大型试验任务的计量保障研究

为探讨计量技术对于保障大型试验任务顺利进行的重要作用,针对其覆盖领域广、参试设备多、测试现场点多线长的特点,重点分析了试验开始前、试验过程中和试验结束后对计量保障的需求。对于如何做好大型试验任务的计量保障工作,从明确计量工作合法参试地位、建立参试测量设备的计量确认体系、根据试验任务的需要合理调配计量资源及做好紧急情况下的应急处置等四个方面提出的几点思考性意见。     

某新型远程AUV的视景建模及可视化仿真研究

在某新型远程自主水下航行器（AUV）的几何空间坐标方程和运动学数学模型的基础上,根据该新型AUV的组成和物理特性完成其在虚拟场景中的三维模型构建。该模型不仅可以准确反映AUV的各项物理参数和真实尺寸,而且可以在数学仿真的同时实现模型仿真的可视化,更加直观、生动和实时地反映AUV的位姿状态以及巡航、悬停和目标跟踪等过程。     

FTIR测定在用润滑油碱值的快速方法

碱值是监控润滑油质量变化的常规指标,表示内燃机油的清净性与中和能力,通过测定碱值可为合理换油提供依据.利用傅里叶变换红外光谱快速测定在用润滑油碱值,它与标准方法相比,具有速度快,化学试剂用量小,精密度高,操作方便等显著特点.研究结果表明所建方法与国家标准方法的测定结果之间具有很好的一致性,测定结果的相对标准偏差小于5%.     

铁基非晶纳米晶涂层的耐磨性研究

采用基于机器人的自动化高速电弧喷涂技术在45钢基体上制备了FeCrBSiMnNbY非晶纳米晶涂层。研究了非晶纳米晶涂层在油润滑条件下,不同磨损时间、速度、载荷对涂层的磨损行为。采用扫描电镜（SEM）、能谱分析仪（EDAX）和X射线衍射仪（XRD）对涂层的组织结构进行了表征,利用纳米压痕仪对涂层的力学性能进行了分析,摩擦磨损试验在MM200滑块磨损试验机上进行。结果表明：涂层组织均匀,结构致密,主要由非晶相和α-Fe相纳米晶组成;在相同磨损试验条件下,非晶纳米晶涂层的相对耐磨性为3Cr13涂层的4．6倍,磨损机制主要为脆性疲劳剥落。     

复杂约束下的导弹作战任务规划模型和算法研究

导弹作战任务规划是一个涉及时间、资源、质量和其他关系约束的复杂问题。首先通过定义约束满足效用对基本约束满足模型进行了扩展,建立了导弹任务规划的约束满足优化模型。在此基础上,研究了任务规划模型求解的时间和效用传播算法,提出了基于综合效用的优化求解框架。该模型和求解框架易于解决具有多种约束因素的复杂问题,具有较好的通用性。通过定义软、硬约束效用,使得实际任务规划问题求解具有更好的灵活性。     

基于卷积神经网络的多功能雷达行为辨识研究

针对多功能雷达行为状态复杂多变、难以识别的问题,提出了一种基于卷积神经网络的雷达行为辨识方法.建立多功能雷达行为辨识模型,对数据进行预处理,构建多功能雷达信号样本集.通过变化点检测算法对原始雷达信号脉冲序列进行分割,补齐有缺失的特征参数,构造完整的可用于训练的信号加参数数组样本.并针对处理后的雷达行为数据集的特点设计卷...     

网络图的自动生成算法及其系统实现

研究了网络自动生成的实现算法和系统实现技术。该算法按路线来画结点 ,将其区分为不同的层 ,再绘制路径。先画出所有关键路 ,确定关键节点的坐标 ;然后对于未确定坐标的结点 ,寻找其由关键结点出发再回到关键结点的最短路径 ,将该路径上的结点画为一层 ,按不同的路线分为不同的层次进行绘制 ,直到所有结点均确定坐标。然后确定路线的层次 ,最后统一协调规整。以此算法开发的软件系统可节省时间 ,并可保证生成规范的网络图。     

一种分布式GIS体系结构的设计与实现

针对目前PC机上流行的GIS系统MapInfo,提出一种基于MapInfo的分布式GIS体系结构方案,该方案应用客户／服务器(C／S)和文件服务相结合模式,对属性数据(数字、符号等)与可视数据(空间、图形信息等)采用集中管理方式,具有结构简单、易于实现等特点,较适合于局域网内中、小型分布式GIS系统开发,也适用于基于MapInfo的非地理(图形)信息系统的开发。     

岩质边坡开挖应力与变形的有限元模拟

采用非线形有限元数值模拟的方法,对岩质边坡开挖进行了数值分析。利用有限元软件ANSYS提供的单元生死功能模拟了重庆市某边坡锚杆挡墙工程逆作法施工的全过程,给出了其应力和变形的分布曲线,并对其应力和变形与未加锚时做了分析比较。算例表明,加入锚杆后边坡体上部水平位移分布曲线趋于平缓,在距坡脚约三分之一坡高的地方,比未加锚的水平位移值减少了15％。     

Dynamic pricing and matching in ride-hailing platforms

Ride-hailing platforms such as Uber, Lyft, and DiDi have achieved explosive growth and reshaped urban transportation. The theory and technologies behind these platforms have become one of the most active research topics in the fields of economics, operations research, computer science, and transportation engineering. In particular, advanced matching and dynamic pricing (DP) algorithms—the two key levers in ride-hailing—have received tremendous attention from the research community and are continuously being designed and implemented at industrial scales by ride-hailing platforms. We provide a review of matching and DP techniques in ride-hailing, and show that they are critical for providing an experience with low waiting time for both riders and drivers. Then we link the two levers together by studying a pool-matching mechanism called dynamic waiting (DW) that varies rider waiting and walking before dispatch, which is inspired by a recent carpooling product Express Pool from Uber. We show using data from Uber that by jointly optimizing DP and DW, price variability can be mitigated, while increasing capacity utilization, trip throughput, and welfare. We also highlight several key practical challenges and directions of future research from a practitioner's perspective.