基于螺旋理论三自由度并联机器人型综合新方法

并联机器人的构型设计即型综合是并联机器人设计的首要环节,基于螺旋理论,从并联机构运动链分类的角度,提出用约束添加法对三自由度并联机构进行型综合,让主动链控制所需的自由度,而从动链约束不需要的自由度;提出了相应主动链和从动链各种类型,并对约束链作了较详细的分类,通过不同组合可得到不同性能的新构型.最后通过实例进一步阐明这一方法.该方法使型综合步骤更简洁,只要选择与自由度数相同个数的主动链,并合理选择约束链就可以组合出新的并联机器人.     

青藏铁路工程对高寒草地生态系统的影响

分析了青藏铁路冻土区段高寒生态系统主要分布类型及其变化背景，利用对青藏公路工程的类比调查数据，研究了不同高寒生态系统对工程扰动的抗干扰能力和受损后的自然恢复能力，以及不同生态系统与冻土环境的相互关系。综合考虑干扰场地土壤环境，冻土条件以及不同生态系统对干扰的抵抗与恢复能力等要素，提出了评价青藏铁路对生态环境影响的综合干扰度方法和定量评价模型，基于未来不同气候演变情境及其与人类工程活动耦合下冻土环境变化及其对高寒生态系统的影响。结合青藏铁路施工方案，定量评价了青藏铁路工程对高寒生态系统的可能影响。结果表明：大部分严重干扰施工地带对高寒草甸草地只有中等程度影响，影响区高寒草地植被覆盖度将维持在50％以上，高寒草原区重工程扰动地带除了局部有明显影响外，大部分地区只有中等至轻度影响，而中度与轻度工程扰动区域，工程对高寒生态系统的影响轻微。     

基于空间螺旋理论的行星滚柱丝杠副自由度计算与分析

基于空间螺旋理论开展行星滚柱丝杠副(PRS,planetary roller screw)机构学分析,综合考虑PRS作为空间螺旋机构的运动特点,建立了PRS机构运动简图。通过修正的G-K公式计算PRS的自由度,从理论上分析系统各构件对机构自由度的影响。通过开展不同数量构件条件下的机构自由度计算分析,对比了单滚柱、单挡圈条件下机构自由度,得出了增加滚柱与挡圈的数量对于机构自由度的运动特性的影响。理论计算结果在一定程度上揭示了PRS运动学原理。     

DFM视域下有氧运动干预对硕士研究生心理健康影响探究

探索心理健康双因素模型对硕士研究生心理健康评价的适用性,比较有氧运动对不同健康状况的硕士研究生群体的干预效果.通过对国内10所高校1 125名硕士研究生进行心理健康测量,然后选取部分不同健康群组硕士研究生进行为期8周的有氧运动干预.结果表明,以W-E幸福量表和中文健康问卷为指标的心理健康双因素模型在硕士研究生心理健康评价上较之单因素模型更加科学合理;有氧运动对不同心理健康硕士研究生人群均有积极影响,优于未进行长期规律性运动的人群.     

基于相互隶属度的云模型相似性度量方法

针对现有云模型相似性度量方法计算复杂度高、结果不稳定、适用性有限等问题,提出了一种基于相互隶属度的云模型相似性度量方法.依据云模型期望曲线以公共面积与自身面积之比定义云模型之间的隶属度,进而利用相互隶属度计算云模型之间的相似度.讨论了不同交点及半云情形下相应面积的计算方法,并给出了相似度的计算公式及性质证明.仿真实验表明,该方法能够在多种情形下合理地度量云模型的相似性,并且具有较高的结果准确度和较低的计算复杂度,基于云模型的评估实例进一步验证了该方法的有效性.      

部分充填式钢箱-混凝土连续组合梁刚度分析

为探讨部分充填式窄幅钢箱-混凝土连续组合梁的变形情况,设计3片不同抗剪连接度的试验梁,并进行单调加载实验.考虑边界条件对刚度的影响,结合组合系数法,推导出适合部分充填式钢箱-混凝土连续组合梁的刚度计算式.理论分析与试验结果表明:在钢箱-混凝土连续组合梁的钢箱中部分充填混凝土可以提高梁体的刚度,当钢箱-混凝土连续组合梁的钢箱中充填60%的混凝土时,其刚度提高最明显,最为合适.     

采用局部粗糙集模型的决策规则提取

研究基于局部粗糙集模型下的决策规则提取.对经典粗糙集的决策规则提取进行改进,给出局部粗糙集模型下的决策规则公式,并研究相关性质.结合局部粗糙集模型给出的规则提取公式,引入参数值α,α∈(0,1],使规则提取公式的泛化能力更强,适用性更广.通过3个实例对局部粗糙集模型决策规则提取的运用进行说明.     

n值Lukasiewicz命题逻辑系统中公式的绝对真度理论

在n值Lukasiewicz命题逻辑系统中,回避均匀概率空间中的无穷乘积测度,借助逻辑公式A所诱导的函数引入逻辑公式A的绝对真度概念,并利用绝对真度定义公式间的绝对相似度和伪距离.讨论绝对相似度和伪距离性质.证明┑,→,∧,∨运算在伪距离空间中是连续的.     

面向连续变量量子密钥分发的多边型LDPC码设计与性能分析

为满足连续变量量子密钥分发(continuous-variable quantum key distribution, CV-QKD)应用场景中对高性能低密度奇偶校验(low density parity check, LDPC)码的需求,提出了针对一类具有3种边类型且部分变量节点度为1的多边型LDPC(multi-edge type LDPC, MET-LDPC)码的设计方法。通过掩模到需要的度分布的方式设计左上角矩阵;采用基于多路径外在信息度(extrinsic message degree, EMD)策略的渐进边增长(progressive edge growth, PEG)算法设计左下角矩阵;将各部分矩阵组合在一起完成MET-LDPC码的设计。仿真结果表明,采用掩模加PEG算法设计的MET-LDPC码比单独用PEG算法设计的MET-LDPC码性能更优。     

基于GraphSage节点度重要性聚合的网络节点分类研究

传统的图嵌入算法及图神经网络模型在对网络节点分类时仅使用了节点本身的属性信息或者特征信息,很少使用节点在网络中的结构信息。如何在图神经网络聚合时引入节点网络结构信息来提升分类准确性也是一个值得深入研究的问题。因此,在GraphSage模型的基础上,根据网络中节点度及节点重要性设计了新的聚合函数并提出了GraphSage-Degree模型。首先,模型根据节点度获得节点在邻域中的重要性,然后再以重要性为依据来聚合节点的特征,使得网络中重要的节点能够尽可能的聚合更多的特征信息,并且在GraphSage-Degree中设置了一个与节点度有关的超参数D,能够通过调节该参数D使得在不同的数据集上达到最佳分类状态。在Cora、Citeseer和Pubmed 3个公开数据集上进行了测试,GraphSage-Degree与其他方法相比,macro-F1的平均提升值分别为8.72%、10.37%和8.29%,在Pubmed上有最大提升值38.84%;micro-F1的平均提升值分别为8.97%、11.16%和6.9%,在Pubmed上有最大提升值38.39%。