基于变权重的水库滑坡稳定性模糊综合评价

中国滑坡灾害众多,危害性极强,尤其是水库型滑坡,一旦失稳将会造成巨大灾害和损失,因此稳定性评价是滑坡预防与预警工作的首要前提.针对水库型滑坡特殊地质条件,选取结构特征、地质构造、变形特征、水文条件4大项,共包含10个因素作为稳定性评价指标.划分滑坡稳定性等级,建立评价指标体系并确定其权重,然后根据指标数据变化进行变权重...     

基于改进的变权缓冲灰色模型在沉降预测中的应用

针对灰色模型在中后期沉降预测中的精度问题,提出了单、双权幂函数弱化缓冲算子,并结合变权背景值建立改进的变权缓冲GM(1,1)模型。证明了新算子能提高光滑性、缩小级比偏差,实现对原始沉降数据的预处理。对于模型中的权值采用以还原值与原始值平均相对误差最小为目标的粒子群优化算法确定。最后,以高填方机场地表沉降数据预测为例,验证所提改进模型的有效性。结果表明：新算子能够有效弱化沉降序列受到的冲击扰动影响,结合变权背景值能显著提高灰色模型在中后期沉降预测中的精度。此外,对新算子的权值进行限定后,可得到两种不同的变权弱化缓冲算子。     

基于弹簧系统的飞机结构扣重技术

飞机强度验证试验中,为保证集中大质量结构扣重的准确性,提高卸压安全性,基于弹簧系统提出了一种新的飞机结构扣重技术。解决了作动器扣重方式卸压后扣重载荷消失以及反配重扣重方式摩擦力使扣重量值不够准确两项技术难点问题。通过验证试验对该扣重装置进行测试,结果表明:弹簧刚度数据与设计预期吻合良好;试验状态,载荷施加正常;卸压时刻,试验载荷和扣重载荷转换平稳;停机状态,扣重载荷施加准确。成功应用于某型飞机疲劳试验发动机假件扣重,实现了飞机集中大质量结构试验状态和停机状态的准确扣重,同时降低了卸压瞬间载荷冲击。     

基于自适应遗传-粒子群优化算法的风电场微观选址优化

为了减小尾流效应对风电场发电量的影响,提高风能利用率,提出了一种自适应权重的遗传-粒子群优化算法(genetic-particle swarm optimization algorithm, GA-PSO)。首先,以风电场单位发电成本为目标函数,风机坐标为优化变量,通过在优化变量的速度更新中加入惯性权重,以改变算法的寻优速度;其次,在WASP软件选址的基础上,对风电机组进行布局优化;进而,将计算结果与遗传算法(genetic algorithm, GA)、萤火虫算法(firefly algorithm, FA)和粒子群(particle swarm algorithm, PSO)优化算法进行对比。结果表明：运用PGOA算法优化后的风电场单位发电成本为2 016元/GWh,减少了232元/GWh,年发电量为82.633 GWh,比优化前提高了8.538 GWh,同时尾流损失减小了1.12%。可见研究结论对未来的风电场微观选址具有一定指导意义。     

一种新型高效率振冲器结构的设计及动态性能研究

通过对振冲器的工作机理进行分析,提出了一种新型电机-质量块横向布局的振冲器结构,并绘制了能量在新旧振冲器不同位置的分布曲线、能量分布曲线证明了新型结构的合理功率利用。此外,通过理论公式对新旧结构振冲器顶尖的谐响应振幅进行了对比,并从能量分布、振冲器体承受扭矩等方面进行了比较分析。最后,利用计算机进行仿真建模、动特性分析比较,得出了可供参考的具体数据。     

组合预测方法中权系数的应用研究

针对组合预测方法中权系数的确定问题,提出两种组合预测方法。一种是引入误差评价公式来确定权系数的固定权系数组合预测方法;一种是基于神经网络的误差倒数变权组合预测方法。通过实例分析说明了两种方法的可行性,且结果表明方法比单模型方法预测和传统组合预测方法具有更高的拟合精度。     

处理机调度算法的研究

处理机是计算机系统中的最重要资源,如何提高处理机的利用率是软件开发人员面临的主要问题。处理机利用率是受多方面因素影响的,其中处理机调度方式是主要因素。本文主要介绍各种常见的处理机调度算法,通过实例总结这些算法的原理及适用范围。     

低分子量凝胶的研究进展及展望

低分子量凝胶是一种超分子体系,具有许多高分子量凝胶不具备的优异性能,如智能性、可降解性、生物相容性等。在生物组织工程、药物缓释及传输、环境保护、传感器制备等方面均有广泛的应用前景。综述了近年来低分子量凝胶的研究进展,介绍了低分子量凝胶的形成机理、分类以及目前的应用状况,并展望了其未来的发展前景。     

Pythagorean犹豫模糊熵及其多属性群决策方法

针对模糊信息下的群决策问题,提出了一种基于Pythagorean犹豫模糊熵的多属性群决策方法;给出了Pythagorean犹豫模糊熵的公理化定义及计算公式;为克服传统Pythagorean犹豫模糊集规范化方法导致原始决策信息流失的不足,完善了基于Pythagorean犹豫模糊环境下的最小公倍数扩充方法,方法能有效地保持原始决策信息;又以Pythagorean犹豫模糊熵作为决策信息差异程度的度量,给出属性权重完全未知或部分已知情况下权重的确定方法,并定义了基于最小公倍数的Pythagorean犹豫模糊距离测度和Pythagorean犹豫模糊熵测度;构造了一种基于Pythagorean犹豫模糊熵的TOPSIS方法,并通过精准扶贫补贴项目案例说明了方法的可行性和有效性.     

两类低重量线性码

线性码具备理想的代数结构,也是纠错码理论的研究焦点之一.特别地,低重量线性码在电子通信行业中有重要作用,例如,通信系统、数据储存系统和消费类电子产品.所以,有必要确定构造出的线性码的重量分布.选定合适的定义集,利用构造线性码的一般方法构造出两类线性码,并通过高斯和理论得到两类线性码的重量分布.