基于模糊故障树的柴油发动机故障诊断方法研究

机车在交通运输领域有着不可替代的作用,提高机车的运用和维修的可靠性是实现其功能的保证。本文将模糊数学理论与故障树分析方法相结合,建立了16V240ZJ型机车发动机的故障树模型,对以发动机不能正常起动为顶事件的模糊故障树的模糊算子进行了分析计算;并对该模糊故障树进行了定性及定量分析。通过对燃油供给系统、空气供给系统、起动系统及其主要组成部件发生故障的概率分析,得到了机车不能正常起动的故障树顶事件发生的模糊概率隶属曲线及顶事件发生的概率可信区间。采用模糊故障树对发动机的故障进行诊断的方法克服了传统故障树分析中需要大量可靠性数据和部件失效精确概率值的缺点,同时为开展机车的运用和维修工作提供了一定的理论分析基础。     

高载量钴离子掺杂MnO2用于高性能锌离子混合电容器

通过恒流电沉积的方法在柔性碳布上制备了钴离子掺杂的MnO₂,其负载量达到13.8 mg/cm²。利用X射线衍射仪（X-ray diffractometer, XRD）、扫描电子显微镜（scanning electron microscope, SEM）、X射线光电子能谱（X-ray photoelectron spectrometer, XPS）和电化学工作站等对材料的结构和性能进行表征,探究了钴离子掺杂对MnO₂电化学性能的影响。结果表明,当该电极与活性炭组装成液态锌离子混合电容器（zinc ion hybrid capacitors, Zn-HCs）时,Zn-HCs在2 mA/cm²的电流密度下,面积比电容高达5 883.0 mF/cm²,面积能量密度为3 154.9 μWh/cm²,与锌离子电池的能量水平相当。当该电极与活性炭组装成准固态柔性Zn-HCs时,Zn-HCs具有较好能量密度（在1 mW/cm²的功率密度下达1 351.1 μWh/cm² ）的同时具有优异的机械柔韧性,使Zn-HCs有望应用于新一代的柔性可穿戴设备。     

香飘万里美名远扬武义农民俞学文打造"中国有机茶第一品牌"

浙江省武义县是"中国有机茶之乡",武义县委县政府高度重视有机茶产业的发展,出台专门扶持政策,积极鼓励农业龙头企业技术创新,为有机茶产业的发展提供技术支撑。政府的着力推动,培育壮大了一批有机茶龙头企业,使它们成为推进全县有机茶产业发展的领头羊。武义更香有机茶业开发有限公司就是在政府关心支持下发展壮大的有机茶龙头企业之一。     

飞行巡线机器人悬停控制系统仿真与设计

针对通讯线路和电力传输线快速发展的趋势,提出使用旋翼直升机作为飞行式巡线机器人的设想。在刚体、非完整假设和飞行原理基础上,建立了巡线机器人以翻滚、俯仰和偏航角为广义坐标的动力学方程。采用线性化方法得到以三个姿态量为输出,以俯仰、翻滚通道输入量、旋翼升力和尾桨配平力为控制输入的悬停状态空间和控制方程。同时,使用极点配置法得到所需的控制输入,并设计了以TMS320F2812DSP为主控芯片的控制系统。Matlab仿真和实验证实了本方法的可行性和易实现性。     

基于RBF神经网络的多变量系统PID解耦控制

针对工业生产过程中的多变量耦合系统采用传统控制方法不能达到满意的效果,提出了一种基于神经网络的PID解耦控制方案。在实验研究中,采用改进型动态BRF神经网络辨识器,在线辨识多变量系统的非线性时变模型,同时自动调整PID控制器各项参数,最终实现对系统的智能化解耦控制。给出了BRF神经网络的拓扑结构和算法,并对一组二变量强耦合时变系统的控制过程进行了计算机仿真,结果表明:基于BRF神经网络的PID控制不仅超调量小、响应速度快、控制精度高,而且具有很强的鲁棒性和自适应能力。该设计方案使得解耦后的多变量系统具备了良好的动、静态特性。     

