正交激励超声切削装置的椭圆轨迹偏转与校正

为研究超声椭圆振动切削（ultrasonic elliptical vibration cutting,UEVC）刀尖轨迹形成及控制,解决刀尖轨迹非正椭圆问题,建立二维正交柔性导波UEVC装置刀尖轨迹的运动学模型;分析90°相位差下非正椭圆轨迹产生原因,建立刀尖轨迹校正模型,并推导出基于正椭圆轨迹下的刀尖轨迹偏转模型。通过实验对刀尖轨迹校正模型进行验证,校正后轨迹偏离坐标轴1.67°,小于校正前偏离角度。实验结果表明,该模型能够有效地校正刀尖轨迹,可在轨迹控制方面为后续研究刀尖轨迹偏转及变刀尖轨迹超声振动加工提供理论基础。     

冷水鱼固着类纤毛虫PCR检测方法探讨及感染因素分析

针对冷水鱼养殖中固着类纤毛虫检测难和污染源不明确、种类鉴定难的问题,对冷水鱼养殖环境中固着类纤毛虫的主要寄生种类及感染因素进行调查分析,在不同季节于河北省内采集冷水鱼和水环境样本。首先,采用形态学方法对鱼体及水环境中的固着类纤毛虫进行初步鉴定;然后,建立PCR方法进行分子水平鉴定,并进行系统发育学分析;最后,对冷水鱼感染寄生虫的原因进行分析。形态学鉴定结果表明,冷水鱼寄生的固着类纤毛虫主要有累枝虫(Epistylis sp.)和钟虫(Vorticella sp.)2类;引物设计、敏感性和特异性试验结果显示,建立的寄生虫PCR检测方法有效,测序比对和系统发育分析结果进一步验证了其形态学结果;运用已建立的PCR方法检测出固着类纤毛虫在水环境中高达94.38%,鱼体广泛寄生,感染率达到了100%;且无季节差异,水体中的虫体可能是造成鱼长期感染的原因之一。研究数据可为冷水鱼病害的科学预测、预防和治疗提供依据,同时为冷水鱼养殖产业的可持续发展提供疫病防治参考。     

基于STIRPAT模型的京津冀“碳达峰”预测研究

为了解决京津冀地区碳排放量达峰问题,以河北省为例,研究京津冀碳排放达峰实现路径,对京津冀未来的碳排放量进行预测分析,建立以河北省2004—2021年碳排放相关数据为基础的STIRPAT碳排放预测拓展模型。设置了6个情景,通过综合考虑人口规模、人均GDP、城镇化率、产业结构、能源强度、能源结构数据的变化速度,模拟不同情景下京津冀2022—2040年的碳排放趋势,进而预测京津冀三地的“碳达峰”时间与碳排放峰值。结果表明：北京除清洁发展情景是在2030年达峰,其余情景均在2035年达到峰值;天津除经济放缓情景是在2030年达峰,其余情景均在2035年实现“碳达峰”;河北除基准情景在2035年达峰外,其余情景均是在2030年达到峰值。所提的碳排放预测拓展模型在考虑多情景分析下,就京津冀地区如何控制和减少碳排放量提出相关建议,可为京津冀低碳经济的发展提供一定的参考依据。     

增强型注意力网络点击通过率预估方法

针对以往模型在对点击通过率(click-through rate,CTR)进行建模预测时,存在着特征重要性学习不足、特征交互低效等问题,提出了一种增强型注意力网络预估模型,用于动态学习特征重要性和特征交互信息,模型主要由注意力层、双线性交互层和全连接神经网络层构成。注意力层的多尺度多头自注意力机制通过设置不同尺寸子空间增强特征重要性学习能力,在得到特征重要性后,进一步采用张量积双线性交互学习特征交互信息。通过对注意力的子空间尺寸大小、张量积交互形式、神经网络层数和节点个数等进行定量分析,确定模型的最佳参数。实验证明,该模型相比已有模型拥有更好的预测能力。     

一种新型三水箱太阳能热水系统及控制策略

在传统集中式双水箱太阳能热水系统的基础上,提出一种引入补水加热水箱的新型三水箱太阳能热水系统,并进一步开发了相应控制策略,以在太阳辐射量较低和较高情况下均可充分利用该水箱蓄存太阳能并对补水进行加热,从而实现系统太阳能保证率的提升和辅助热源运行时间的减少. 为探究所提系统的运行性能,建立了TRNSYS仿真模型并通过实验对其进行了验证. 在该模型的基础上,对该系统运行性能及相应影响因素进行了分析. 研究结果表明,与传统系统相比,所提系统全年太阳能保证率的相对提升率为22.42%;单纯增大补水加热水箱体积并不会使得系统全年太阳能保证率不断提升,因此实际应用中应综合考虑系统全年太阳能保证率与初投资以合理选择补水加热水箱体积;在不同用水行为模式下所提系统与传统系统相比均可更为充分地利用太阳能. 此外,针对长沙地区某居住建筑的经济性分析显示,与传统系统相比,采用所提系统后年运行费用降低了18.31%,相应投资回收期为0.66年.     

神经网络校正的EKF在高超声速目标跟踪中的应用

针对临近空间高超声速目标高度非线性、强耦合、高机动、时变参数、和独特气动特性等特点,综合运用军事运筹学理论与方法、系统建模技术、神经网络技术以及计算机仿真等,提出基于神经网络校正的扩展卡尔曼滤波(EKF)算法,并在高超声速目标跟踪中进行了应用研究。采取神经网络的学习能力来克服卡尔曼滤波发散问题,通过卡尔曼滤波后加一级误差处理环节使滤波收敛。仿真结果表明:该算法在目标发生较大机动时仍能保持较高的跟踪精度。     

水质分析中的精密度─偏性分析质量控制试验

通过对“铬酸钡比色法测定水中硫酸盐”分析方法进行的精密度、偏性试验,介绍了该试验在水质分析质量控制中的应用．     

离散正交小波包及其在噪声抑制中的应用

研究有限长序列的小波包处理和噪声抑制的方法,方法用正交共轭滤波器构造有限维内积空间的正交值和分解及有限长离散小波包,分析了噪声的小波包分解系数的特性,并提出小波包变换域降噪的方法。     

分形编码中的最优压缩映射

提高传统分形压缩编码的性能。方法将分形变换编码建模为一个不等式约束条件下的非线性规划问题,将压缩射条件作用到最优射的求解过程中,得到全局意义上的最优压缩映射,给出了该模型及相应的求解算法,对算法收敛性,初始点选择等问题进行了讨论。     

一种神经网络实现GPS导航定位算法

目的 研究ＧＰＳ接收机状态解算的估计方法。方法 利用Ｈｏｐｆｉｅｌｄ神经网络对ＧＰＳ接收机数据进行处理,结果 以统计自述平均误差和均方根误差作为衡量性能的指标,神经网络方法与迭代量小均方误差算法相比较定位误差减小,结论利用神经网络实现ＧＰＳ接收机状态解算是可行的,且与迭代最小均方误差算法比较,可提高定位精度。