网络异构信息的张量分解聚类方法

提出基于张量分解的聚类算法,能够同时处理网络中多类型、多语义关系的异构信息。网络信息体系中的各种异构信息被建模为一个多维张量,异构信息之间丰富的语义关系建模为张量中的元素。提出有效的张量分解方法,将不同类型的信息对象一次性划分到不同的簇中。在人工合成的数据集和真实数据集上的实验结果表明:该聚类方法可以很好地处理网络信息体系中的异构信息聚类问题,并且性能优于现有的聚类方法。     

防化专用车辆的总体设计

概述了防化专用车辆的设计特点和要求,总结了底盘的选型、总体布置的原则、总体参数的确定、轴荷分配及静态稳定性计算等方面的一般规律与要求,希望能对防化专用车辆的设计提供帮助。     

脑与认知技术发展综述

脑与认知是利用神经形态计算来模拟生物大脑处理信息的过程,被认为是探究甚至实现人工智能的最直接技术路线,而且可以为人工神经网络研究提供基础导向,因为人类和动物"先天"的结构对其技能和习性有着决定性作用。对近期脑与认知的相关研究与成果进行了综合评述,并对未来发展趋势进行了展望。综述表明,类脑仿生研究与应用改进了人工智能系统,重建复杂的大脑皮层神经网与回路是当前研究重点;脉冲神经网络被认为是目前深度神经网络的"继承者";脑机接口技术发展呈现非侵入式趋势,面向语言障碍病患实现语音合成的脑机接口技术成为近期新兴研究方向。     

无障板水下声辐射特性的参数影响规律研究

平板作为工程结构最常见的形式,探讨其振声性能的基本变化规律对指导结构减振降噪设计具有重要意义。首先,基于各向同性材料无障板振声理论,推导了无障板的声压积分方程;然后,将结构的动力方程代入无障板形式的振速方程中,通过离散声压差值和叠加板的振动模态位移,并参考有障板的声辐射阻抗表达形式,得到无障板的声辐射阻抗,进而求解振动和声辐射响应;最后,以水下简支矩形板为例,计算对比了声辐射参数,分析了模量、密度、厚度、损耗等对无障板振声性能的影响规律。结果表明:板的刚度、阻尼均可直接影响结构的振动,材料模量、厚度以及损耗因子参数越大,壳板的减振降噪性能越优越。     

加权模糊C均值聚类算法实现BDS三频组合观测值优选

在对BDS三频载波相位组合观测值进行误差分析的基础上,确定了优选载波相位线性组合系数的筛选标准。针对传统聚类算法在高维多频混合数据集分类中存在的不足,采用一种基于加权的模糊C均值聚类算法,通过对同一维度在不同簇上赋予不同的权重值,对传统遍历搜索法所获得的部分BDS三频载波相位组合观测值进行了优化分类选取,有效解决了传统全球导航卫星系统载波相位观测值选取方法效率低的问题,同时为多系统多频数据组合观测值系数的优化选取提供了一种新的思路。对分类结果进行分析,确定了各类组合观测量的适用范围,并结合实测数据,利用无几何层叠模糊度解算方法对优选组合进行了整周模糊度的解算,结果验证了该方法的可行性。     

储能用蓄电池模型参数的动态辨识

为观测锂离子电池的参数,通过建立多元线性回归模型对内电路参数进行辨识,并提出通过间接观测蓄电池平衡电动势来辨识荷电状态的方法。该方法基于改进的Thevenin电池模型,以等效电容量来表征锂电池的容量特性。在循环周期内可通过测量放电前后开路电压变化量和电荷变化量来辨识等效电容;等效电容又可以在短时间内动态估算平衡电动势以作为辨识荷电状态的主要变量。通过一个循环周期内的脉冲放电实验验证了所采用的改进电池模型和辨识方法的有效性和准确性。     

线膛身管有限元网格参数化建模方法

为了精确快速地建立身管结构有限元网格模型,提出基于Python脚本语言操作单元和节点坐标的参数化建模方法,建立身管结构有限元网格模型。使用该方法能够精确地建立身管内膛(包含药室、坡膛和导向部)和外部轮廓的有限元网格模型,并进行参数化建模。以76 mm火炮身管为对象,建立身管与弹丸耦合的有限元模型,计算弹丸在身管内的全弹道运动过程,并结合相应实验进行验证。研究结果表明：该方法能够精确快速地建立身管结构有限元网格模型。     

基于虚拟样机技术的车载火炮射击稳定性仿真

车载火炮射击稳定性作为车炮匹配性评价重要指标,是车炮匹配性定量化评估与系统优化研究的必要环节。基于SolidWorks建立实体模型,结合Fortran语言编制用户自定义程序,在ADAMS环境中建立了车载火炮发射虚拟样机模型。通过应用变量设计方法对火线高等参数进行参数化设计,可以实现虚拟样机仿真的迅捷化,分析了火线高等结构参数对车载火炮后坐稳定性的影响规律。引入灵敏度分析方法,研究了各结构参数对稳定性影响的显著程度,解决了因参数量纲不同无法比较的难题,获得了火线高、支撑间距、后坐部分质量等备选优化参数序列集。进而对车载火炮的射击稳定性进行了优化,为车炮匹配性总体优化奠定基础。最后,展望了下一步研究的工作重点。