摘要:为有效地解决汽车混流装配线中多载量小车物料配送的动态调度问题，提出基于知识库和神经网络的调度方法. 首先，对汽车装配线物料配送的动态调度问题进行描述，建立以装配线产量和多载量小车的物料搬运距离作为衡量指标的目标函数. 然后通过Plant Simulation软件生成针对汽车混流装配线的仿真数据并对神经网络模型进行离线训练，在实时阶段利用神经网络模型和知识库实现多载量小车最优调度规则的选取. 实验结果表明：所提出的调度规则选取方法选择的调度规则大多为最优调度规则，以较低的调度规则计算复杂性确保了调度的实时性能，能够很好地应对动态环境的变化，从而有效提升了多载量小车的动态调度水平.

摘要:基于驾驶模拟平台设计实验方案，同步采集驾驶员的驾驶操作信息和车辆状态信息，选取6个表征驾驶风格的特征参数，采用主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）算法对多元特征参数进行特征提取，将前3个主成分作为驾驶风格识别模型的特征输入. 利用K-means聚类完成样本标记工作. 基于有监督支持向量机（Support Vector Machine，SVM）与多分类半监督学习算法（iMLCU）的原理，分别建立SVM与iMLCU驾驶风格识别模型，通过调节标记样本与未标记样本比例，对比使用不同样本比例训练的SVM和iMLCU模型的驾驶风格识别准确率. 结果表明：相比于SVM，iMLCU表现出了更优异的驾驶风格识别能力，由此可知半监督iMLCU模型可以利用未标记样本提高模型对驾驶风格的识别能力.

摘要:使用DrivAer汽车模型来研究仿生非光滑车外后视镜罩减阻降噪机理. 风洞试验验证了LES（Large Eddy Simulation）和k-ε仿真模型的有效性，说明车外后视镜会导致空气阻力和空气噪声增加. 在DrivAer汽车模型外后视镜罩造型表面应用仿生非光滑结构，仿真结果表明：车外后视镜上应用仿生非光滑结构，使整车阻力降低5.9%，侧窗外响度降低19.4%；仿生非光滑结构通过改变边界层流动状态，促使涡垫效应形成，减少来流能量损失，提高流场稳定性，进而对整车气动阻力和噪声产生积极的影响.

摘要:活塞风是真空管道运输内流场的主要气动特征，掌握活塞风的基本特征和变化规律，是合理有效控制管道流场的基础.文中采用计算流体力学方法，结合动网格技术，分析、探讨了活塞风的产生机理，气动特性和真空度、阻塞比、行车速度等作用条件对活塞风的影响.研究发现管道中的空气在车辆行驶过程中会被压缩、膨胀，产生压缩波和膨胀波并对车辆的行车阻力产生影响；通过不同真空度、阻塞比和行车速度的系列组合计算，发现车辆的行车阻力会随着阻塞比的增大、压强的上升、速度的提高而变大，当速度提高到一个阈值时，车辆行车阻力的上升开始变缓.

摘要:设计了一种由弹性片和支撑柱组成的小体积高刚度新型周期结构金属隔振器. 首先利用微机控制电子试验机对其进行静力加载试验，得到静载下载荷-位移特性曲线. 基于有限单元法，建立周期结构有限元模型，并以和试验相同的工况进行静力学分析，仿真和试验结果吻合良好. 在此基础上研究了各主要尺寸参数对刚度的影响，结果表明，弹性片厚度对刚度影响较大，弹性片内径和层数对刚度影响较小. 最后通过将周期结构隔振器等效为多自由度弹簧-质量模型，应用模态叠加法建立了动力学方程并推导出了力传递表达式，通过有限元进行了仿真对比并进行了试验验证. 结果表明，理论和仿真匹配良好，且当承载质量超过一定值后,即可将周期结构简化为单自由度处理.

