多主元FeNiMnCr0.75Alx高熵合金微观结构和力学性能的研究

研究了合金中Al含量的增加对铸态FeNiMnCr_0.75Al_x（x=0.25,0.5,0.75,原子分数）高熵合金晶体结构及力学性能的影响。采用X射线衍射仪（XRD）和透射电子显微镜（TEM）对合金的微观结构及形貌进行分析,采用维氏硬度计和MTS万能试验机测试合金的硬度和室温压缩性能。试验结果表明,铸态下,FeNiMnCr_0.75Al_x高熵合金均由bcc和fcc两种晶体结构的相构成。随着Al含量的增加,合金中bcc结构的相的相对含量逐渐增加,导致硬度和压缩屈服强度也随之升高,应变量降低;且Al含量的增加最终也促使合金中无序bcc结构的相逐渐转变为Ni：（Mn+Al）=1：1（原子分数比）型有序bcc结构的相。     

对称熵损失下两个指数总体均值的序约束估计

在对称熵损失下, 讨论了样本容量相等时, 两个指数总体均值λ_i(i=1,2)的约束极大似然估计i的险, 其中约束为λ₁≤λ₂. 证明了λ₁与λ₂具有比经典极大似然估计X₁与X₂ 更小的风险, 并给出了当λ₂/λ₁→∞和n→∞时,λ_i对X_i(i=1,2)渐近功效e(λ_i,X_i)的值.     

基于RBF神经网络的线性混叠盲分离算法

提出一种RBF神经网络算法应用于线性混叠信号的盲分离。所用的RBF神经网络算法是从输入信号的数据中训练出中心值和宽度值,再训练通过用最大熵值的代价函数推导的权值。所用的代价函数保证了网络的输出尽可能独立,使信号能正确地分离。仿真验证了所用的算法能减少分离时间和提高分离效率。对比ME算法,该算法更好。     

氧化铝陶瓷基板无钯活化化学镀镍新工艺

研究了一种廉价且易于在氧化铝陶瓷上进行化学镀镍的无钯活化新工艺.以氧化铝陶瓷为基体,先通过碱处理进行改性,再通过热处理在陶瓷基体表面制备镍微粒,最后进行化学镀镍.通过单因素分析法研究了活化液浓度、活化温度及活化时间对活化效果的影响,采用扫描电镜观察基体各阶段表面形貌,并对活化后基体进行了能谱分析,通过热震试验对镀层的结...     

河南省城市科技创新能力评估及影响因素分析

本研究以河南省18个地级市为研究对象,从科技创新基础、科技创新投入和创新成果产出3个方面出发,来构建城市科技创新能力评价指标体系,利用熵权TOPSIS模型并结合空间自相关模型来分析2010—2020年河南省18个地市的科技创新能力的变化特征,并通过障碍度模型来揭示不同城市科技创新能力的主要限制因素。结果表明：(1)2010—2020年河南省18个地级市的科技创新能力差异明显,其中,郑州、洛阳、新乡和焦作等地级市的科技创新能力较强,周口、信阳和商丘等地级市的科技创新能力排名靠后,整体呈“以郑州为中心向外逐渐降低”的空间分布;(2)河南省科技创新能力呈现出一定程度的空间正相关性,其中郑州、洛阳和焦作是河南省科技创新能力的“高-高”集聚区;(3)对不同城市科技创新能力提升的阻碍因素分析可知,加强政府相关经费投入是郑州科技创新能力提升的重要抓手,而其他城市应重点解决创新平台建设及创新人才数量和专利相关成果产出不足等问题。     

基于变分模态分解和神经网络的风速组合预测

风速预测在风能开发和利用中起着关键作用,然而风速序列往往存在强波动性和非平稳性的特征。为了提高风速预测的精度,文章提出变分模态分解(variational mode decomposition, VMD)和神经网络相结合的风速组合预测模型。首先采用变分模态分解将风速序列分解为若干不同频率的子序列;其次计算各子序列的样本熵(sample entropy, SE)以量化复杂程度,引入熵值法建立神经网络组合预测模型,对复杂度较高的分量采用神经网络组合预测模型,其余分量采用支持向量机(support vector machine, SVM)模型进行预测;最后将各分量预测结果运用BP神经网络拟合得到最终预测值。针对北京测风塔实测样本进行建模预测,验证所提出预测模型的可行性,并与6种不同风速预测组合模型开展对比分析,证明所提出的预测模型具有更好的鲁棒性和预测精度。     

基于K-PSO聚类算法和熵值法的滑坡敏感性

引入K-PSO聚类算法和熵值法,建立滑坡敏感性分析模型.选取旭龙水电站库区22处典型滑坡作为研究对象,确定8个主要影响因子:岩体结构、斜坡结构、断层距离、变形迹象、坡体高度、平均坡度、诱发地震、淹没比例.利用熵值法确定影响因子权重值分别为0.152,0.178,0.035,0.106,0.106,0.169,0.193和0.061.采用K-PSO算法对滑坡进行敏感性划分,结果表明,该库区22处滑坡有8处为轻度敏感,9处为中度敏感,4处为重度敏感和1处极度敏感.将评价结果与现场实际调查情况对比分析知,22处滑坡的敏感度水平与现场实际发育情况具有较好的一致性,该方法对旭龙水电站库区滑坡敏感性评价具有良好的指导作用.     

基于最大熵方法的鲁棒自适应滤波及其应用

针对过程噪声和量测噪声受到脉冲噪声影响而呈现非高斯分布,且噪声统计特性不精确从而导致估计精度下降的问题,提出一种基于最大熵方法的变分贝叶斯自适应卡尔曼滤波(maximum correntropy variational Bayes adaptive Kalman filter, MCVBAKF)算法,并将其应用于捷联惯导系统(strapdown inertial navigation system, SINS)/全球卫星定位系统(global positioning system, GPS)组合导航系统。首先,使用最大熵鲁棒滤波方法对由脉冲噪声产生的野值问题进行处理;然后,通过改进的变分贝叶斯自适应方法进行后验更新,估计噪声,收敛所估参数的估计值;最后,进行了仿真对比。结果表明, MCVBAKF在复杂环境下可以有效提升滤波精度和稳定性。