地应力测量非弹性应变恢复法在某金属矿的应用

为获得某金属矿深部岩体地应力分布特征,采用非弹性应变恢复法,选取该矿同一勘探线附近距地表埋深615 m、665 m、715 m三个水平进行现场地应力测量。通过分析3个水平各测点地应力测量结果,得到该矿区地应力分布规律。该矿区最大主应力和最小主应力均为近水平主应力,中间主应力为近垂向的应力;3个水平的最大水平主应力方向基本一致,方位角为101°～130°。主应力的大小随深度呈线性增长。近水平应力大于近垂向应力,表明该矿浅部地壳应力占主导地位的是水平构造应力。两个相邻样品的非弹性应变恢复法地应力测量值平均差系数最大为8.33%,表明其结果具有较好的一致性,验证了非弹性应变恢复法的可靠性。     

非合作流速与拥塞控制博弈的应用

针对Internet用户的贪婪行为,引入非合作博弈理论,为非合作网络中的流速与拥塞控制行为建立模型,论证了上述博弈模型中Nash均衡点的存在性和惟一性.在分析了求解Nash均衡点解析解的基础上,设计实现了一种分布式流速控制算法(FCAG-SL).仿真实验表明,FCAG-SL算法具有良好的收敛性,应用流可以获得比其他拥塞控制算法更高的效用和整个系统的效用,验证了算法的可行性和有效性.     

基于高性能射线跟踪的高铁车站场景5G-R网络优化技术

针对目前反复路测及人工调试方式难以实现准确高效的铁路无线网络优化要求的弊端,面向5G-Railway(5G-R)频段,在高铁车站这一典型通信场景下,通过三维场景建模和射线跟踪技术,以提升无线网络优化效率和精度为目标,研究了不同反射、散射阶数与接收功率的关系,提出了面向车站场景的反/散射阶数功率增长模型和基于散射体空间分布及多径能量特征的无线网络基站参数优化算法.研究结果表明：本文提出的模型能够支撑射线跟踪传播机理的选择,保障网络覆盖预测结果的准确性;优化算法将车站场景的网络达标覆盖率较优化前提升了8.92%,验证了算法的可行性.研究成果可为完善我国智能铁路技术提供参考.     

胶凝原油临界损伤屈服应力计算模型研究

含蜡原油管道停输再启动压力与原油结构强度密切相关。为了理论上描述胶凝原油屈服应力,以胶凝原油微元强度服从Weibull分布为基础,结合统计力学理论及重正化群模型,建立了胶凝原油临界损伤屈服应力计算模型,并利用胜利及苏丹原油在胶凝点附近不同温度条件下的屈服应力对所建立模型进行可靠性验证。结果表明：在胶凝点附近温度条件下,随着测试温度的降低原油屈服应变呈下降的趋势;在测试范围内随着油温的升高,胶凝原油屈服应力越来越小,油温与屈服应力整体呈现幂律关系;相同温度条件下,随着剪切速率的增加,胶凝原油屈服应力逐渐增大;利用所建立的胶凝原油临界损伤屈服应力计算模型对不同温度条件下胜利原油屈服应力进行拟合,该模型能较好地描述原油屈服应力,计算结果可为含蜡原油管道停输再启动提供参考。     

基于EMD-PF-GRNN的短期风电功率预测研究

针对短期风电功率预测,将风电输出功率作为时间序列信号,由于其所具有波动性、非平稳性的特点,提出一种基于经验模态分解(EMD)、粒子滤波(PF)和广义回归神经网络(GRNN)的组合预测模型。首先,利用EMD对风电功率序列进行分解,获得各个相对平稳的模态分量;然后,将分解得到高离散度的数据采用PF进行分析处理,低离散度的数据采用GRNN进行分析处理,其中,通过粒子群算法(PSO),根据各低离散度数据自身特点优化GRNN的平滑因数,以进一步提高其预测性能和精度;最后,通过线性叠加各分量的预测结果得到最终风电功率的预测值。结果表明,与PSO-GRNN和单一GRNN结构相比,EMD-PF-GRNN预测模型的预测误差降低了6%左右,预测精度更高,可以更好的预测风电功率。     