摘要:考虑飞机装配过程中任务可拆分及资源存在空窗期的两大特性，对飞机移动生产线资源投入问题进行模型与算法研究. 针对部分任务存在已知拆分模式及拆分惩罚的情形，设计了求解该问题的改进遗传算法，对传统实数交叉操作进行优化，提出了基于染色体适应值的交叉方法，并在数值实验中对相关参数的取值范围进行了敏感性分析；同时，提出了基于任务开始时间选择概率的变异机制. 对满足优化条件的任务调度方案，结合空窗期的位置，评判各可拆分任务可否通过选取新的拆分模式重新调度执行，对不同情形进行总结归纳，通过局部操作进一步降低目标资源量. 数值实验表明：通过本文算法对求解带资源空窗期的任务不可拆分问题与基本问题的结果对比，得到任务数分别为10、16、30、60、90算例的目标值平均增量达到4.3%；对求解本文问题与任务不可拆分问题的结果对比，平均优化率达3.5%，证明了本文算法的有效性，同时证明将任务拆分纳入考虑资源空窗期的资源投入问题中，可提高问题求解的灵活性，从而获得较好的调度结果.

摘要:为了探究磁流变脂的法向力行为，自制了羰基铁粉质量分数分别为30%、50%和70%的3种磁流变脂，采用旋转流变仪测量了磁流变脂在振荡剪切模式下的法向力特性，系统地研究了磁场、时间、应变幅值、频率和温度对法向力的影响. 研究结果表明，3种磁流变脂试样的法向力都随着磁场强度增大而增大，当磁场强度为740 kA/m时，各试样法向力最大值分别达到了6.97 N、8.93 N、14.91 N；在不同磁场强度下，时间对磁流变脂法向力值的影响经历轻微减少、恒定不变、缓慢增加3个阶段；在整个频率范围内，不同磁场强度的磁流变脂的法向力值变化微小，基本处于一个稳定值；存在一个应变临界值，使得法向力随着应变幅值在临界值之前以较快的速度增大，进一步增大应变幅值且超过该临界值后其增长速度减小；另外，3种磁流变脂试样的法向力随温度的升高而增大且质量分数为70%的试样其法向力值最大. 本文研究为磁流变脂器件的设计、优化和应用奠定了理论基础.

摘要:为提高输电线路输送能力和输电导线的动态增容，对输电线的径向温升现象进行研究分析. 以架空输电线为例，首先基于热平衡方程计算导线温度理论值，然后通过建立输电线温度场电磁耦合有限元绞合模型，计算输电线径向温度分布规律，研究不同因素的影响，最后结合温度场的分析结果，分析输电导线动态增容的效果，根据导线的温度分布计算最小的载流量. 结果表明：输电线的径向温度分布不均匀，内部温度高，表面温度低；输电导线温度受到载流量、风速、环境温度及时间变化的影响，径向温差一般可达0.58~4.53 ℃，因此研究架空导线的径向温差，根据导线的温度分布计算保证安全运行的最小载流量，有利于提高输电导线的动态增容，保证线路的运行安全.

摘要:基于多胞材料独特的力学性能和微结构可设计性强的优势，提出一种多段三角形和六角形蜂窝填充能量吸收复合结构模型. 利用显式动力有限元方法对该模型的动力响应特性和比吸能进行研究，重点讨论了不同恒定冲击速度下，蜂窝结构的排布及其相对密度对复合蜂窝结构宏观变形、动态平台应力、冲击载荷一致性和能量吸收能力的影响. 研究结果表明，所设计的多段填充复合蜂窝结构能够让轴力和弯曲变形共同参与整体变形，实现I类和II类能量吸收结构的优势互补. 通过对各段内微结构及段长的合理选择，复合蜂窝结构的冲击载荷效率明显提高，冲击应力波动幅度明显降低，能够有效地提高并控制蜂窝结构能量吸收效率. 本文对完善多胞结构的耐撞性设计方法和控制能量吸收过程具有指导意义.

摘要:在晶体塑性理论框架下，建立适用于面心立方金属多晶材料的基于位错密度的循环本构模型. 在各向同性硬化律中总位错密度被离散为螺位错和刃位错两部分，考虑了位错增殖、湮灭和相互作用的演化机制，同时采用了修正的非线性随动硬化律，建立单晶的循环本构模型，通过显式尺度过渡准则，把该模型拓展到多晶尺度. 应用该模型模拟了典型面心立方结构材料多晶铜的棘轮行为. 数值模拟结果表明，该模型不仅可以从多晶尺度模拟材料的棘轮行为和循环硬化特征，还可以从单晶尺度预测不同晶向和不同应力水平下的棘轮行为.

