中国男篮职业联赛单节得失分与比赛结果相关性分析

篮球比赛由4节组成,每单节得失分与比赛结果得分有着内涵关联,对二者之间关系进行相关性分析,探究比赛的制胜规律,利于教练员、运动员合理安排战术、调整人员部署、控制比赛节奏,对取得最佳成绩有着重要指导作用.本文采用文献资料法,数理统计法对2014—2015中国男篮职业联赛406场比赛主客场单节得失分与比赛结果进行分析,结果显示:主队第3节分差与比赛结果分差相关性最高,客队第1节分差与比赛结果分差相关性最高,分别说明主队第3节得失分、客队第1节得失分对比赛结果影响最大.进一步分析,主队第3节得分均值最高,随该节领先分数增大胜率显著提升;客队第1节得分均值在4节中与主队差距最大,该节得分差与胜率关系变化与主队基本一致.建议:比赛中主队要巩固第3节得分,客队要努力缩小第1节与主队的得分差并可尝试双外援首发;客队在前3节累计落后4分以内通过第4节依存在50%最终取胜机会.     

基于广义能量法的曲面光顺

提出了同时考虑曲面几何及物理等多项光顺准则的基于广义能量法的曲面整体光顺思路，建立了包含曲面截线族粗光顺、曲面粗光顺两个步骤的曲面光顺方法，论述了曲面精光顺中广义能量表达式和约束条件的建立，实践证明，这种方法对于提高曲面的整体光顺性能具有良好的效果。     

战时基于竞争失效的装备系统可靠性建模与预防性维修策略

针对战时装备受到使用退化与随机冲击的共同作用发生竞争失效的问题,提出了基于状态的预防性维修策略。首先建立了单系统的可靠性评估模型,该模型考虑了装备系统冲击阈值随总退化量的累计而减少的实际,并提出了阈值连续变化条件下的装备系统可靠性建模方法;其次针对装备的隐蔽功能故障,提出了定期检测下基于状态的预防性维修策略,构建了装备系统的成本率函数;最后结合实例分析,确定了装备系统的可靠度函数和最优预防性更换阈值,并对比分析了不同冲击阈值参数对可靠度的影响。研究结果表明:该模型可以有效解决竞争失效条件下装备系统的可靠性评估问题,同时也可为装备系统预防性维修策略提供模型参考。     

基于禁忌搜索的公共自行车站点及车道选址优化

为提高公共交通系统的吸引力,从公共自行车和公交车接驳的角度,提出以公交站点为中心的公共自行车选址及自行车道设置的网络构建问题。首先,建立以最大化满足用户需求量为优化目标的非线性优化模型,并与只考虑站点选址的传统模型进行比较分析;在分析问题基础上,构造基于问题特性的邻域结构和邻域解生成准则,并最终设计基于禁忌搜索的问题求解方法。通过MATLAB编程进行仿真实验测试大量算例,结果表明所设计算法能够高效地求解各类规模算例,并给出高质量的公共自行车网络构建近似最优方案;此外,敏感性分析实验为规划者制定决策方案提供参考依据。     

美国海军小企业资助项目的布局

 通过对美国海军2011年以来资助的5955项小企业创新研究/技术转移计划（SBIR/STTR）项目进行文本挖掘分析，从总体资助趋势、项目承担企业、主要研究领域、新兴研究热点等维度剖析了美国海军的科研项目布局。结果表明，美国海军每年出资2~4亿美元参与SBIR/STTR计划，资助范围广泛，项目承担企业主要分布在涉海科研院所密集区域；资助领域主要集中在提高系统及部件的稳定性及隐蔽性、增强复杂环境的感知和认知能力、提升能源供给的安全性及可靠性以及作战人员能力训练；增材制造和机器学习是近期资助的新兴研究热点。     

含聚污水深度过滤过程模拟及技术界限优化

针对油田清水资源宝贵、深度处理后的污水水源不足背景下地面系统注采水量失衡的问题，开展了含聚污水在普通处理后进行“双层级配滤料+三层级配滤料”两级过滤的深度处理技术研究，考虑水质含聚浓度的变化及其与过滤工艺参数的关联性，利用数值模拟方法描述了深度过滤流场中油珠及悬浮物粒子的聚集分布特征，确定了深度过滤出水水质中含油与悬浮物含量的变化。结果表明，对含聚污水进行深度过滤而实现油含量、悬浮物含量均控制在5.00 mg/L以内的水质指标是可行的，优化建立的含聚污水深度过滤技术界限关系图版可为提升含聚污水处理指标和效率、保障含聚污水处理工艺运行的负荷与平稳性提供有益指导。     

施压方式对胡萝卜冷冻干燥影响的实验研究

通过实验,在纯辐射加热的条件下比较了恒压,循环压力和先恒压后循环压力３种方式对胡萝卜冷冻干燥的影响。实验表明,在干燥初期就施加压力较大的循环压力不但不能缩短干燥时间,而且会造成制品最终质量的恶化;在干燥初期采用恒压,当制品表面温度达到一定程度时采用循环压力能有效缩短干燥时间、其干燥后的制品质量与恒压干燥的相差无几。     

金属平板涂敷吸波材料的RCS计算研究

通过实验验证了一种金属平板涂敷吸波材料 (RAM)的RCS计算方法。该方法从Stratton -Chu积分方程入手 ,推导出一种简捷的电大尺寸光滑凸体金属表面涂敷RAM的物理光学后向RCS计算公式。通过在 8 6GHz、10GHz、11 4GHz三种频率下 ,对两种分别涂敷 0 5mm和 1mm厚度RAM的金属平板的RCS计算与实验数据对比分析可知 ,两者吻合较好 ,表明该方法不仅计算过程简单 ,而且计算结果比较精确 ,是一种基于物理光学理论计算涂敷RAM的金属凸表面后向RCS的有效方法     

基于一维CNN参数优化的压缩振动信号故障诊断

针对一维卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)参数多的特点,提出一种正交试验和粒子群优化算法相结合的参数优化方法,并将其应用于压缩振动信号故障诊断。压缩感知理论突破了奈奎斯特采样定理的限制,为大量振动信号的采集与传输提供一种有效途径。首先利用CNN“端-端”特性,建立了基于压缩信号的CNN故障诊断模型。利用正交试验进行参数范围的粗略评价,选择出最优方案。对最优方案中每个参数,利用多目标粒子群优化算法进行细化,得出精确的参数最优取值。选择齿轮箱实测信号和西储大学轴承信号作为研究对象。实验结果表明,经过优化后非劣粒子的输出特征分类明显, CNN诊断率有明显提高,也证明了对压缩信号直接进行故障诊断的可行性。     

基于ADAM优化卷积神经网络的火电厂大数据平台预警模型测试与应用

为了提高火电厂大数据平台的生产维护安全化、监控管理精细化、经济效益持续化,提出了大数据平台内开发故障诊断预警系统,采用基于自适应力矩估计(adaptive moment estimation, Adam)算法优化二维卷积神经网络方法建模技术融入于大数据平台中,并结合大数据平台和专家故障预警诊断功能进行测试与应用。首先对故障预警模型进行数理建模及模型训练优化,直至满足模型功能要求,实施模型算法代码与大数据平台的合库部署上线、满足提前发现系统故障的功能,并结合机理分析对故障系统进行细致化分类,最终发现根本的故障原因。实现了火电厂生产过程中各系统运行特性的全周期监控,在系统或设备发生故障前进行预警并推送异常信息,规范化了模型部署在大数据平台后的测试与实施工作,进一步发现模型缺陷,提高模型准确率。