多工况下油罐车罐体的轻量化设计

油罐车罐体约占整车质量的12%~24%,对其进行轻量化设计对降低发动机油耗、提高油罐车的操控稳定性等至关重要.然而,金属罐体结构已趋成熟,基于通用金属材料性能及其对应结构层面上的优化已难以满足当前高性能轻量化油罐车的需求.考虑到油罐车多工况工作条件,以及复合材料优异的力学性能和可设计性强的特性,构建了一种新型轻质复合材料罐体结构.基于参数化建模方法构建罐体的三维模型,并通过数值模拟方法详细研究罐体在静态和动态条件下的应力分布情况.通过模态分析来确定罐体的主要基本阶的固有频率和相应振型,为发动机选型提供参考依据.结果表明,在满足多工况性能要求的前提下,复合材料模型质量比钢材降低了64.1%,比铝材降低了19.8%.     

单相交流输入永磁同步电机功率变换电路研究

针对单相正弦交流电源供电的永磁同步电机控制系统的功率变换电路进行研究。对滤波电容、整流管BR的电流以及控制系统主电路的参数进行了分析和计算,并推导出关键参数的计算公式,通过实验验证了电路参数计算方法的可行性。该研究对功率变换电路的设计具有一定的参考价值。     

多发性硬化症患者DTI图像定量化分析

提出了一种联合体素和白质图谱的磁共振扩散张量成像(DTI)方法,明确了多发性硬化症(MS)患者脑白质中受损区域的位置和严重程度.通过计算受检者脑白质区域内各体素中水分子扩散的各向异性指数(FA)和平均扩散率(MD),找出MS患者组和健康对照组(HC)之间FA和MD存在显著性差异的体素及分布情况.结果表明,与HC组相比,MS组FA值在胼胝体体部、压部和双侧放射冠上部等11个脑区有显著性降低;MD值在胼胝体体部、压部和右侧内囊后肢等22个脑区有显著性升高,为临床MS诊断和治疗提供了更有效的参考价值.     

有色观测噪声下的多变量设置调整策略

针对存在初始设置偏差的离散的多变量生产制造过程，研究了观测噪声服从Auto-Rgressive （AR）模型的情况下，考虑调整花费成本为二次型函数时的设置调整问题，在建立过程状态空间方程的基础上，利用卡尔曼滤波方法在线估计过程的状态变量，根据随机二次型最优控制理论，得到了使过程质量损失最小的最优调整策略. 通过算例解释了最优调整策略的实现方法，并进行了仿真验证，结果表明，得到的调整策略与观测噪声为白噪声时的质量调整策略相比，能更好地减少过程总体质量损失.     

An efficient identity-based key agreement protocol in a multiple PKG environment

Identity-based key agreement protocol affords a natural way to combine the participant’s identity with its public key.However,most of them just consider the key agreement in a single private key generator(PKG)environment.In addition,the existing key agreement protocols have a great computing overhead for mobile computing which is more and more popular today.This paper proposes a new identity based key agreement protocol.With the help of mathematical tools,we make our protocol applied in multiple PKG environment.It also satisfies all the security properties which is set for key agreement protocol.Moreover,some of its time-consuming operations can be delivered to untrusted public computation resources,so its computing complexity can be greatly reduced.     

基于顾客偏好的瓶装水外观感性质量评价

从感性质量评价的角度提取13个感性质量评价词对,用于全面且针对性地评价顾客对瓶装水的偏好.以"想购买"为综合感性提取瓶装水的感性质量评价要素,结合聚类分析等方法确定7种代表性样本.基于语义差异法构建瓶装水感性质量评价量表,运用多元回归模型分析建立顾客偏好与感性评价词对之间的关系模型.关系模型解决了如何识别顾客偏好和感性质量需求,以及如何将这些偏好和需求整合到产品设计过程中的问题.     

面向历史轨迹的多因素驾驶偏好挖掘算法

提出一种新型基于窗口的数据挖掘算法,以用来挖掘所定义的多因素驾驶偏好.具体地,定义了多因素之间的两两权衡来刻画驾驶偏好;提出了一种用于估算偏好分布的挖掘算法,并根据假设引入了椭圆对挖掘算法进行了优化.结果证明,该方法能够发现本文所定义的多因素驾驶偏好,并且算法有效、快速,具有较好的扩展性.     

基于目标导向的多属性决策属性价值公度方法

MACBETH方法在多个属性维度上确定出的一组属性Good值(或Neutral值)并不能真地具有保证属性价值公度的完全相同的偏好涵义.为克服该方法缺陷,基于包容性属性价值函数,通过引入数据包络分析技术和马尔可夫理论给出了以目标参照方案为导向的目标导向属性价值函数和多属性决策属性价值公度的方法程序.相比于具有较大随意性确定属性Good值和Neutral值的MACBETH方法,依赖目标导向属性价值函数的多属性决策属性价值公度程序具有更明显的科学合理性,因此具有发展MACBETH方法,推动实际决策应用该方法及相关多属性偏好关联决策模型的创新价值.基于决策实验的应用分析直接验证了多属性决策属性价值公度方法程序的科学有效性,间接验证了包容性属性价值函数和目标导向属性价值函数的科学理性.     

基于聚类方法和神经网络的非线性系统多模型自适应控制

针对具有参数跳变的非线性系统,联合聚类算法和神经网络提出新的多模型自适应控制方法。首先对系统的输入输出数据进行模糊聚类,然后基于递推最小二乘法建立多个固定模型。为提高系统的暂态性能,同时建立两个自适应模型,并在此基础上设计鲁棒自适应控制器。此外,为了补偿系统的非线性部分,建立非线性预测模型,并设计非线性神经网络自适应控制器。所提方法可使控制切换系统具有稳定性保证。最后,通过性能指标对控制器进行平滑切换。仿真结果表明,所提方法能够保证系统具有良好的控制性能。     

两阶段非线性Wiener过程退化建模与可靠性分析

基于性能退化数据对产品进行可靠性分析一直是可靠性工程领域研究的热点与难点。针对多阶段退化过程中存在的非线性规律,同时考虑变点位置位于测试时刻之间的一般情形且各试样变点存在个体差异性的实际情况,提出了基于Wiener过程的两阶段非线性退化模型,给出了模型参数极大似然估计方法,建立了可靠性分析和寿命预测方法。最后通过高压脉冲电容器实例的对比分析,验证了所提方法的合理性与有效性。结果表明,与多阶段线性Wiener过程方法相比,所提方法能够更加准确地描述退化过程的非线性时变特征,进而得到更为合理的寿命评估结果。