基于组合赋权法的岩质边坡稳定性敏感因素研究

边坡稳定性评价是一个涉及多因素、多层次的高度非线性系统。针对影响边坡稳定性因素的复杂性和不确定性以及敏感因素区分度的不显著性,结合G316抚州资溪花山界至南城黄狮渡段公路改扩建工程,以岩质边坡内部参数、几何形状以及外部荷载所包含的7个因素作为稳定性敏感分析对象。通过有限元强度折减法和单因素分析法确定评价指标因素的敏感度,得出两两因素间的相对重要程度关系,利用层次分析法将定性、定量分析相结合,合理确定各因素的权重。通过岩质边坡原始数据间的关系,运用熵值法来确定各因素的变异性和权重,最后借助主客观组合赋权法对各因素权重进行赋权,确定对边坡稳定性最为敏感的因素,以期为边坡治理和优化设计提供参考。     

隐蔽通信中MP-WFRFT系统星座预编码设计

为提高通信系统的隐蔽性能,提出了基于多参加权分数阶傅里叶变换(MP-WFRFT)通信系统的预编码设计方案.通过对MP-WFRFT信号的时域、频域分量定量分析,推导出MP-WFRFT星座的模糊、裂变规律;搭建了基于MP-WFRFT的星座预编码优化系统,并采用遗传算法(GA)进行相关模型优化求解.仿真结果表明:通过星座预编码参数的合理设计,MP-WFRFT系统能够从低概率检测、低概率调制识别、低概率参数截获三个方面不同程度地提升系统的隐蔽性能.确保了合法通信双方的通信安全,使之能够运用到隐蔽通信设计之中.     

重庆在长江经济带区位与交通的比较优势

选取了省市生产总值(GDP)、各省市进出口总额、交通便利指数、城市新房均价4个主要的区位因子构建了评价长江经济带各省市区位优势的指标体系,结合功效系数法与熵值法,获得了长江经济带各省市区位优势的综合评价结果,结果显示:重庆区位优势在长江经济带排名第四,且在长江经济带上游位居首位;选取了反应地区交通状况的铁路营业里程密度、公路密度、内河密度、客运量总计、旅客周转量合计、货运量合计、货物周转量合计7项相关指标,构成了评价交通网络优势的指标体系,利用主成分分析法定量分析长江经济带各省市的交通网络优势,研究显示:重庆交通优势在长江经济带位列第七,但在长江经济带上游位居首位,交通比较优势凸显。基于上述的比较优势的结论,确定了重庆市区位与交通在整个长江经济带的发展战略定位。     

基于人工鱼群算法优化神经网络的WSN数据融合

无线传感网(wireless sensor network, WSN)通常节点众多、数据冗余度高,传统的基于随机权值和阈值的前馈反向传播神经网络(back propagation neural network, BPNN)数据融合方法易陷入局部极值,导致融合结果准确性差。提出一种优化神经网络的权值和阈值进而改善WSN数据融合质量的方法-人工鱼群算法前馈反向传播(artificial fish swarm algorithm back propagation, AFSABP)神经网络数据融合。仿真和对比实验结果表明,改进的鱼群算法在收敛速度和寻优精度上都有明显提升,改进后的人工鱼群BP算法数据融合方法相较于传统BP数据融合方法,可减少3.06%的相对误差和3.74%的均方根误差。     

智能小车避障算法和速度调节算法研究

主要对智能小车的避障算法及速度调节算法进行了研究。首次提出一种无障碍权值算法解决小车的避障问题。无障碍权值算法通过对小车左右前方连续195°扇形区域的障碍距离进行采集,经过数据处理,找出障碍间的较宽可行路径,有效解决了小车避障过程中可行路径遗漏问题。该算法能使智能小车避障具有更准确的方向、更优化的路径。由于在避障时需要进行速度调节,研究了速度调节算法。通过障碍距离的检测对PWM进行比例调节,来控制小车速度,实现小车的快速变速。经过实验验证,小车速度调节也能很好地满足快速性要求。     

中国发电产业发展有序性:基于省际布局和产业组织的实证研究

目前,中国电力产业已存在"弃风、弃光、弃水、弃核"的限电约束并出现火电"产能过剩"的超额供给现象;在供给侧结构性改革、新一轮电力体制改革和能源生产与消费革命的制度环境中和共同引导下,发电产业有序发展问题亟待解决.本文基于耗散结构理论,构建产业空间引力模型和产业系统熵值模型,选取2011-2016年统计数据,从省际布局和产业组织的角度,通过实证分析对中国发电产业有序发展进行研究,并分析其有序发展路径.研究结果表明:虽然目前中国发电产业发展仍处于无序状态,但中国发电产业将保持远离平衡的状态,供给侧部门发展也正朝向一个更高效、更稳定、更有序的状态演进.最后给出相应的政策建议.     

选区激光熔化制备Al_(0.5)CoCrFeNi高熵合金的工艺参数及组织性能

为了验证采用选区激光熔化(SLM)技术制备高熵合金的可行性,使用原始混合粉末进行了Al_(0.5)CoCrFeNi高熵合金的SLM制备。通过对相对密度进行表征,探讨了激光功率、扫描速度、扫描间距等工艺参数对成型质量的影响,并采用扫描电镜及X射线衍射仪等进行了显微组织、相组成分析,通过硬度和拉伸试验对材料的力学性能进行了表征。结果表明:激光功率、扫描速度、扫描间距三者间的交互作用对材料的相对密度有很大的影响,材料相对密度随着能量密度的增加而增加。SLM制备的高熵合金试样的相对密度最高可达99.92%,组织细小均匀,由简单的面心立方结构和体心立方结构两相构成,屈服强度达到540 MPa,拉伸强度达到878 MPa,延伸率为18%,综合性能优于传统熔炼高熵合金,表明采用SLM技术制备高熵合金是可行的。     

产品设计制造环节的结构有序性测度研究

为了定量评价产品设计制造环节信息流结构的有序性,建立了产品设计制造环节信息流结构的有序度和结构熵模型,在此基础上,计算了设计与制造环节信息流结构的时效熵和质量熵,定量分析了一种仿人型机器人左腿模型的设计与制造环节两者之间的信息流结构有序性,为分析产品设计与制造环节之间信息的演化提供了依据。     

关于如何理解物理量熵的若干思考

热力学作为物理学最难理解的一门分支学科,其改革与创新至关重要。通过热力学与电学之间的类比,引入了基于直觉认知的热荷和热荷量的概念,由此得出熵就是热荷量这一简单而明确的定义。其结果是,熵(热荷量)与热量这两个不同性质的物理量得以清晰地区分开来,从而不仅消除了热力学的抽象性,而且还消除了熵这个物理量之前在概念上的模糊性。以全新的面貌出现的热力学不但有利于我国广大科研和工程技术人员的理解、掌握、应用和创新,有利于提升我国的科技软实力,而且也有利于大、中学生的物理教学和热力学知识的普及。     

基于多尺度熵和动态时间规整的步态身份识别

针对现有人体步态身份识别算法单一、准确率较低的问题,提出了一种基于多尺度熵和动态时间规整（DTW,dynamic time warping）的人体步态身份识别方法。采用自制的APP软件在较低采样率下采集人体步行加速度数据,实验中共采集50名志愿者的正常行走加速度数据,使用多尺度熵算法进行数据处理,得到在各个尺度下的熵值,最后采用DTW算法对多尺度熵值进行特征匹配,得到的相对错误率（EER,equal error rate）为13.7%,仿真结果表明基于多尺度熵和DTW算法相结合的方法较好提高了身份识别的准确率,为人体步态身份识别提供了一个新的思路。