应用卡尔曼滤波的激振力时域识别方法研究

激振力识别属于结构动力学中的第二类反问题,为识别振动系统的激励力,本文基于卡尔曼滤波器和最小方差估计的方法,分别建立了以系统位移和加速度为输入参数的激振力时域识别方法.推导了两种方法的识别公式,并对两种方法的识别结果和识别结果的稳健性进行了仿真分析.仿真结果表明,两种方法对噪声方差初值的设定均不敏感;以加速度幅值为输入的方法识别精度优于以位移幅值为输入的方法;以位移幅值为输入的方法识别结果稳健性较好.最后采用力锤敲击试验验证了识别方法的有效性和精度.     

基于全局优化与深度学习的条形码识别方法

提出了一种在深度神经网络的基础上结合全局优化方法的条形码识别算法,利用卷积循环网络提取出条码中各字元的特征并进行分类,较传统方法具有更强的适应性与泛化能力,再进一步结合全局优化的方法,以达到充分利用条码结构性先验信息的目的,能显著提升方法的效果,尤其是将全局优化方法引入到神经网络中进行端到端学习,不仅保持了两者的优势同时还进一步提高了识别精度.实验结果证明了所提方法的有效性,达到约99.48％的识别精度,超越了传统的图像处理方法.     

一种关于旅行商问题适用范围的优化方法

针对旅行商问题适用范围存在的局限性,结合实际的仓库拣货作业优化实例开展研究.考虑仓库内各货位点之间的相对位置关系以及拣货员可能行走的路线,设计出关于拣货员行走路线的分类算法;提出虚拟点的概念来解决旅行商问题求解时起点、终点不一致的问题;利用虚拟点,根据任务单要求找出拣货员所有的最优位置访问顺序;比较每一种情况,得到拣货员的最优路径,以实现缩短拣货总时间、减少人力和物力的总目标,较好地提高拣货效率.     

高光谱成像用高帧频CMOS图像传感器北大核心

针对高帧频、全局曝光和光谱平坦等成像应用需求,设计了一款高光谱成像用CMOS图像传感器。其光敏元采用PN型光电二极管,读出电路采用5T像素结构。采用列读出电路以及高速多通道模拟信号并行读出的设计方案来获得低像素固定图像噪声(FPN)和非均匀性抑制。芯片采用ASMC 0.35μm三层金属两层多晶硅标准CMOS工艺流片,为了抑制光电二极管的光谱干涉效应,后续进行了光谱平坦化VAE特殊工艺,并对器件的光电性能进行了测试评估。电路测试结果符合理论设计预期,成像效果良好,像素具备积分可调和全局快门功能,最终实现的像素规模为512×256,像元尺寸为30μm×30μm,最大满阱电子为400 ke^(-),FPN小于0.2%,动态范围为72 dB,帧频为450 f/s,相邻10 nm波段范围内量子效率相差小于10%,可满足高光谱成像系统对CMOS成像器件的要求。     

抽水蓄能电站引水调压室先增后甩工况最高涌浪研究

以国内某抽水蓄能电站为例,选取先增后甩工况作为最高涌浪的控制工况,分别采用解析法和基于特征线的数值仿真法,对比分析了最高涌浪的发生条件及2种方法的差异。结果表明:数值仿真法考虑了导叶启闭规律的影响,相较于采用流量突变模型的解析法,调压室水位波动发生滞后,更准确地模拟了调压室的水位波动过程;导叶启闭规律越长,工况转换越多,则滞后时间越久,但几乎不影响调压室的涌浪极值;2种方法共同验证了先增后甩工况的最不利叠加时刻为初始工况与叠加工况的Z-V曲线相切时刻,相应产生的调压室涌浪最高;数值仿真法由于发生叠加工况时流量为渐变,因而切点的发生时刻在Z-V曲线上产生后移,但2种方法的调压室的涌浪极值十分接近。     

基于无线可充电传感器网络充电路线规划的相关研究

本文主要针对无线传感器网络WSN的相关研究,利用移动充电器定期为传感器的电池补充能量,从而源源不断地为WSN提供稳定的能量使其正常运转。首先通过建立数学模型,对如何消耗最少的能量以及传感器电池最小容量的问题,给出最优的方案。其次对消耗最少能量,即最短路径进行了定性与定量分析。利用MATLAB将给定数据的经纬度按照公式转化为横纵坐标,并且建立各个传感器以及数据中心绘制在二维散点图中,观察其分布地区。最后对转化出的横纵坐标以及散点图进行模拟退火分析,得到移动充电器最优的行走路线,分别求出每个移动充电器所经过的传感器的电池的最低容量。     

基于k-shell的复杂网络最短路径近似算法

复杂网络最短路径经典算法的处理效率较低，不适用于大规模复杂网络，而现有近似算法通用性有限，且计算准确率不理想，不能满足规模日益扩大的复杂网络中的最短路径计算需求。针对于此，提出基于[k]-shell的复杂网络最短路径近似算法。算法利用节点的[k]-shell值进行网络划分并引导搜索路径，利用超点聚合处理[k]-shell子网来降低路径搜索中节点和连边的规模，通过在路径搜索过程使用双向搜索树方法提高算法的计算效率和准确率。实验结果表明，算法通用性较好，在现实与仿真大规模复杂网络中均具有较高的计算效率和准确率。     

毒品滥用流行病模型的稳定性分析

现有毒品滥用流行病模型假设吸毒者康复后对毒品拥有永久"免疫"力，而忽视了其再次成为毒品易感者的可能性。针对这一问题，通过考虑社区治疗和隔离治疗两种措施，分析了毒品滥用人群的演化过程，提出了基于暂时"免疫"力的毒品滥用流行病模型，并计算了模型的基本再生数，讨论了模型平衡点的存在性和稳定性。当基本再生数小于1时，模型存在一个局部渐进稳定的无毒平衡点；当基本再生数大于1时，模型存在唯一的地方病平衡点，并利用几何方法证明了地方病平衡点的全局稳定性；当基本再生数等于1时，如果满足一定条件，模型出现后向分支现象。数值模拟验证了上述所有结果。研究结果表明提高隔离治疗率、改善社区治疗效果和降低接触传染率可以有效抑制毒品滥用的流行。