模糊随机决策环境下的核电站不常用条件（Q，r）库存模型

针对固定提前期内的需求为三角模糊变量,且用户总需求为梯形模糊随机变量的情形下,构建了不常用备件连续盘点模式下的（Q,r）模型,并推导出模糊成本最小化函数,进而利用基于模糊数期望值理论的去模糊化方法,求出最优订货点及订货量．最后,通过一个实例验证了模型的科学性和实用性．

     

Internet拥塞控制系统在不同源控制算法作用下的资源竞争分析

在未来的Internet拥塞控制协议中,不同的用户群根据不同的QoS需求,可以实现不同的控制算法.系统地研究了拥塞控制系统在AIMD和MIMD两类源算法共同作用下的稳态和动态特性,这些特性揭示了配置不同源控制算法的用户群对网络资源的竞争.内容包括AIMD,MIMD算法共同作用下的系统模型、系统稳态分析、系统稳定性分析等.基于NS2系统的仿真结果,证实了给出的分析方法的有效性,并揭示了不同源算法对网络资源的竞争情况.     

软件项目开发的性能优化

针对中小型软件开发项目的性能要求进行设计优化,其中包括了实时性的设计优化、软件结构模型的设计优化和软件可维护性的设计优化等等.对于这些设计优化思想,给出了一些相关的实例说明.在软件开发过程中,通过对这些设计优化思想的把握,不仅可以很好的满足软件的基本设计需求,而且可以大大增强软件产品的质量,同时可以有效的减少软件开发过程中的工作量.     

基于观测器的卷绕物收卷张力控制系统的研究

本文以一类卷绕系统的收卷过程为研究对象,建立了其动态数学模型,提出了一种基于张力观测器的新型控制方案。笔者根据辊的动态转矩平衡方程式,利用系统原有的电机控制和速度检测信号,将观测的张力值作为反馈,构成张力闲环,从而实现无传感器反馈控制。最后,对这种方案进行了仿真。结果表明,本文提出的方案完全可以达到常规规方案的动态性能,具有较高的稳态精度。这充分说明了该算法是可行的。     

铝合金蒙皮激光除漆后新漆层的耐高温性能研究

在实际飞行环境中温度是引起漆层失效的重要因素之一,飞机在长时间服役后需去除老化漆层以便喷涂新漆层,确保飞机运行的安全性和可靠性。本文采用波长为1064 nm的平顶脉冲激光对铝合金蒙皮表面漆层进行清洗,并对铝合金蒙皮激光除漆后新漆层进行高温加速老化,模拟飞机停场时铝合金漆层系统的耐高温性。采用扫描电子显微镜、激光共聚焦显微镜、附着力测试仪以及电化学工作站,综合评价了激光除漆效果及新漆层表面形貌、漆层与铝合金的附着力、电化学阻抗特性等耐温性指标。结果表明：激光功率500 W、扫描速度4000mm/s、扫描间距0.1 mm时可将铝合金表面漆层去除且不损伤铝合金,重新喷涂后的附着力达到0级且附着力时效性能较好;150℃加速老化48 h的漆层附着力为1级,漆层表面微观形貌无明显变化、漆层光滑平整、无缺陷且低频区域电化学阻抗模值>10⁹Ω·cm²。     

基于拓扑绝缘体异质结的宽带太赫兹探测器

二维材料中的新量子态对凝聚态物理和现代光电器件的发展具有重要意义。然而具有宽带、室温和快速响应能力的太赫兹光电探测技术,由于缺乏暗电流和光吸收之间的最佳平衡,仍然面临着巨大的挑战。在这项研究中,作者合成了新型拓扑绝缘体材料GeBi₄Te₇,并搭建了其与Bi₂Te₃的范德华异质结,以实现高灵敏度的太赫兹光电探测器。在平面金属-材料-金属结构中实现了在室温下将低光子能量太赫兹波段直接转化为光电流。结果表明,基于Bi₂Te₃-GeBi₄Te₇的太赫兹光电探测器能够实现0.02～0.54 THz的宽谱探测,且具有很高的光响应率(在0.112、0.27、0.5 THz下分别为592 V·W^-1、203 V·W^-1、40 V·W^-1),响应时间小于6μs。值得注意的是,它被用于高频太赫兹的成像应用演示。这些结果为Bi₂Te₃     

基于深度学习的翻越行为检测

翻越行为检测对疫情管控、社会治安等有着重要意义,一定程度上可以减少因为违规翻越行为而造成的意外事故.针对目前翻越行为检测任务实时性差、需要先验知识的问题,本文将Faster RCNN+SlowFast时空行为检测算法应用在翻越行为检测任务中,将翻越行为进行拆分检测.为提高时空行为检测算法中目标的检测精度和速率将目标检测模块Faster RCNN改为实时性高且轻量化的YOLOv5;其次针对同一行为不同视角下广泛的类内多样性的问题,将Fast支路和Slow支路的residual block分别改为AC residual block和SE residual block来加强网络对关键特征与细粒度特征的学习能力,最后设计翻越行为检测算法进行攀爬与下降两种状态的连续性检测,实验结果显示该网络平均准确率达93.5%,在翻越行为检测中表现出良好的性能.     

基于麻雀搜索算法的光伏阵列参数辨识

目前最为常用的光伏电池参数辨识方式是解析法与智能优化算法,麻雀搜索算法（SSA）是新提出来的智能优化算法,具备传统智能优化算法优势的同时,提高了运算速度,对传统算法易陷入局部最优的问题进行了优化。在对光伏系统智能化监测的需求下,提出了一种基于麻雀搜索算法的光伏阵列参数辨识方法辨识模型参数,然后对光伏阵列特性曲线进行拟合。通过实测数据对光伏电池的相关参数进行辨识,之后再对特性曲线进行拟合,结果表明采用该方法可以在保证计算速度的同时精确地对特性曲线进行拟合。     

基于Hadoop的灰狼优化K-means算法在主题发现的研究

快速准确的在海量网络数据中发现热点主题对于网络舆情监控具有重要作用.针对K-means算法对初始中心点选择敏感和全局搜索能力不足的问题,提出一种基于Hadoop的改进灰狼优化K-means的IGWO-KM算法.首先,该算法将灰狼优化算法和K-means算法相结合,利用灰狼优化算法收敛速度快和可全局寻优的优势为K-means搜索最佳聚类中心,减小随机选取初始中心点而导致的聚类结果不稳定性,以获取更好的聚类结果.其次,使用非线性收敛因子改进灰狼优化算法,协调算法的全局和局部的搜索能力.然后,引入正弦余弦算法并进行改进,增强灰狼优化算法的全局搜索能力,优化寻优精度和收敛速度,避免陷入局部最优.之后,使用近邻空间球减少K-means聚类过程中冗余的距离计算加快算法收敛.最后,利用Hadoop集群可批量处理数据的特性,实现算法的并行化.实验结果表明,IGWO-KM算法具有更好的寻优精度和稳定性,相比于GWO-KM算法和K-means,该算法在查准率、召回率和F值均有明显提高,且具有良好的收敛速度和拓展性.