里格东区丰富的取芯资料，根据岩芯、薄片等观察手段，结合常规物性测试分析，综合研究含“膏模”孔型储层特征及其成因。结果表明，“膏模”孔主要发育于泥粉晶白云岩中，位于向上变浅序列中部，常可见未充填—半充填型与全充填型两类。储层特征方面，该类储集岩主要发育“膏模”孔充填残余孔、渗流粉砂间微孔和基岩晶间溶蚀微孔3类储集空间，物性测试显示储集性能优越，平均孔隙度可达5.34%，平均渗透率为1.02 mD。纵向沉积序列显示“膏模”孔发育受沉积旋回控制，旋回中部“膏模”孔内存在溶蚀，内为云质渗流粉砂充填，旋回顶部具有暴露特征，且可见下一次海侵泥质灌入岩溶系统内，各类特征均指示“膏模”孔形成与准同生期岩溶相关，即“膏模”孔形成于准同生期，而非传统认识的表生阶段。     

超声场中振荡微泡对血管壁的生物力学效应

血管内受束微泡振荡所产生的生物力学效应在靶向药物传递、开放血脑屏障等具有重要的医学应用。本文从生物力学角度,创建了一个气泡-流体-固体耦合动力学模型,利用有限元法,研究超声场中振荡微泡与血管壁的相互作用,得到不同超声频率、血管尺度及不同初始半径微泡对血管壁的应力及应变分布。结果表明:频率1.0～1.5MHz时,血管壁应力随频率增大而降低;1.5～2.0MHz时,应力随频率经历半个正弦波形的变化,2.0 MHz之后不同初始半径微泡对血管壁的应力趋向一个相等的稳定值;当频率和初始微泡确定时,血管壁应力随血管半径先增大后变小,血管越厚,其应力和振动幅值都相应变小。三种不同初始半径微泡在不同血管半径中能产生有相应的应力极大值,其中较小初始半径微泡应力最大。本模型可用于计算不同声参数、血管尺度及不同初始微泡半径时的生物力学效应,为血管损伤评估提供参考。     

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%.     

晶体塑性有限元分析开孔对多晶板材力学性能的影响

基于 ABAQUS 子程序 VUMAT 二次开发平台, 将位错和孪晶的演化过程引入晶体塑性有限元方法(crystal plastic finite element method, CPFEM)中, 实现了多晶塑性材料力学行为的有限元模拟, 并通过试验和模拟结果的对比, 验证了所提出方法和二次开发程序的有效性. 应用含孪晶效应的晶体塑性有限元方法 模拟分析了孔洞对于板材开孔问题的影响, 结果表明: ① 当孔径小于板宽一半时, 强度损失采用线性近似估算值是偏于安全的, 而超过板宽一半时, 不宜采用线性估算值; ② 当孔距较小时, 孔径排布方式对开孔板材的韧性以及极限承载力有重要影响, 排布方式可分弱影响区、强影响区和过渡区 3 种模式. 对于承受单向拉伸荷载的板材, 开孔时应选择沿轴线排布的方式.     

基于改进Lagrange乘子法的交通信号配时优化研究

为提高交叉口的机动车通行效率及环境效益,采用改进罚参数来构造一种新的Lagrange乘子法对交叉路口的交通信号进行优化配时。通过权重系数建立车辆延误与尾气排放的数学模型,利用改进Lagrange乘子法进行优化,将其结果与两种典型智能算法的优化结果进行对比,并利用VISSIM(Verkehr in Stadten Simulation)微观交通可视化仿真软件进行验证。实验结果表明,该方法优化的信号配时使车辆延误降低19.89%,尾气排放量降低2.379%,可见大比例优化了交叉口的车辆延误,同时可以降低尾气排放量。