软件项目工作量预估系统的研究与实现

采用了一种改进的软件成本估算方法——结构化成本模型COCOMOII结合功能点模型和多元回归算法来进行软件项目工作量的预估,以便降低对工作量估算的结果偏差．介绍了基于该算法设计的软件项目工作量预估系统的部分关键实现技术．系统采用浏览器／服务器模式及JSP＋Java＋MySql的架构实现,由于充分利用了网络的便捷和信息量大的特点,保证了多元回归算法中对样本数量的要求,使估算值更接近实际结果．     

基于蒙特卡罗的自由曲面测量系统精度研究

为实现对自由曲面测量系统精度的快速精确评定,提出一种基于蒙特卡罗的测量不确定度分析处理方法,以克服传统方法要求测量样本数多、函数关系简单等问题。分析了系统组成模块的不确定来源及分布,根据误差理论分配了各不确定度源的传递系数,并采用方和根法综合得出系统的测量精度。在LabVIEW上开发了仿真调试软件并与传统A类方法的评估结果进行了对比分析,结果表明蒙特卡罗方法计算快速、可靠,可以简单高效地用于自由曲面的精度评估。     

区域交通资源配置效率综合评估

为有效促进交通运输及区域经济的发展,有必要对区域交通资源配置效率进行综合评估。研究通过构建交通资源配置效率指标体系,提出了基于三阶段DEA-Bootstrap模型对区域交通资源配置效率进行评估。利用三阶段DEA模型剔除评估过程中的环境误差,引入Bootstrap方法克服DEA模型有效性值的内在依赖性,并以长江经济带11个区域为例进行案例研究。结果表明,剔除环境因素与随机干扰的影响,长江经济带交通资源配置效率为0.612,较传统DEA计算效率结果下降了0.189。解决技术投入冗余和促进规模效率发展是该区域交通资源高效配置的关键。可见,该方法可有效避免传统 DEA 方法在评估资源配置效率时的偏差,高效评估区域交通资源配置效率。     

基于误差修正的短期光伏功率预测

随着太阳能使用率的不断提高,太阳能资源的易变性使电网管理出现了困难。为了提高太阳能发电功率的预测精度,在安全稳定运行中保障工业电力系统的正常使用,提出一种结合改进的自适应噪声互补集成经验模态分解(improved complementary ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise, ICEEMEDAN)与差分自回归移动平均(autoregressive integrated moving average, ARIMA)的长短期记忆(long-term and short-term memory, LSTM)神经网络模型,使用该复合模型对光伏发电功率进行预测,通过对影响光伏功率的不同变量进行评估,获取特征重要性并作为模型的输入,在时间尺度上利用改进后的LSTM模型进行建模,以R²等相关指标评判模型性能的优劣,从而实现完整的光伏功率预测。实验采用澳大利亚光伏数据集群(DKASC)中一光伏电站2016年实测数据进行验证,两组实验中修正预测模型较单一LSTM神经网络光伏功率预测模型的精确度分别提高...     

钠冷快堆电机辅助绕组可靠性试验及基于极限应力的可靠性评估

主循环钠泵辅助电机执行在事故情况下带动主泵运转,以排出堆芯余热的安全功能。若事故情况下辅助电机发生故障,则可能给整个反应堆系统带来灾难性的后果。绕组是辅助电机的关键部件和薄弱环节。为评价主循环钠泵辅助电机绕组可靠度,设计、开展了一系列可靠性试验;在恒定应力加速试验中,无失效产生,继而进行步进应力加速试验,得到了关于产品极限应力的信息。基于有限的试验信息,给出了一种利用产品极限应力计算得到产品的激活能,从而进行辅助电机绕组可靠性评估方法。评估结果良好,且符合工程经验,验证了辅助电机寿命可靠度满足系统要求。同时,论文提出的方法对高可靠性产品无失效数据的可靠度评估提供一种参考方案,具有一定的指导意义。     

飞行员异常事件处理能力的脑电评估方法

为客观准确评估飞行员在飞行过程中对发生的异常事件的处理能力,在A320NEO/CEO全任务飞行模拟器中设定异常事件,并利用脑电设备进行实验信号采集。脑电信号（Electroencephalography,EEG）经独立成分分析（Independent Component Analysis,ICA ）等预处理后,通过近似熵法与小波包分析法提取相应特征以构建特征集,再选择适用于脑电领域的机器学习算法构建模型,并引入F1值、ROC-AUC曲线等模型评价指标对构建的模型进行评价。分析结果显示随机森林算法所构建的模型的分类效果最好,其准确度为88.5%,F1值为84.2%,AUC值为0.95。研究表明该模型预测精度良好,可用于辅助飞行员训练与评估。     

基于深度学习的柴油机气门健康状态评估

柴油发动机在运行过程中,其气门间隙会随其性能状态退化发生改变,为了解决传统的健康状态评估方法健康指标确定困难、权重人为经验依赖性大的问题,提出一种基于深度学习的柴油机气门健康状态评估方法.首先通过小波包分解算法对柴油机缸盖振动信号进行分解,对分解得到的节点信号分别提取常见的14个时域特征和小波包分解信号能量比向量,构建...     

建立重大科技基础设施绩效管理机制的思路与建议

结合近期出台的《中共中央国务院关于全面实施预算绩效管理的意见》的文件,阐述加强我国重大科技基础设施绩效管理的重要性,结合工作实际,提出若干建设设施绩效管理机制的思路和举措,为全面落实设施绩效管理提供重要参考。     

基于变尺度杜芬阵列的超声非线性输出信号检测

针对超声非线性输出信号中二次谐波信号比较弱、且是经过复杂传播的非线性时间序列,利用变尺度杜芬阵列对超声非线性输出信号进行检测评估材料的疲劳损伤。首先对杜芬振子进行频率变换、分析初始相位对检测结果的影响,构建检测实际工程信号的杜芬阵列模型,并对超声非线性输出信号进行变尺度变换,使杜芬阵列与超声非线性输出信号相匹配。当处理信号输入杜芬阵列模型时,第二个杜芬振子相轨迹由混沌状态过渡至大尺度周期状态,微弱二次谐波信号可以被有效的检测出来。根据杜芬振子总驱动力幅值和响应信号幅值之间的对应关系对二次谐波信号幅值进行有效估算。最后,探究随机噪声对检测模型的影响,当待测信号含有噪声时,杜芬振子相图仍变为大尺度周期状态,随着信噪比降低,相轨迹越来越粗糙,且稳定性变差。以上分析表明,利用构建的杜芬阵列模型能够有效检测超声非线性输出信号的二次谐波,对材料的疲劳损伤状态进行有效评估。     

程序管制下考虑高度层穿越的航路容量评估模型

针对RNP(required navigation performance)规范和程序管制手段下的航路容量评估方法进行研究,采用数学建模的方法,根据程序管制规则和RNP运行规范,建立了一种考虑高度层穿越(crossing flight level,CFL)的航路容量评估模型.量化航空器上升率和穿越间隔裕度之间的关系;确定了CFL的间接影响;考虑程序管制中同向和逆向穿越确定了CFL的直接影响;使得模型评估值更接近实际运行值.通过成都—拉萨B213航路的模拟测试和调研数据分析,评估其规划平行航路前后的容量值,验证了本文模型的准确性,且证实实施RNP后航路容量的提升.为成拉复线的开通提供了理论支撑,对评估我国西部地区的航路容量有一定的参考价值.