疏水性固体酸Zr(SO4)2·4H2O/AC催化合成柠檬酸三乙酯

将Zr(SO4)2·4H2O(ZS)负栽在活性炭(AC)上制备疏水性固体酸ZS/AC催化剂,用于催化合成柠檬酸三乙酯.探讨了各影响因素对柠檬酸三乙酯收率的影响.结果表明,当四水硫酸锆的负载量为30%、催化剂处理温度为110℃、催化剂用量为柠檬酸质量的4%、酸醇摩尔比为1:5.5、100℃反应5 h时,产物收率可达97.6%.催化剂重复使用四次后产率仍保持在93%以上,且易分离,不污染环境.     

基于人工神经网络的并行决策支持系统研究

由于现有的串行程序式符号存处机制使决策支持系统的发展受到极大的阻碍。本文首先分析了目前决策支持系统研究中存在的问题。介绍了其于神经网络的并行决策支持系统研究框架,阐明了神经网络实现并行处理的机制,并具体分析了各级的基本任务与实现方法。     

Q-学习算法在CGF系统中的应用

CGF中的战场决策仿真十分复杂,要求CGF实体应能根据知识库做出类似人类的决策行为。目前,CGF系统中的决策模块大多是硬编码的,不能满足军用仿真发展的需求,这就要求CGF系统具有学习和自适应能力。Q-学习方法是一种特殊的增强学习方法,可以通过多次迭代计算正/负效益进行主动学习。本文介绍了Q-学习及其在CGF系统中的应用。这种较新的机器学习方法,在CGF中有着良好的应用前景。     

南黄海B10孔的孢粉分析及其反映的气候变化特征

对南黄海的B10岩芯进行了高密度的孢粉分析, 划分出8个孢粉带, 并结合¹⁴C测年和浅地层剖面资料, 对该孔所记录的自晚更新世末期以来的气候和环境变化进行探讨, 得出如下结论: (1) 植被演替过程为含阔叶树的针叶林-草原→针、阔叶混交林→以针叶树为主的针、阔叶混交林-草原→含常绿阔叶树的针、阔叶混交林→阔叶为主的针、阔叶混交林-草原→含常绿阔叶树的落叶阔叶林-草地→阔叶为主的针、阔叶混交林-草原→含常绿阔叶树的针、阔叶混交林; (2) 气候变化历史为冷干→温湿→冷干→暖干→温湿→热干→温干→暖干; (3) 沉积环境由陆相→滨海相→陆相→滨岸-浅海相; (4) 黄海暖流在早全新世便已形成, 而非形成于大暖期.     

基于时间序列特征表示与信息融合的ICU患者死亡风险预测

ICU中患者的死亡风险预测被认为是重要临床预测任务之一,准确地预测ICU患者的死亡风险可提供有关患者的病情信息,便于及时采取措施来干预,同时有助于有限医疗资源的有效分配.ICU患者病情不稳定,需要密切的监护,大量临床数据被相关监测设备采集、记录和保存,为ICU患者的相关临床决策提供重要参考.以ICU患者30天死亡风险预测为研究目标,基于重症监护医疗信息市场Ⅲ数据库,构建ICU患者死亡风险预测模型,分析相关影响因素,以支持医疗实践中的临床决策.首先提取相关患者数据并进行预处理,采用多种统计量对时间序列特征进行表示;随后选取基分类器,基于融合遗传算法和模拟退火算法的混合优化算法对相应基分类器进行特征选择,基于信息融合思想采用集成学习方法将分类器以装袋方式进行集成,采用真实数据对模型进行验证,并基于准确率、F₁评分和AUC三个评价指标与经典死亡风险预测模型进行比较,展现出较好的性能;最后基于信息融合对ICU患者死亡风险重要影响因素进行分析,发现集中趋势类统计量更为重要,为临床决策提供参考.