一种防空C~3I系统的效能分析方法

本文讨论了一种评定C~3I系统效能的方法。这种方法是根据系统完成使命的能力和系统的内部结构两方面的分析来完成的。通过对IFFN系统的评定,对本方法进行了举例说明。     

可压缩流体网络的建模方法

本文运用网络分析手段,首次提出了任意拓扑结构可压缩流体网络动态特性的建模方法.该方法突破了目前在流体网络分析中普遍采用的“小扰动”线性化处理方法的局限。     

电话管理信息处理计算机系统

本文从话务、线务、机务和固定资产管理四个方面建立了“电话管理信息处理计算机系统”。该系统对院校电话管理实现信息处理现代化具有重要作用。也可引用到企业和其它事业单位。     

能量系统两种基本组合模型及其影响因子的分析

运用小偏差法分析了能量系统的两种基本组合模型中部件的效率、输入量以及各种部件或环节的损率等参数对系统总效率的影响,提议用相关的“影响因子”分析各种因素对系统总效率的影响程度。本文导得的公式与结论,不仅对于探求系统如何合理用能和参数的优化有一定作用,而且对于分析系统的动态特性也将有所裨益。     

迟后型时滞控制系统的稳定判断及稳定条件(下)

本文旨在把判断低阶时滞系统稳定性的“截点法”推广到高阶迟后型时滞系统的稳定性判断。文中具体分析了三阶时滞系统的稳定条件,并用计算机模拟证实了有关结论的正确性。此外,本文还提出了判断时滞系统不存在渐近稳定性质的基本理论及无渐近稳定的充分条件。     

软土地基上桩-土-高层结构体系动力特性的振动台试验

为了研究软土地基上桩?土相互作用对高层结构动力特性的影响机理,设计了1：6比例的高层结构?桩?土动力相互作用体系,进行了软土地基上框架结构的模型振动台试验。试验采用层状剪切盒模拟土体的边界,锯末和砂土的混合物作为地基土、以12层钢筋混凝土框架结构模拟上部结构,基础采用3×3群桩基础。通过对比考虑土?结构相互作用（SSI）框架模型和刚性地基框架模型的结构动力特性,总结出本试验中SSI效应对高层框架结构的动力特性影响规律：土体对地震动存在显著的过滤作用,放大土体基频附近的振动,且放大幅度随地震动的加强而减小;小震时土体对加速度峰值起放大作用,而在大震时起减小峰值的作用;考虑SSI效应后,结构的频率降低,阻尼比提高,结构的损伤出现得更晚,发展也更慢。在土体频率处,SSI体系的振型受土体影响显著;在远离土体频率处,SSI体系振型与刚性地基一致。     

基于PiggyBac转座系统的低溢漏诱导型Tet-On过表达体系的建立及应用

为避免诱导基因稳定表达的Tet-On诱导表达系统溢漏表达,实现简便且高效的外源基因稳定诱导表达, 本研究拟在Tet-On调控的转录水平基础上,将基于稳定配体Shield-1的不稳定结构域FK506结合蛋白引入目的基因的N端,从蛋白水平控制其本底表达水平.为验证该系统的效果,本研究以荧光蛋白TdTomato为报告基因,经流式分析结果证明优化后的体系较原体系的溢漏表达在蛋白水平上降低7倍左右.将该系统应用于基于小鼠胚胎干细胞的体外牙向分化模型,在诱导因子Dox和稳定配体Shield-1的协同作用下,诱导表达牙齿发育相关转录因子Hand2提高了牙向分化诱导的完成度.     

基于混合团树的贝叶斯网络智能推理算法

提出了一种基于混合团树的智能推理体系架构,利用原始贝叶斯网络中变量之间的依赖关系对连接树进行改造,使得在推理过程中满足以下两个优势：(1)它能直接消除与证据和查询的无关的变量集,使得混合团树得以缩减为更小规模的二级树状结构,进而使消息不必在所有节点中传播;(2)它继承了连接树传播算法中可以重复利用混合团树中预先储存的信息进行加速推理.     

长叶苦竹新造林的生长发育规律研究

【目的】为揭示长叶苦竹(Pleioblastus chino var.hisauchii)新造林的生长发育规律,探究不同年龄竹株的秆形特征及不同龄级竹地下茎的鞭根生长情况,为长叶苦竹及其他混生型竹的栽培养护和经营管理提供参考。【方法】调查了南京林业大学溧水白马实验基地长叶苦竹新造林5年时的年龄结构和空间分布,标记整片竹林每株竹子的位置和年龄信息,随机选取3株1～5年生健康无病虫害竹株,测定其地径、株高、枝下高、每节节长和对应的节径等指标。追踪1～5年生竹鞭系,统计鞭段数、鞭节数、岔鞭数、芽数,测量鞭长、鞭径、鞭节长等指标。【结果】随着长叶苦竹新造林的更新,前4年新龄竹株数呈递增趋势。地径、株高和枝下高随竹龄的增长均呈递减趋势,且不同年龄竹株的地径和株高、枝下高和株高均存在线性正相关关系。竹秆每节节径由基部到梢部呈递减趋势,且每节节长和对应的节径存在线性正相关关系。新龄竹每节节径、每节节长、平均节径和平均节长均大于老龄竹。鞭径、总鞭长、鞭段数和芽数随竹龄的增长呈递减趋势。鞭长、鞭节长、岔鞭数和笋芽数随竹龄的增长呈先增后减的趋势,在造林第4年时达到最高。【结论】长叶苦竹新造林的年龄结构呈上...     

融合电池温度和寿命的深度强化学习PHEV能量管理策略

针对当前插电式混合动力汽车能量管理策略忽略电池老化成本和电池温度变化过大而导致的热失控问题,制定融合电池寿命和电池温度的深度Q-Learning神经网络(DQN)强化学习能量管理策略.首先,从融入能量管理策略的角度,建立动力电池热模型和老化模型,引入调节目标价值函数的严重因子和量化电池老化程度的安时通量.其次,建立由超温惩罚、等效电池老化成本和燃油消耗组成的目标价值函数,进而构建深度强化学习能量管理策略.最后,通过仿真实验对所制定的控制策略进行验证.结果表明：融合了电池老化和电池温度的能量管理策略能够有效抑制电池老化和温度.在4个随机工况中,DQN策略下的电池有效安时通过量相较于CD-CS最大下降了35.75%;与CD-CS相比,DQN策略下单个驾驶任务的行驶总成本最大降低10.36%,证明了所制定策略的有效性.