基于群偏好与用户偏好协同演化的群推荐方法

群推荐系统已经成为社交网络平台的重要工具,为群体用户提供兼顾个性化和整体满意度的产品和服务.现有群推荐方法大多是对个性化推荐方法的集成和聚合,忽略了群体和用户的交互影响以及群偏好和成员偏好的动态变化,从而无法保障群推荐系统的效果.为此,本文提出一种基于群偏好和用户偏好协同演化的群推荐方法,能够建模群体和用户的动态交互.具体而言,本文将用户偏好建模成其历史偏好和群影响的加权聚合结果,将群偏好建模成群历史偏好和新加入成员偏好的加权聚合结果,最终预测群体可能消费的产品列表和成员可能加入的群体列表.实验结果表明,本文所提模型在群体消费行为和用户加群行为的预测表现都优于基准算法,并兼具很好的鲁棒性.     

基于注意力机制的GRU神经网络安全态势预测方法

传统的网络安全态势预测方法依赖于历史态势值的准确性,并且各种网络安全因素之间存在相关性和重要程度差异性。针对以上问题,提出一种基于注意力机制的循环门控单元(recurrent gate unit, GRU)编码预测方法,该方法利用GRU神经网络挖掘网络安全态势数据之间的时间相关性;引入注意力机制计算安全指标的分配权重并将其编码为网络安全态势值;利用改进的粒子群优化(particle swarm optimization, PSO)算法进行超参数寻优,以加速GRU神经网络的训练。仿真分析表明,所提方法具有更快的收敛速度和较低的复杂度,并且在不同的预测时长下具有较小的均方误差和平均绝对误差。     

基于MPC的无人机航迹跟踪控制器设计

针对固定翼无人机航迹跟踪问题,采用基于状态扩展的双反馈模型预测控制理论对控制器进行设计。首先推导基于侧向偏差的无人机侧向航迹跟踪模型,采用动态逆方法对模型进行线性化处理,在此基础上设计基于状态扩展的双反馈模型预测控制器,并采用量子粒子群优化(quantum particle swarm optimization, QPSO)算法对控制器参数进行优化,考虑无人机飞行过程中受到的未知干扰,引入扩张状态观测器(extended states observer, ESO)对干扰进行观测,进一步提高系统的鲁棒性,并结合实际工程应用对系统进行数学仿真。仿真结果表明,基于状态扩展双反馈模型预测控制的无人机侧向航迹跟踪控制器,能够在系统存在模型不确定性与受到动态干扰时对期望航迹进行准确、稳定的跟踪。     

联合功率域SPMA协议的动态阈值算法

针对基于优先级概率统计的多址接入(statistic priority-based multiple access, SPMA)模式协议在高负载情况下战术信息的碰撞概率十分严重, 网络性能无法满足协同攻击要求的问题, 本文借鉴非正交多址接入技术在功率域上区分同时同频信号的思想, 改进SPMA协议信号发送机制与多优先级检测机制, 在原有的时域、频域基础上引入功率域, 提出一种联合功率域的SPMA协议性能改进策略。并针对各优先级数据包到达率的动态变化场景, 设计动态阈值算法, 以达到降低碰撞概率, 提升网络吞吐量的目的。仿真结果表明, 采用该改进策略与动态阈值算法可以使网络承载更大的业务流量, 提高网络吞吐量。     

城市振动污染图的概念、途径与示例

提出了基于群智感知的“城市振动污染图”概念,用于定量化、可视化城市环境振动污染的范围及程度。创建了线上数据采集应用,通过志愿者的智能携带设备获得环境振动数据并形成云端数据库,经数据清洗后,分别在全国、城市和区域3个不同尺度上进行了示例。示例结果验证了“城市振动污染图”的可行性及其对于智慧城市运维的支撑能力。