摘要:为解决相关滤波（Discriminative Correlation Filter，DCF）算法在快速运动、遮挡、尺度变化等复杂情景下的跟踪失败问题，提出一种融合运动状态信息的高速相关滤波目标跟踪算法. 在传统DCF算法基础上做出以下改进：（1）在跟踪框架中融入卡尔曼（Kalman）滤波器，利用目标运动状态信息对预测运动轨迹进行修正，以解决目标复杂运动时易跟丢问题，提高跟踪精度；（2）训练一个独立的尺度相关滤波器进行目标尺度预测，并利用主成分分析法（Principal Component Analysis，PCA）进行特征降维处理，提高跟踪速度；（3）提出一种高置信度更新策略判断是否对位置滤波器进行模板更新，以及是否采用Kalman滤波器预测位置作为目标位置. 最后在OTB-100数据集上进行算法测试，提出算法平均精度与成功率分别达到74.8%与69.8%，平均帧率为84.37帧/s. 相较其他几种主流算法，本文算法有效提高跟踪性能，并保证了跟踪速度，满足实时性要求，在遮挡、背景模糊、运动模糊等复杂情况下能够保持良好的跟踪效果.

摘要:由于煤炭生产的特殊性与危险性，煤炭生产过程中安全事故常有发生，其中人为因素占极高的比例，因此研究矿井工作人员的违规行为十分必要. 针对人体行为识别中传统的动态时间规整算法经常出现的奇异点和时间复杂度问题，提出一种分段线性逼近结合自适应权重动态时间规整算法. 对该算法进行了仿真以及实验，该算法在 SDU Fall Dataset 数据集的平均识别率达到了 95.33%，平均识别时间减少了 46.47%，在煤矿井下使用该系统进行测试，结果表明所提出的算法在识别速度和准确率上均有一定程度的提高.

摘要:地表覆盖/土地利用矢量数据中存在大量包含成千上万个空洞（甚至嵌套空洞）的复杂多边形，现有空间数据索引没有表达复杂多边形及其空洞之间的包含关系，导致空间数据冲突检测与更新等处理存在计算量大、效率低等问题. 针对此问题，提出了一种存储多边形包含关系的四叉树索引方法. 该方法根据结点中的多边形与四叉树相应象限中轴线相交的方式将多边形对象分为5种类型，即仅与X正轴相交、仅与X负轴相交、仅与Y正轴相交、仅与Y负轴相交以及与XY轴都相交，并将这些多边形对象分别存储在相应层次索引结点中的5个子列表（桶）中，然后在结点多边形对象中存储多边形之间的父子包含关系. 最后设计并实现了该索引及相应的查询、插入、删除等算法，并用实际地表覆盖数据验证了本文方法的有效性. 实验结果表明，采用本文索引方法的复杂地表覆盖矢量数据增量更新效率数倍于现有四叉树索引方法，且随着数据量的增加效率提高更明显.

摘要:传统蚁群算法因在复杂环境中容易产生死锁，导致部分蚂蚁失效，造成效率低下，迭代次数增多。为此，提出了一种利用环境信息引入环境因子来调整启发函数的方法从而降低死锁情况的发生，增加了有效蚂蚁的数量，从整体上提高了蚁群的搜索速度，扩大了搜索范围。同时，传统蚁群算法在路径规划中仅在理想地域内寻求最短路径，而多因素环境中最短路径往往并非最优解。为解决此问题通过在不同环境中对转移概率进行加权优化在追求路径最短的基础上提出多目标路径规划，丰富了蚁群算法的实用性和现实意义。最后经仿真实验对优化算法进行验证，证明了上述优化的可行性。

摘要:针对现有技术中变电站计量装置检测范围的不足，提出了新型的检测系统方案。设计将整体系统方案分为底层设备层、检测层、数据处理层、数据分析应用层，又设计了全寿命管理（LCC）模块。LCC模块按照统筹协调安全、效能和周期成本三者之间的关系进行设计，通过随机森林算法实现对变电站计量装置的状态评估，实现了资产全寿命周期管理在信息获取和状态评估等方面的有效需求。实验表明，本设计的技术方案误差较小。

