战略性新兴产业自主技术创新能力形成的动力体系

战略性新兴产业自主技术创新能力形成过程是一个动态的复杂系统。本文用系统分析方法,分析了战略性新兴产业自主技术创新能力形成的关键因素,通过构建因果关系图,揭示了系统内部各要素间的相互关系和循环作用过程;在此基础上,建立了系统动力学模型,以湖南航空航天产业的数据为例,运用Vensim软件对模型进行仿真模拟。结果表明,科技人才、创新环境和合作创新与创新产出之间均存在明显的正相关关系,建立的系统动力学模型能够较好地拟合实际系统,对加快战略性新兴产业自主技术创新能力形成具有重要的现实意义。     

预防维修决策分析

针对现代地空导弹武器系统维修时间不服从指数分布的特点,在系统寿命、预防维修时间和修理时间均服从一般分布的情况下,研究了系统的不完善预防维修策略问题。利用半马尔可夫过程建立了不完善预防维修模型;给出了不完善预防维修可用性的计算方法;在系统稳态可用性最大化原则下,提出了一种判别是否采用预防维修的有效方法。     

基于SoSE的装备体系RMS论证方法研究

装备体系可靠性、维修性、保障性(reliability-maintainability-supportability,RMS)是装备体系作战效能发挥的基础。体系工程中需求开发过程从能力要求分析开始,然后进行体系结构建模并基于体系结构给出需求方案。装备体系RMS论证即是对装备体系RMS能力要求进行分析并提出RMS指标,也遵循这一过程。首先,基于SoSE需求开发过程和装备体系特点给出装备体系RMS论证框架。接着,基于质量功能展开方法给出装备体系RMS能力要求分析过程,从装备体系使命任务出发,建立装备体系RMS能力要求映射模型,并提出相应的RMS能力指标求解方法。然后,基于面向RMS的装备体系结构框架,将RMS能力分析得出的初步RMS能力指标作为输入,基于多智能体仿真技术提出美国国防部体系架构驱动的装备体系RMS仿真框架,从而通过仿真权衡论证出最终的装备体系RMS指标。最后,对典型使命任务下的航母装备体系舰载机保障过程进行了案例分析。     

基于混合神经网络的序列推荐算法

为了提高推荐算法的推荐性能,在序列建模过程中,针对循环神经网络(recurrent neural network,RNN)无法并行运算导致建模速度与准确度较低,以及在偏好预测过程中对用户不同阶段偏好没有动态融合的问题,提出了一种基于混合神经网络的序列推荐算法.在算法模型的用户交互序列建模阶段,考虑到用户近期偏好变化频繁...     

中国基金管理费激励的有效性

管理费激励的有效性取决于基金资金流与基金业绩之间的关系.本文通过建立多变量的回归模型,采用开放式股票型基金的季度数据对中国基金市场存在的"赎回异象"和流业绩关系的特征进行了实证.从实证研究结果,本文发现中国基金市场由于业绩与基金流量之间存在较小的正的系数,以及统计显著性不高等,管理费激励虽然有一定的作用,但效果并不突出.而且在管理费激励制度下,中国基金市场中的流业绩关系没有显著的特征,表明投资者对基金业绩排名不敏感,说明中国基金投资者的理性程度还不够,正处于从非理性到理性的过渡阶段.最后,针对中国基金市场,提出了增强中国基金管理费激励效率的相关政策建议.     

一种分级超结构换热器网络综合优化方法及其应用

对分级超结构换热器网络模型的温度计算提出了一种通用的精确解方法,同时得到了显式解析解,并以这一解析解为基础,设计了以遗传算法和模拟退火算法为主,结合最速下降法的混合遗传算法,此外还在算法中引进精英策略和结构变异策略.应用实例的计算结果显示了这一混合遗传算法对于换热器网络的参数和结构都具有良好的搜索能力.     

多活性级递增叫价组合拍卖方法

组合拍卖是多A gen t系统中进行资源分配和任务分配的重要方法。递增叫价组合拍卖可减少买方对物品估价值的暴露。然而在现有的递增叫价组合拍卖中,效用随着时间复杂度的降低迅速减少。该文提出一种多活性级的递增叫价组合拍卖方法,并给出了理性买方策略。该方法是对iBund le拍卖方法的扩展。买方可对物品组合在不同的活性级上加价,使得拍卖兼顾了时间复杂度和效用。实验表明,在时间复杂度不超过iBund le的情况下,该方法拍卖的效用最大率、总效用率、卖方效用率三项指标都明显高于iBund le。     

湖南地区装配式混凝土外挂墙板接缝宽度研究

装配式混凝土外挂墙板接缝宽度影响建筑的结构和防水性能,我国现行标准JGJ/T 458根据气温、抗震设防烈度等因素的不同,提出了设计计算方法,但计算过程十分繁琐﹒基于此,本文针对湖南地区气温、抗震设防要求和风荷载,分别按我国JGJ/T 458、美国PCI手册与德国DIN 18540的计算方法对比分析了混凝土外挂墙板的接缝宽度大小,并提出了适合湖南地区的装配式混凝土外挂墙板的接缝宽度的简易设计方法﹒     

基于改进信息熵和LSTM网络的轴承故障诊断

针对传统的时频域故障诊断方法无法对故障实现自适应识别和分类,且准确率较低的问题,提出一种基于改进信息熵(improved information entropy, IIE)的长短时记忆网络(long-short time memory network, LSTM)方法。首先对原始信号分别进行集合经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition, EEMD)和变分模态分解(variational mode decomposition, VMD);将包含故障信息的所有本征模式分量(intrinsic mode functions, IMF)进行信息熵的求取;通过信息熵反映IMF的信息量和峭度指标对描述冲击成分的优势改进信息熵,构成特征向量;最后结合LSTM处理非线性数据的优势,利用组合特征训练LSTM网络建立诊断模型。实验结果表明：该方法能准确、高效地识别多种故障,准确率要比单一的EEMD-LSTM、VMD-LSTM、人工神经网络等传统方法更高。     

松辽盆地页岩油藏可动油特征研究

针对松辽盆地青山口组一段页岩油藏19块岩样,开展高速离心和核磁共振实验,建立了储层可动油评价方法,揭示了目标页岩油藏可动油特征;结合高压压汞实验和扫描电镜实验,从孔隙结构角度分析目标油藏可动油特征的原因。结果表明：随着渗透率降低,实验岩心T2谱右峰比例减少,可动油变少。区块一岩心可动油百分数平均17.88%,区块二岩心可动油百分数平均14.56%;不同渗透率岩心均含有一定量微米级渗流通道,两区块岩心中微米喉/缝控制的可动油分别为9.34%和5.7%;0.10～1.0微米喉道控制的可动油比例较低,区块一平均为4.05%,区块二平均为3.22%;小于0.1微米喉道控制的可动油比例区块一为4.49%,区块二为5.64%。高压压汞表明目标页岩油储层基质喉道非常小,主要喉道分布在5纳米～30纳米之间,6块岩心平均喉道半径为30纳米;扫描电镜结果表明,目标页岩油藏基质致密、喉道小,多数孔隙呈孤立状,部分储层发育裂缝隙、间裂缝等微裂缝,非均质性强;储层发育一定比例微裂缝,因此离心力较小时能驱出一定量的原油,但储层基质整体致密,喉道小,导致其总可动油比例较低。