基于不确定性测度的犹豫模糊决策模型

针对已有犹豫模糊熵测度计算复杂、区分能力弱等问题,在综合衡量犹豫模糊元自身不确定性及其所表达信息不确定性的基础上,以凸组合的形式设计了混合型犹豫模糊熵和交叉熵测度。混合型犹豫模糊交叉熵测度用于度量两个犹豫模糊元之间的区分程度,它和混合型犹豫模糊熵测度一起统一于犹豫模糊元的不确定性测度。与已有的犹豫模糊不确定性测度相比,混合型熵测度具有结构简单、物理意义明确、区分能力强等优势;而混合型交叉熵测度则具有自然的对称性。然后,基于混合型犹豫模糊熵和交叉熵测度构建了属性权重未知条件下的多属性决策模型,并将其应用于无人机作战效能评估。     

时频分布中交叉项抑制的研究进展

从整个时频分析发展的历史来看,其发展过程是以克服Wigner-Ville分布（WVD）的缺陷为动力的。本文以抑制Wigner-Ville分布中的交叉项为线索,在简要介绍时频分析中已有的一些方法的基础上,综述了近年来在抑制交叉项干扰方面的研究进展,并对现存的有关问题进行了探讨。     

CPML截断2.5维问题中圆柱波导开放边界的应用

为了解决高功率微波(HPM)源模拟中圆柱波导开放边界的截断问题，研究了柱坐标系下卷积完全匹配层(CPML)吸收边界，给出了CPML中电磁场的差分方程和轴边界条件，并进行了数值验证．在不同频率和模式的激励源作用下，模拟了2．5维问题中CPML截断圆柱波导开放边界的性能，相对误差最大值都小于-90dB在2．5维电磁PIC软件中引入CPML方法，模拟计算了相对论返波管．结果表明，CPML在截断波导开放边界方面的性能远好于Mur型吸收边界条件。     

基于约束构造算法的密码协议安全性分析

基于形式化方法开发自动分析工具是密码协议安全性分析的一种有效的方法，然而，由于密码协议参与主体的任意性、消息运算复杂性和运行的并发性，密码协议的安全性分析是高度计算复杂性的难题。基于最近提出的密码协议代数（CPA）模型，采用代数方法描述密码协议活动，精简密码协议描述，提出一个高效的密码协议安全性自动分析算法。该算法通过泛多项式方程求解技术，减少密码协议安全性分析过程中产生的冗余状态数量，并可提供在无限状态空间运行的协议安全性分析。根据该算法，实现了一个密码协议自动分析系统ACT-SPA，应用该系统分析了二十多个密码协议，结果显示系统显著提高了运行效率，并发现了新的密码协议攻击。     

循环网络模拟技术在土石方工程中的应用

土石方工程由于施工过程的复杂及受到众多随机因素的影响,很难用人工方法精确计算各道路的行车及排队情况,确定各道路的等级以及施工机械设备的数量。采用循环网络模拟技术,用挖、装、运、卸等仿真节点来模拟实际施工的相应过程,建立能反映土石方实际开挖过程的仿真模型。仿真得出的一系列施工参数为辅助管理人员做出决策提供参考依据。某工程中的成功应用表明,此方法快捷、便利,值得深入研究并推广应用。     

基于时频单源点检测的雷达信号的盲分选

针对欠定条件下的雷达信号分选问题,提出一种基于时频单源点检测的雷达信号盲分选算法,该分选算法的创新点在于将雷达信号由时域转移到时频域进行分析.在时频域内,雷达信号具有一定的稀疏性,有助于实现信号盲分选,给出了基于时频单源点检测的雷达信号盲分选算法的具体步骤.该方法能够有效解决欠定条件下雷达信号盲分选问题,将其应用于雷达信号分选领域,具有一定的军事应用价值.仿真测试结果表明了该方法的可行性与优越性.     

用于余热回收的三压力氨水动力循环的热力性能

为了提高低温余热动力回收系统的吸收驱动力和增强蒸发器抗低温腐蚀的能力,提出了三压力氨水吸收式动力循环(3p-AWPC).在卡列纳循环的基础上,添加了一个预热器,以分离器出口的稀溶液加热来自高压氨泵的工作溶液.采用Schulz方程、质量与能量守恒定律,对循环倍率、工作成分、基本成分、热源温度和冷源温度进行优化分析,研究工作浓度与基本浓度最佳配对关系.给出了在热源温度为200℃及冷却水温度为25℃条件下,3p-AWPC方案的热力性能优化算例.结果表明,动力回收效率为9.62％,比相同冷热源进口参数条件下水蒸气朗肯循环(SRC)的动力回收效率约增加16.5％.     

基于VMD-LSTM-IPSO-GRU的电力负荷预测

为了挖掘电力负荷数据中的潜藏信息,提高负荷预测的精度,针对电力负荷强非线性、非平稳性等特点,提出一种基于变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)、优化长短期神经网络(long-term and short-term memory network,LSTM)、改进的粒子群算法(improve particle swarm optimization,IPSO)优化门控循环单元(gated recurrent unit neural network,GRU)的混合预测模型。首先,使用相关性分析确定确定输入因素,再将负荷数据运用VMD算法结合样本熵分解为一系列本征模态分量(intrinsic mode fuction,IMF)和残差量,更加合理地确定分解层数和惩罚因子;其次,根据过零率将这些量划分为低频和高频,低频分量使用LSTM网络,高频分量利用IPSO-GRU网络分别进行预测;最后,将预测结果重构得到电力负荷的最终结果。仿真结果表明,相对于其它常规模型,该混合模型可有效的提取模态特征,具有更高的预测精度。     

基于优化多相编码和天线设计的MIMO STAP研究

多发多收（MIMO,multiple input and multiple output）雷达发射正交波形以获得良好的波形分集增益和更高的自由度。为了提高信号的自相关和互相关性能,采用循环算法（CA,cyclic algorithm）,得到了具有低自相关旁瓣峰值（ASP,auto correlation sidelobe peak）和互相关峰值（CP,cross correlation peak）的多相编码信号。仿真实验基于优化多相编码信号和天线阵列结构实现STAP（space-time adaptive processing）,克服了多信号间相互影响、稀疏天线布阵结构导致的盲速和密布天线布阵影响孔径大小等问题,验证了本文方法有效性。     

学科交叉背景下材料学科实践教学改革探索

新工科的背景下对材料专业人才的要求将会越来越高,开展学科交叉背景下的实践教学改革探索已刻不容缓.本文分析了当前高校实践教学存在的问题,提出了建立科学的课程体系、实行学科交叉实验方案及实验资源共享模式、注重工程类教师培养、建设优质的生产实习基地与实习方案、多样化的考核评价方式、创办跨学科竞赛平台等建议,以有效提升材料学科...