安全仪式感对人的安全心理和行为的影响研究

为研究安全仪式感对人的安全心理和行为的影响,增强安全仪式感在安全建设中的作用,从仪式感出发,解析安全仪式感的内涵;深入分析安全仪式感对个人和对组织的价值、产生条件以及作用机理;构建“安全仪式感作用下的人的安全心理和行为”模型,指出安全仪式感的建设需要一个平衡状态,并用“跷跷板”模型对其进行解释。结果表明：安全仪式感可通过安全心理的三个维度和安全行为的四个维度加强人的安全心理,提升人的安全行为,为企业实现安全目标打下坚实基础。     

基于传动链仿真的发电机智能反演优化设计

提出了一种针对运行在传动链系统中的发电机智能反演优化设计方法,并以一台运行在传动链系统中的15 kW永磁同步发电机为研究对象,针对其运行效率对发电机的设计参数进行优化.首先,在充分考虑变流器侧对整个传动链系统的影响下,建立了面向传动链系统的协同仿真建模平台,验证了传动链的电磁设计参数与协同仿真计算平台的正确性;其次,通过方差分析从发电机的8个设计参数中选定6个敏感参数,并在选定优化变量后提出了一种基于遗传算法优化的拉丁超立方抽样方案,该抽样方案可以兼顾样本空间均匀分布与各变量维度投影的均匀性;然后,通过基于高斯随机过程的智能反演优化设计模型结合基于范围选择的多目标优化算法,获得发电机的效率与最大额定输出转矩的Pareto前沿,并针对优化后的齿槽参数进行绕组设计,结果显示优化后的效率为96.2%,对比其原始设计方案,发电机电磁损耗降低了16.8%,效率提高了0.6%; 最后,通过实验验证了仿真平台的准确性,进一步说明了样本数据与优化设计的有效性.所提设计方法可针对不同规格的大型传动链系统展开优化设计,其优化方法具有一定的普适性,可用于我国海上大型传动链系统的一体化精确仿真计算与流程化优化设计.     

对混合Abel群中一定理证明的改进

本文指出了A.T.库洛什“群论”(上)书中一定理证明的错误,并给出了正确的证明。     

基于压缩感知的在线多示例学习目标追踪

近年来提出的多示例学习算法在一定程度上能够克服模板漂移问题。然而,在线学习需要获取足够多的有用数据才能达到稳定的追踪效果,但是这却增加了算法的复杂度。为了解决这一问题,在压缩感知理论的基础上,运用随机观测的方法对多尺度图像特征进行降维,提取的这些低维特征中包含大量的有用信息。因此,我们提出的算法是先利用压缩感知理论提取目标特征之后,再使用在线多示例学习算法分类器对这些特征进行分类从而实现目标的稳定跟踪。通过对不同的图像序列进行实验,结果表明基于压缩感知的在线多示例学习算法对实时的目标追踪有很好的适应性。     

神经网络校正的EKF在高超声速目标跟踪中的应用

针对临近空间高超声速目标高度非线性、强耦合、高机动、时变参数、和独特气动特性等特点,综合运用军事运筹学理论与方法、系统建模技术、神经网络技术以及计算机仿真等,提出基于神经网络校正的扩展卡尔曼滤波(EKF)算法,并在高超声速目标跟踪中进行了应用研究。采取神经网络的学习能力来克服卡尔曼滤波发散问题,通过卡尔曼滤波后加一级误差处理环节使滤波收敛。仿真结果表明:该算法在目标发生较大机动时仍能保持较高的跟踪精度。     

群坝局部冲刷有关问题试验研究

在单坝试验研究的基础上对群坝局部冲刷问题进行了偿试性的试验研究,根据两坝试验资料,分析了群坝冲刷特性与单坝冲刷特性的区别以及坝长、间距、水流、泥沙条件对群坝中各坝冲深的影响,并且提出了冲深计算方法。     

有限co-H-复形上的同调分解(Ⅱ)

考虑与若干球的一点触空间∨ｌｋ＝１Ｓｎｋ有关的同调分解问题,得到有关结果．然后利用∨ｌｋ＝１Ｓｎｋ上的同调分解获得群［∨ｌｋ＝１Ｓｎｋ,Ｙ］的秩的表达式,即任取∨ｌｋ＝１Ｓｎｋ上的一个同伦可结合的ｃｏ－Ｈ－结构,都有ρ［∨ｌｋ＝１Ｓｎｋ,Ｙ］＝ｋ＞０βｋ（∨ｌｋ＝１Ｓｎｋ）γｋ（Ｙ）     

建立邮电通信现代企业制度的目标

本文提出了一种建立邮电现代企业制度体系模式的设想,较为具体地论述了按照公司法的要求,以资本为纽带,建立规范的邮电企业集团的运营和管理体制,以及健全邮电企业法人制度,建立和完善企业的管理制度和转换企业经营机制的目标、要求的一种方法。     

一些基本图的〔强〕自同态摹群

确定了一些基本图的〔强〕自同态摹群的基数,并在证明过程中实际上确定了这些摹群的全部元素,同时发现确定一些极其简单的图之自同态摹群却是极其困难的事情,有时甚至导致一些一般的组合难题．     

基于小波分析的被动声纳信号宽带噪声包络调制分析

采用小波分析理论建立了一种新的被动声纳信号宽带噪声包络调制分析算法。通过被动声纳的海上实际信号的分析实验,取得了良好的检测效果且可以节省计算时间,具有很好的应用前景。