关于全球经济格局与城市竞争力的思考(上)

前言2020年,新冠疫情的大流行,对全球经济与贸易带来了严重冲击。世界将往何处去?未来十年是否会成为人类"失去的十年(Lost Decade)"?联合国最新发布的《2020年贸易与发展报告》向全人类提出了严峻的拷问。在这个充满不确定性的世界,人类还能否争取一个更加美好的未来?     

搅拌式风力致热装置启动性能研究

搭建搅拌式风力致热试验台,以自制的2种致热器为研究对象,使其分别在3个不同平均角加速度24.92、14.66、8.04 rad/s2下启动。通过动态扭矩测试仪和数据采集仪测试记录致热器启动阶段的相关数据。结果表明:致热器启动时所需扭矩与角加速度的一次方、转速、叶片半径的二次方成正比,同时得出这些因素之间的关系式;满负荷时,启动扭矩会出现一个峰值,且角加速度越大峰值越大,自然风必须提供峰值以上的扭矩,否则装置无法启动。     

基于滑模的运载器主动段俯仰通道姿控系统设计

与传统比例-积分-微分（PID）控制方法相比，滑模控制（SMC）方法可以比较容易地将不确定性纳入控制器设计中，从而增强系统的鲁棒性。探索了SMC技术在运载器主动段姿态控制中的工程应用，首先通过分析基于趋近律的SMC系统，提出了降低不连续切换项系数的需求，然后研究了基于干扰上界的SMC方法。三通道小偏差仿真结果验证了两种方法的控制效果，表明第2种控制器的鲁棒性更好，稳态误差小，同时发动机喷管摆角需求较小。     

GOS+MU:一种查询对象选择新方法

在分析单一MU(Most Uncertainty)采样缺陷的基础上,提出一种"全局最优搜寻"方法 GOS(Global Optimal Search),并结合MU共同完成查询选择。GOS+MU方法中,GOS着眼全局寻找目标,在应用环境能提供的训练样本数量有限、分类器受训不充分时,该方法选择的对象学习价值高,能快速推进分类器学习进程;MU则能够在GOS采样失效情形下,利用分类器当前训练成果,选择查询不确定性最强的样本补充训练集。通过对网络商品的用户评论进行分类仿真,并比较其他采样学习方法的效果,证明了GOS+MU方法在压缩学习成本、提高训练效率方面的有效性。     

一种考虑先验信息可靠性的新算法

文中采用模糊数集来描述先验信息,用模糊贴近度来衡量先验信息的可靠性,给出了可信度的计算公式,将其以权阵的形式纳入参数估计中,以平衡不同可信度的先验信息在参数估计中的作用。最后通过算例分析了该算法的可行性。     

基于不确定性人工智能的轮转模切机张力控制系统

<正>引言轮转模切机(Rotary Die Cutting Machine)是生产不干胶标签及各种电子产品贴膜的主要设备之一。轮转模切机也称圆压圆连续模切机,与常见的平压平模切机相比,模切速度大幅提高,可以在一天内完成平压平模切机需要一周时间才能完成的工作量。有资料表明,轮转模切机的模切速度可以达到12000张/h,线速度可以达     

火电机组负荷分配中多源不确定性因素影响分析

不确定性因素存在于火电机组负荷分配中，影响机组负荷分配、节能环保目标。本文综合考虑负荷预测不确定性、机组煤耗率不确定性与其CO2排放系数不确定性，分别构建火电机组一次能源消耗成本与CO2排放量最小目标下的火电机组负荷优化分配模型；以此为基础，引入析因分析方差分解方法，量化多源不确定性因素单独与交互作用下对节能、环保目标的影响程度。结果表明:负荷预测不确定性对火电机组节能、环保目标影响最为显著，相对影响程度分别为51.13%、62.70%；机组煤耗特性及其CO2排放系数影响次之，相对影响程度分别为47.58%、34.95%。此研究结果对不确定性条件下电力系统负荷分配具有借鉴价值。