基于灰色理论的主观信任计算方法

通过讨论传统信任模型和信任计算,提出了以灰色系统理论为基础的灰序白化评估算法.方法的基本原理是:以主体的网上交易额为参考序列,由客体对主体的关键属性评分构成计算序列,得出主体的信任水平序列,根据灰关联分析计算灰关联信任空间,求出序化点列,作序化点列图,得出白度序列,最后按照灰序白化分析得出主体的关键属性对主体的信任水平的影响次序.该算法克服了传统分析中将主体的关键属性对主体信任水平的影响大小视为相等的做法,具有评价可靠,可操作性强,适合软件自动处理等特点,在开放式环境中具有广阔的应用前景.     

季冻区隧道冻胀力影响因素交互性及敏感性正交试验分析

为探究影响季冻区隧道衬砌冻胀力各个因素的交互性及敏感性,依托承担冬奥会人员转运工作的延崇高速主线翠云山隧道,通过建立ANSYS数值模型,对冻胀率、冻融圈厚度、衬砌弹性模量等冻胀力影响因素进行了正交试验。研究结果表明：(1)考虑各个因素对冻胀力的影响时可只考虑其主效应。(2)融圈厚度、冻胀率、衬砌弹性模量、冻结围岩弹性模量以及未冻结围岩弹性模量均对冻胀力的影响较为显著;各因素敏感性排序为：冻结围岩弹性模量>冻胀率>未冻结围岩弹性模量>冻融圈厚度>衬砌弹性模量。(3)相比于原始参数,实验最优参数各部位冻胀力均有所减小且降幅均超过30%,最小降幅发生在拱顶为34.20%,并据此提出了控制冻胀力的措施,为河北地区季冻区隧道建设提供指导。     

基于频域特性的工况变化系统的PI参数整定

控制系统的闭环特性在频域中是以幅值裕量和相位裕量表征的,由于被控系统在实际运行中工况条件存在不确定性,系统的性能往往达不到设计要求.提出一种基于继电反馈测试的方法,在线测量实时控制系统的两个频域指标,并在此基础上进行PI控制器的参数调整,以保持系统的闭环性能.仿真结果表明,该方法是有效的.     

氯盐溶液中Zn（Ⅱ）离子在汞电极上的阴极还原

本文采用多种电化学研究方法探讨了氯盐溶液中 Zn(Ⅱ)离子在汞电极上阴极还原的电极过程动力学和电极反应机理。氯盐溶液中的 Zn(Ⅱ)离子在汞电极上阴极还原的两电荷传递一步完成,电极过程表现为扩散传质步骤控制的可逆电极过程动力学规律。Zn(Ⅱ)离子在氯盐溶液中主要以 ZnCl_3~-络合离子形式存在,ZnCl_3~-放电还原经历转变成 ZnCl_(2?)的前置转化反应。     

IGBT-PWM直流调速系统在船模自航中的应用

介绍了船模自航试验中电机直流调速控制系统的主要工作原理、控制方式及试验效果.该系统采用IG-BT大功率器件作为开关元件,采用PWM控制方式.设计了基于ATmega128和CPLD的直流调速控制系统,包括IGBT的驱动与保护电路、正交编码器接口电路.通过引入不完全微分PID控制,在实验中较好地实现了船模电机速度的控制要求.     

云杉大规格苗木培育与移植技术

在定植苗选择、定植要求、树冠整形、水肥管理、断根培育、病虫害防治等方面介绍了培育云杉大苗培育技术,并介绍了大苗移植时间、起苗与包装、大苗固定、浇水封穴等关键技术及栽后管护等技术,通过调查分析并结合生产实践,确定出了云杉大苗I、II级苗木质量等级标准。     

金属等离子体浸没动态离子束增强沉积

采用由阴极真空弧等离子体源、负脉冲高压靶台和磁过滤系统组成的金属等离子体浸没动态离子束增强沉积系统,对３０４Ｌ不锈钢进行金属等离子体浸没动态离子束增强沉积处理。对试样予以电化学测试和ＡＥＳ分析。动态增强沉积试样比非增强沉积试样有更强的抗电化学腐蚀能力。     

由转速对汽油机点火提前角进行自适应控制的研究

研究了利用检测汽油机转速单一参数来进行汽油机点火提前角自适应控制的方法。从实用角度出发，在保留原汽油机分电器的基础上，将微机自适应控制和原发动机分电器开环控制结合起来进行联合控制。当汽油机处于稳定转速和缓变速时，由微机进行自适应控制；发动机运行在急变速工况时，则由分电器单独控制。这样既能保证点火系统可靠工作，又改善了原汽油机的动力性和经济性，具有实用价值。     

星斗山观赏植物交让木种群特征研究

对星斗山国家级自然保护区常绿落叶阔叶混交林群落中的观赏植物交让木种群特征进行了研究,结果表明:交让木种群年龄结构呈正金字塔型,是典型的增长型种群;其种群个体主要分布在群落9 m以下的垂直空间范围;在海拔梯度上,由于群落发育程度和生境条件的差异,在1 400~1 500 m梯度范围内,种群个体分布数量最多;其种群个体分布格局为集群分布模式;生命表分析显示,交让木种群DBH1径级幼苗位于群落最下层空间,与其它种群个体幼苗竞争资源和空间的优势不明显,生存能力较弱,期望寿命不高,该种群存活曲线为"Ⅱ型"存活曲线,其存活率在各生活史阶段大致相当.     

An approach for user’s trajectory prediction based on the trajectory cluster

The existing user’s trajectory prediction methods considered little about the interrelation among users and would fail if the user historical trajectory data were lack. This paper presents a user’s trajectory prediction model and corresponding algorithms by the historical trajectories of users based on the trajectory cluster. The experimental results on MDC dataset show that the proposed method has great improvement in efficiency, accuracy, and scalability comparing with the traditional methods, and it also be applied to the situation where user’s historical trajectory data are lacked.