供电电缆磁场辐射的预测模型及优化设计

基于磁场叠加原理,建立了单相、三相、并联单相、并联三相供电电缆常见布局方式下的磁场辐射计算模型,并给出了降低电缆磁场辐射的优化布局方法。仿真与实验结果表明:该计算模型有较高的准确性,有助于把握供电电缆磁场辐射的决定因素,可用于快速指导供电电缆的优化设计,以避免反复的仿真或实验试探,缩短设计时间,降低设计成本。     

基于非均匀调制函数模型的非平稳地震动模拟

通过对地震动演变谱模型化分析,在精确估计地震动时变功率谱的基础上,利用多元函数目标优化方法识别地震动的非均匀调制函数模型参数,从而建立了基于非均匀调制函数模型的时频非平稳地震动模拟方法。对给定初始地震波和直接给定模型参数2个算例的分析表明,应用本文方法模拟的地震波可以较好实现时频非平稳,而且对目标反应谱也具有较好的拟合精度。     

气浮箱型结构纵荡运动水动力系数解析研究

基于二维微幅波理论,采用特征函数展开和匹配渐进法建立了气浮箱型结构纵荡运动的解析解,将Matlab程序计算结果与MOSES数值模拟结果进行了对比分析,验证了程序的合理性;进而对不同吃水、不同水深下结构纵荡运动的附加质量系数和阻尼系数的幅频变化规律进行了研究。结果表明:由于未考虑结构内部气体的可压缩性,数值模拟结果大于程序计算结果,MOSES计算结果偏安全;在一定频率区段上,吃水的增加对结构附加质量系数和阻尼系数有显著影响;随着水深吃水比的增加,结构的附加质量系数和阻尼系数呈增大趋势,只有在圆频率为0.65~0.9 rad/s时呈减小趋势,而阻尼系数则呈增大趋势。     

基于锥形量热法的油池火相似性及点火特性模拟实验

针对油料池火灾相似性及点火特性研究需要,构建了一种基于耗氧原理的油池火锥形量热法模拟实验系统,引入火灾尺度相似性概念,研究了实验室尺度油池火与真实尺度油池火的相似性关系,探讨了实验室尺度油池火预测真实尺度油池火的可行性,基于实验室尺度锥形量热法研究了油池火点火特性,得到了辐射强度、辐射距离对油料点燃时间的影响规律以及点燃时间与锥照射强度之间的拟合公式。     

动载体光电平台图像模糊成像机理研究

动载体光电平台的振动导致光电系统在曝光时间内与目标发生相对运动产生像移,严重影响了成像质量。针对振动引起图像模糊的成像问题的复杂性,提出从数学模型的角度,建立振动产生模糊图像的频域数学模型,从而明确表示图像模糊的成像机理。根据建立的模糊图像数学模型,将一幅清晰的图像仿真得到振动模糊图像,仿真结果验证了推导建立的数学模型的正确性。通过对振动产生的模糊图像数学模型的建立,可以为设计准确有效的振动模糊图像仿真算法提供重要的参考。     

基于组织协同进化的软件缺陷预测方法

针对传统有标识软件度量元数据存在软件缺陷预测精度低的问题,首先对比选择合适的离散化方法,然后将组织协同进化分类算法引入并应用到航天软件缺陷预测领域,给出了一种基于组织协同进化的软件缺陷预测方法。该方法根据预测目标将离散后的软件度量元数据划分为不同种群,在各种群内部形成进化个体(组织)。组织在增减算子、交换算子、合并算子和组织选择机制的作用下不断进化,并基于属性重要度协同进化的方式进行适应度函数的计算,实现了有标识软件度量元数据缺陷预测精度的提高。最后通过两组仿真实验,验证了基于组织协同进化航天软件缺陷预测方法的有效性。     

面向蛋白质功能预测中有向无环图标记结构的多示例多标记学习

在多示例多标记学习问题中,标记之间往往是相互关联的,其中有向无环图结构是一种常见的层次关联结构,可见于蛋白质的基因本体学生物学功能预测的应用场景中。针对其标记间的有向无环图结构,提出了一种新的多示例多标记学习算法。算法从原始数据的特征空间训练出所有标记共享的低维子空间,通过随机梯度下降方法来降低模型排序损失,并融入标记间有向无环图结构关系对预测标记进行优化。将该算法应用于多个数据集的蛋白质功能预测中,实验结果表明,该算法具有更高的效率及预测性能。     

密集环境中无人机协同机动飞行运动规划方法综述

从单无人机机动飞行向多机协同扩展的通用规划框架出发,介绍了其中各模块相关研究的基本原理、代表性方法和前沿研究,主要包括用于环境障碍感知的实时导航地图构建、离散空间的路径规划、连续空间的轨迹规划、基于离散连续混合空间的规划、多航迹或轨迹的协同规划。综合无人机通用规划框架的关键技术,提出了无人机协同机动规划下一步需要重点研究的方向。     

高性能互连网络中端口阻塞故障预测方法

随着系统规模、芯片功耗和链路速率的提升,高性能互连网络的整体故障率也不断上升,传统运维方式将难以为继,给高性能计算系统整体可靠性和可用性带来了巨大挑战。针对网络端口阻塞这类严重网络故障,提出无监督算法的预测模型。该模型从历史信息中挖掘征兆性规律并形成新的特征向量,应用K-means聚类算法对特征向量进行学习归类。在预测时,结合端口当前状态,利用二次指数平滑算法对未来状态进行预测,将得到的新特征向量使用K-means算法预判是否会发生阻塞故障。利用拓扑结构信息,分别对叶交换机和根交换机构建预测子模型,进而提升预测的精确率。结果表明,该预测模型能保持在召回率为88.2%的前提下,达到65.2%的准确率,可为运维人员提供有效的辅助。     

运动补偿与UWB SAR中RD成像算法结合的实现方法

分析了机载合成孔径雷达(SAR)中载机运动误差对接收信号的影响,指出在运动补偿处理中可以将距离向误差分解为空不变项和空变项,在此基础上采用一阶和二阶运动补偿的方法来对两个误差项进行补偿.为了将测量的运动误差数据应用到高分辨率成像中,提出了一种与距离多普勒(RD)成像算法相结合的运动补偿方案.通过对仿真数据的测试,本文方法得到了验证.