摘要:地震空区的识别、分析是目前中期地震预报的重要手段之一，而传统的人工绘制预报方法难以取得理想的效果，计算机视觉方法提供了解决问题的新途径. 鉴于此，提出一种基于图像处理的地震空区自动识别方法，输入历史地震的文本信息，通过距离变换、阈值分割、分水岭算法等计算机视觉方法进行处理，通过迭代比较和特征参数筛选有效地震空区，输出地震空区的分布图像以及相应的特征参数. 通过具体案例进行实验，研究表明：此方法可以获得内部连通、边缘清晰的地震空区图像；与专家标定相比较，此方法的召回率为81.25%，准确率为92.86%. 本文方法为地震研究工作者进行地震预测业务及相关研究提供了有力的工具.

摘要:针对卷积神经网络在交通标志识别实时性不好，对设备硬件要求过高的缺点，提出了一种具有实时性，高精度的基于轻量型卷积神经网络的改进网络。一方面引入深度可分离卷积和激活函数Mish，加快网络的训练和识别速度，降低对硬件设备的要求；另一方面通过对网络架构及层次的改进，同时合理改变卷积核的大小和数目，加强图片特征的表达与传递。在BelgiumTSC交通标志数据集上的实验结果表明，改进后网络明显提高了网络训练速度，同时识别精度也略高于原网络，验证了改进方法的有效性。通过与其他模型相比，该模型能够更快速准确完成交通标志识别任务，验证了该方法的可行性。

摘要:在把所获取的国家社科基金项目标题按照词表示成训练和测试语料的基础上，基于条件随机场模型和双向长短时记忆模型对所构建的国家社科基金项目学科类别判定模型，进行了多个角度和层面的验证，并与支持向量机模型的实验结果进行对比. 基于相应的模型性能评价指标，验证了传统机器学习模型在小规模语料上的整体性能，证明增加了人工特征模型后的条件随机场模型的整体性能并未突出，同时对条件随机场的性能进行个案分析.

摘要:色彩还原性表征了不同色温条件下在标准显示设备上真实还原图像景物各种色彩的能力。然而实验室环境下的测试方法是一种有参考且对测试软件有严格要求的方法，无法在实际图像监控系统得到应用。通过色彩还原色卡在实验室环境下的亮度估计，获得不同色彩还原值和色卡图像亮度值，通过机器学习获得两者的对应训练模型，通过对实际监控图像亮度估计最终获得实际监控环境下的色彩还原参考值。

摘要:快速有效地识别出视频中的人体动作，具有极其广泛的应用前景及潜在的经济价值，深度学习的火热给视频动作自动识别带来了巨大的发展。提出了一种基于深度学习和非局域平均法的自注意时间段网络，作用于剪切好的视频片段。通过构造非局域模块并将其加入到以ResNet为基本模型的时间段网络，可以得到新模型。经过在TDAP数据集上验证，该模型可较为精确地识别出人体动作，与原有模型相比在不增加时间复杂度的前提下有一定程度的提升。

摘要:采用超滤分级得到不同分子量的腐殖酸组分，并通过傅里叶红外、紫外可见、三维荧光光谱等表征其分子结构的差异. 用基于Pd/Fe3O4纳米催化剂的新型电芬顿技术去除不同分子量的腐殖酸与Cr（VI）形成的复合污染物. 研究表明，随着腐殖酸分子量的增大，其矿化效果越好，HA5（87.6%）> HA4（79.0%）> HA3（76.8%）> HA2（70.0%）> HA1（62.9%），且短时间内高分子量腐殖酸有较好的去除. 这归因于高分子量腐殖酸表面的阴离子与Pd/Fe3O4发生静电吸附. 此外，苯环取代度更高、共轭结构更多的高分子腐殖酸优先被原位生成的·OH氧化为多羟基化中间体，进而氧化开环，最终矿化为CO2和H2O. 而在TOC相同条件下，低分子量腐殖酸中短链羧酸占比较高，其与·OH的反应活性低，矿化速率慢. 总铬的去除同样遵循HA5（91.8%）> HA4（88.2%）> HA3（85.9%）> HA2（85.4%）>HA1（85.1%）的顺序，因为高分子量腐殖酸中含有更多能与Cr发生络合作用的活性位点，可在电解体系中协同去除Cr. 本研究表明了腐殖酸分子结构对金属纳米颗粒协同电化学氧化性能和与重金属相互作用的影响，为揭示腐殖酸与Cr（VI）复合污染物的环境行为及其有效去除提供重要参考.

