基于多级频谱分析和能熵比的应答器系统设计

为解决传统应答器系统在模拟不同距离水下目标时易受强噪声干扰及转发时延精度不高的问题,提出一种粗-细两级波达时刻估计方法并开发一套高精度时延的可靠应答器系统.该系统主要由以信号采集、信号处理为主的上位机和以功率放大器、换能器为主的下位机组成.其中上位机利用多级频谱分析及其峰均比大于设定门限进行粗估计,初步获取信号的波头;再利用基于能熵比的双门限检测算法进行细估计,获得更精准的波达时刻,进而解决了时延不准的问题;最后,系统下位机通过 TCP 接收上位机传输的应答信号并在预定时刻应答回波信号.湖试结果显示,该系统的时延误差小于 40 ms,具有高精度的转发时延优势,并且在强噪声干扰下具有良好的鲁棒性.     

运用主成分分析和深度神经网络预测钢包炉合金元素收得率的研究

钢包炉（ladle furnace,LF）精炼的核心任务之一是进行钢水合金化过程,以保证钢包到达连铸平台后满足钢水成分要求。钢水合金化也是较为复杂的物理化学反应过程,其不仅对钢水温度有影响,而且对钢水质量、合金料消耗量均有影响。因此,实现LF精炼过程中合金元素收得率的精准预测具有重要意义。本研究首先采用主成分分析法（principal component analysis,PCA）对模型输入变量进行处理,用于简化实际生产数据结构;然后,融合SGDM算法和L2正则化方法,构建了深度神经网络（deep neural network,DNN）;最后,采用主成分分析和深度神经网络相结合的方法,建立了合金元素收得率预测模型。结果表明,Si元素收得率命中率在±1%, ±3%和 ±5%误差范围内分别为54.0%、93.8%和98.8%;Mn元素收得率命中率在±1%, ±2%和 ±3%误差范围内分别为77.0%、96.3%和99.5%。此外,PCA–DNN模型的预测精度优于参考炉次法、多元线性回归模型、改进BP神经网络模型和DNN模型,有助于实现钢水成分的“窄窗口”控制。本研究中合金元素收得率预测模型的建立,也可为LF智能精炼合金化控制模型的开发提供支撑。     

模型故障诊断中测量点优选的一类期望熵法

基于“第１原理”的诊断方法,给出二个极优的测量点选择方法,其时间复杂性为０,算例表明通用性好,精确性高,与ｄｅ Ｋｌｅｅｒ法不同,文中使用二值的结构模型,用结构信息划分候选诊断。     

极值原理统一的一种可能形式

本文注意到最小作用量原理,费马原理,H定理和最小熵产生原理等等最小最大原理之间的差别和联系,以变分法为工具,通过考察最小熵产生原理及H定理的另一种形式,得出与最小作用量原理,费马原理相似的结论：真实运动都是以某物理虽取极值,同时还研究了各极值原理的内在机制,找出各极值原理相似的物及根源,这样不但从数学形式上而且从内部的物理机理上将他们统一起来。     

稳态平板法测不良导体导热率的误差的研究

研究用稳态平板法测不良导体导热率时存在的系统和方法误差,提出了误差修正方法。     

提高注射法导入外源基因棉铃成铃率的技术研究

对采用注射法导入外源基因的棉铃,在激素种类、不同生态条件、结铃部位、结铃性、整枝方式等方面进行分析,探讨了导入棉铃落铃机理和提高导入棉铃成铃率的技术途径。     

解决我国城市生活垃圾问题的出路

对目前国内垃圾主要处理方法进行了评价,认为要从根本上解决我国城市生活垃圾问题必须建立健全垃圾减量与处理的双重机制。提出了“清洁生活”的概念,指出了城市生活垃圾的减量要建立在“清洁生活”战略指导思想的基础上;建立城市生活垃圾多级、低熵分选处理体系是符合我国国情的有效处理垃圾的最佳选择。     

引力塌缩系统的熵变

在共动坐标系下,对引力塌缩系统的熵变进行了研究,证明了理想流体系统的塌缩是等熵过程,有辐射热流的开放系统的塌缩是减熵过程,对非理想流体系推出了熵变的一般公式,并应用到有辐射中微子的塌缩过程,其总熵是减少的。     

终周期双峰映射拓扑熵的计算

利用符号动力学的揉理论,讨论双峰映射拓扑熵的计算．对于具有重要意义的终周期揉序列对,给出了决定其拓扑熵的揉行列式的解析表达式．     

不可逆卡诺热机的火用损率优化

导出一类不可逆卡诺热机在给定功率下的最小火用损率,并作了分析和讨论．所得结论可为热机的优化设计和能量的合理利用等提供些新理论依据．