一种BP神经网络学习率的改进方法

针对动态BP神经网络学习率优化方法收敛速度慢而且对误差曲面变化不敏感等不利因素,提出了一种改进的BP神经网络学习率的优化算法。通过判断网络误差变化的趋势来决定动态学习率的调整方向,尤其网络误差处于下降状态时,不需调整。该策略使网络对误差曲面变化敏感且收敛速度快。最后,对两种算法的仿真比较证明了优化算法的有效性。     

BP神经网络学习率参数改进方法

针对动态BP神经网络学习率优化方法收敛速度慢而且对误差曲面变化不敏感等不利因素,本文提出了一种改进的BP神经网络学习率的优化算法,该策略使网络对误差曲面变化敏感且收敛速度快。     

New method for passive radar seeker to antagonize non-coherent radar decoy

Using super resolution direction of arrival (DOA) estimation algorithm to reduce the resolution angle is an effective method for passive radar seeker (PRS) to antagonize non-coherent radar decoy. Considering the power and correlation property between radar and non-coherent decoy, an improved subspace DOA estimation method based on traditional subspace algorithm is proposed. Because this new method uses the invariance property of noise subspace, compared with traditional MUSIC algorithm, it shows not only better resolution in condition of closely spaced sources, but also superior performance in case of different power or partially correlated sources. Using this new method, PRS can distinguish radar and non-coherent decoy with good performance. Both the simulation result and the experimental data confirm the performance of the method.     

Research on the technology of femtosecond laser micromachining based on image edge tracing

Aiming at fabrication of complex microstructures and micro-patterns, a kind of femtosecond laser micromachining technology based on the BMP image edge tracing was proposed. We introduced the general principle of this technology and discussed the implementation of the machining paths extraction, optimization, tracing and the feedback of the machining procession in detail. On the basis of this technology, control software for femtosecond laser micromachining was developed. Furthermore, we have accomplished the fabrication of complicated two-dimensional (2D) micro-patterns on a copper thin film. The results indicate that this technology can be used for digital control micromachining of complex patterns or microstructures at micron and submicron scales by femtosecond laser.     

多工位制造系统偏差源监测传感器布置优化

为了获得多工位制造系统足够的有效测量信息和最大化多工位制造系统的偏差源监测能力,应采用合适的测量策略并对传感器布置进行优化.在状态空间模型基础上,建立了多工位制造系统中3个偏差源与传感器测量值间的空间关系,给出了量化描述系统偏差源监测能力的方差监测敏感度系数,以及将数据挖掘算法与进化算法相结合的传感器布置的优化方法,解决了最大化多工位制造系统偏差源监测能力的传感器布置优化问题.通过箱形工件加工实例,验证了该方法的有效性.     

浅谈科技馆科普教育形式的创新

文章主要从展品方面的创新、开展科普实验、开展展览教育活动、建设科普影院及推广影像教育、加强科技馆信息化建设,提高科普教育的教育水平这几个方面进行阐述,以供参考.     

离合器压盘温度场与应力场分析及改进研究

针对离合器接合过程中,压盘滑摩温度过高发生的烧蚀、热变形现象,利用abaqus仿真软件建立了三维有限元分析模型,结合压盘的实际工作状况采用直接耦合法进行热结构耦合仿真。得到了压盘的温度场与应力场,并研究了滑摩转速、压力和压盘厚度对压盘温度场及应力场的影响,同时针对翘曲变形,通过在滑摩面增加内锥度对压盘结构进行了优化。结果表明：高转速差会增大压盘滑摩温度与应力,压盘摩擦接触区域向内径移动,翘曲变形更加严重;压力的增大同样会增大滑摩温度与应力,但对摩擦接触的影响较小;压盘厚度增大能增加压盘的热容量,同时也会使温度与应力更加集中;增加压盘内锥度能显著改善压盘滑摩面的温度与应力分布,最高值分别下降了11.8%、5.4%,摩擦副有效接触面积增加,提高了离合器的工作性能与稳定性。     

基于数据驱动的线性聚类ARIMA长期电力负荷预测

针对某些发达城市因负荷波动大而导致的长期电力负荷预测精度低问题,提出了一种基于数据驱动线性聚类(data-driven linear clustering,DLC)的自回归积分滑动平均(auto-regressive integral moving average,ARIMA)预测方法。首先,利用线性特征作为聚类标准对每年的大型变电站负荷数据集进行预处理;然后,对得到的每个子序列构建最优自回归积分滑动平均模型,以预测其相应的未来负荷;最后,汇总所有的模型预测结果从而获得电力系统长期负荷预测结果。从误差分析和应用结果可知,理论和实践都验证了所提出的方法在保证建模精度的同时能够降低随机预测误差,从而获得更稳定、更精准的电力系统负荷预测结果。     

运用三维动网格技术模拟计算离心泵的非定常流动

 运用三维动网格技术,对离心泵非定常流场进行数值模拟。使用Fluent流动软件的Profile文件定义叶轮计算域边界面的转向和转速,将所有计算域设在同一个惯性系中。采用弹簧光滑法、动态分层法及局部网格重构法3种方式实现计算域网格变形。在同样的计算模型、计算网格、初始条件、边界条件及软件设置条件下,将动网格与传统的滑移网格计算结果进行了对比。计算结果显示:在经历约5个叶轮旋转周期后,两种计算网格数值结果趋于一致,但动网格的迭代速度几乎是滑移网格迭代速度的3倍。原因是动网格计算仅在一个惯性系中进行,新旧网格节点的拓扑关系保证了良好的计算精度和时间上的连惯性;而滑移网格计算因多参考系之间的数据对接影响了时间上的连贯性、降低了迭代速度。研究表明采用动网格技术可实现水泵的三维非定常流场数值模拟,具有较强的通用性和广阔的应用前景。     

基于数值模拟的烘房加热通风方案优选

 使用Airpak软件,对集装箱烘房内气体流动传热问题进行非稳态模拟计算.针对两种不同送风方案,计算得到了烘房内气流的各种场分布(流速、压力、温度、空气龄等).重点考查了箱体表面的温度场、温升和空气龄随加热时间的变化.所研究的两种烘房送风方案中,方案1是从烘房底部送风,方案2则是把送风口位置抬高到集装箱内部送风,其他条件相同.计算结果表明,与方案1相比,方案2温度场分布更均匀,温度升高更快且空气龄较小(尤其在死角位置).可见采用方案2能较好地保证烘干质量,提高烘干速度,缩短箱体死角位置的加热时间,降低烘干能耗.