摘要:随着人类对海洋的进一步探索，海洋在国家发展中占据了越来越重要的地位，如何综合应用天空基获取海洋信息，实现多基协同完成海上目标任务，变得尤为重要。本系统主要将天基与空基相结合，实现天空一体化海洋遥感资源任务规划，用以完成海上广域目标和移动目标的识别和监测。经过仿真实验，完成了天空基协同海上目标任务规划，实现了多源遥感融合。

摘要:土壤中镉的污染严重威胁着人类的身体健康. 采用壳聚糖（改性）-沸石作为土壤修复剂具有成本低、材料范围广等特点. 本文通过将改性后的壳聚糖负载到沸石上，制得壳聚糖(改性)-沸石（N-亚甲基壳聚糖次磷酸酯-沸石（ZHC）、N-亚甲基壳聚糖亚磷酸酯-沸石（ZPC））钝化剂，并进行相应的钝化实验. 通过实验数据分析，得到污染土壤基本理化性质、Cd形态和修复剂的各种特性. 通过比较不同的土壤性质和钝化效果，两种钝化剂均能有效提高土壤的pH值，水稻土中酸可提取态的Cd含量都有明显降低，随着时间的推移，污染土壤中钝化剂的钝化效应显著增加，钝化效果最好的添加量为3.2％ZHC，采用TCLP提取法，钝化后红壤水稻土中重金属浓度下降了48.9％.

摘要:针对医联体平台中实际双向转诊过程存在转诊安排不及时，患者不满意等问题，设计了一种基于随机森林的双向转诊智能决策方法。该方法选取影响转诊的5个主要因素，建立了包括床位数、床位使用率、疾病治愈率、治疗费用、相距距离五大指标的智能转诊评分模型；然后利用大数据和随机森林的方法对主要因素进行分析，以分数的形式来衡量待转诊医院适合度。实践效果表明，基于这5个主要因素的预测可以罗列出多种转诊方案，为转诊安排精准化决策提供一种依据，从而提高转诊效率。

摘要:随着智能电网技术的发展，电力营销管理已经成为当前发展的核心业务，其工作质量高低与供电企业所获经济效益呈正比关系。为了有效地节约能源，减低电网系统中的负载消耗，提出了一种新型的电力营销管理系统优化方案，将电力营销管理系统管理平台划分为营销决策层、营销工作质量管理层、营销业务层和客户服务层，分门别类地管理不同类型的电能信息。并且通过用电优化模型及算法有效地将电价比较高时段的负荷被转移到电价比较低的时段，提高电能利用效果，降低电网负载电能消耗。实验表明，本技术方案优化性能较好，有力地推动电力营销管理系统新技术的发展。

摘要:针对超滤循环泵在垃圾渗滤液处理中的能耗问题，设计了一套降低超滤循环泵能耗的方法及系统。该系统采用B/S架构并结合神经网络训练出的最优算法模型，提前对超滤循环泵的运行参数作出调整，从而起到节能降耗的作用。前端展示部分采用Jquery+Bootstrap+Highcharts+ACE框架，后端服务部分采用Spring+SpringBoot+MyBatis框架，前后端通过Json数据格式进行交互。系统经过在线测试和现场试运行阶段后，已正式投入使用，并取得良好的效果。

摘要:由于缺乏有效管理手段，导致电网通信资源数据的完整性、一致性、有效性无法保障，影响电网通信专业服务质量。为此，提出了基于元数据的电网通信资源数据校核方法。该方法分为三个过程：利用网络捕包得到电网通信资源数据，将捕获的数据存入磁盘列阵内和电网通信资源数据多层次校核。多层次校核内的信息层校核将XSD推荐标准作为元数据实施驱动，利用XSD校核引擎实现信息校核；模型层校核将元数据模型内同公共信息模型OWL描述的本体文件作为元数据，校核电网通信网络各系统资源信息内提取的RDF格式模型实例；数据层校核以元数据模型内拓扑规则元数据作为校核依据，校核电网各系统中常见的孤岛、内外环等拓扑结构问题。实验结果表明：所提方法能有效验证电网通信资源数据的一致性、有效性和完整性，且校核精度较高达95%以上。

摘要:为提高卷烟生产调度能力，提出基于MES系统支持的高效卷烟生产调度方法。构建MES系统支持模型，在该模型中计算生产调度的输出值。并以调度输出值作为自适应学习系数，建立卷烟生产调度的量化评价参数筛选模型，对其筛选，并输出得到卷烟生产调度的检验统计量，构建卷烟生产优化调度函数，实现卷烟生产调度优化。仿真结果表明，采用该方法进行卷烟生产调度的收敛性较好，产出效益高，适用于卷烟生产调度。

摘要:针对传统的境外旅游人数预测模型预测误差大的情况，设计了基于RBF神经网络的境外旅游人数预测模型。首先对旅游样本数据进行归一化处理，对境外旅游人数变动统计。然后通过预测种群构建、评估适应值、惩罚项设置、预测序列平稳性检验、模型预测五个过程完成了基于RBF神经网络的境外旅游人数预测模型的设计。最后，实验证明，RBF神经网络的境外旅游人数预测模型比传统的境外旅游人数预测模型误差小，能够准确对境外旅游人数预测。

摘要:当前配电物联数据驱动业务中数据资源分配均衡性差、规划效率低，影响协同功能的实现。本文改进了配电物联数据驱动业务以及边云协同功能。通过事件驱动收集底层用电数据，经过预处理生成区间数据，将数据统一支配实现数据驱动业务。采用API技术使计算机与具有socket接口的设备保持通信，设计云计算中心与边缘设备的通信功能，设置配电网中控制模块功能，从而实现边云协同功能，保障配电网全局运行。实验结果表明：在相同的测试条件下，与传统的配电物联数据驱动业务及协同功能相比，提出的配电物联数据驱动业务中数据资源分配均衡性较高，有效提高配电物联数据资源规划效率，保证了边云协同功能的正常运行，满足实际应用需求。

摘要:网络流量预测是有效保障用户QoS措施之一。当前深度学习为基础的网络算法预测中没有充分利用网络拓扑信息。为此，提出了基于高阶图卷积自编码器的网络流量预测模型。该流量预测模型基于软件定义网络（SDN）架构，利用高阶图卷积网络（GCN）获取网络拓扑中的多跳邻域之间的流量相互影响关系，采用门控递归单元（GRU）获取网络的时间相关性信息，利用自编码模型来实现无监督学习和预测。在Abilene网络上采用真实数据进行了仿真对比分析试验，结果表明，提出的方法在网络流量检测方面的MAPE值为41.56%，低于其它深度学习的方法，同时预测准确率方面也达到最优。

摘要:为了实现智慧用电管理系统中电力客户的优化管理，需要对电力客户进行立体画像构造。提出了基于多维类别特征识别和角点标识的智慧用电管理系统中电力客户立体画像构建方法。用户画像信息跟踪采集模型，采用空间特征域分类方法进行用户画像信息分类处理。利用多尺度逐层分析方法进行模糊电力客户画像的精准定位，提取客户立体画像的用电类别特征量，采用特征域分类和分块匹配方法进行立体画像的误差修复，实现用户画像的特征快速准确定位。对提取的电力客户立体画像用电需求特征量采用支持向量机学习算法进行自适应分类，实现对智慧用电管理系统中电力客户立体画像多维构建。结果表明，采用该方法构建电力客户立体画像的特征细分能力较好，客户立体画像信息准确度高。

摘要:针对广泛应用于医院的软件定义网络（SDN）难以应对内部网络威胁的问题，设计了一种基于贝叶斯推理的信任管理机制来识别网络内部可能存在的恶意设备。该机制主要是利用贝叶斯推理方法推导出恶意攻击数据包的发送概率从而实现对网络内部设备的信任管理。通过仿真环境和真实网络环境下的实验证明了该方法可以比类似的方法更快地降低恶意设备的信任值。