增强型地热系统采热的分形分叉网络模型

增强型地热系统(EGS)旨在经济开采地下3~10 km区域干热岩蕴含的热能,并用于地面发电。EGS经济性与其采热性能直接关联,人工热储内热交换过程是需要重点研究的内容。热储内裂隙形貌及分布对采热过程有重大影响。基于热储裂隙开度和长度的分形特征,本文建立起EGS分形分叉网络模型,推导出EGS采热速率表达式。分析发现泵功、裂隙最大开度、扭曲率分形维数、裂隙开度分布分形维数、裂隙分叉网络级数及裂隙长度都是影响EGS采热速率的重要因素。     

基于无线传感器网络的飞行器测控通信系统测量方案设计

随着航天技术的发展,飞行器测控通信系统需要测量的参数种类和数量不断增加,但同时要求系统在进行方案搭建时满足更高的可靠性、更小的体积和更小的设备质量。为解决这类问题,提出了基于无线传感器网络的飞行器测量方案,方案重点从节点配置、时间同步、网络拓扑、能源供应等方面对方案进行阐述,最后给出了应解决的关键技术攻关方向。     

航空通信网络中复杂干扰过滤技术研究

航空通信环境中存在复杂的干扰信号,对正常的通信信号造成强烈的干扰。利用传统算法进行干扰信号过滤,无法避免由于干扰信号过于复杂导致过滤不充分的缺陷。提出一种基于加权残差优化算法的航空通信网络中复杂干扰过滤方法。对原始信号进行降频处理,能够消除峰值干扰信号,提高了信号的准确性。根据加权残差修正优化算法的相关原理,对通信信号进行残差优化处理,经过处理后的通信信号在受到干扰时会形成零陷,实现了对复杂干扰信号的过滤。实验结果表明,利用该算法进行航空通信网络中复杂干扰信号过滤,能够有效提高过滤的准确性,效果令人满意。     

基于MetropolisQ学习的蜂窝网络在线信道分配

针对现有的蜂窝网络的在线动态分配模型具有的信道需求量大、呼叫动态变化时阻塞率高和收敛速度慢的缺点,设计了一种基于MetropoisQ学习的蜂窝网络的在线信道分配方法。首先,在考虑同信道限制、邻居信道限制和同小区限制的基础上,设计了在线信道分配的数学模型,然后在Q-Learning算法基础上的设计了一种基于资格迹的Q(λ)算法实现信道的在线分配,为了进一步提高收敛速度,采用Metropois规则对算法中动作的选择方式进行改进,实现探索和利用的平衡。为了验证文中方法,采用Matlab工具上进行实验,仿真实验结果表明文中方法能实现蜂窝通信网络的在线信道分配,且与其它方法比较,具有较少的信道需求量、较低的阻塞率和收敛速度,较其它方法具有较大优越性。     

六分圆爆炸逻辑网络研究

本工作以随机定向战斗部为应用背景，研究了六分圆爆炸逻辑网络及其爆炸逻辑元件，以及相关的接口匹配技术。给出了爆炸二极管、同步型爆炸与门和异步型爆炸与门的设计原理和相关参数的安全性／可靠性概率窗，分析了六分圆爆炸逻辑网络设计中的元件选择、与战斗部的配合、与引信的配合等技术问题。试验检验表明，六分圆爆炸逻辑网络的输出状态完全达到预期的要求。     

基于贝叶斯网络的智能故障诊断方法

首先提出了基于贝叶斯网络的智能故障诊断方法，它对于解决复杂设备诊断问题中存在的不确定性，关联性具有很大的优质。然后阐述了贝叶斯网络模型的数学描述及基于贝叶斯网络的故障诊断方法的基本思路和决策算法。最后以某型SINS／GPS组合导航系统的故障诊断应用实例说明了该方法的有效性。     

400路程控网络讯号源

网络讯号源是大型爆轰多点测试技术中的一个重要组成部分。主要介绍４００路程网络讯号源的设计要点、工作原理和系统结构，并对它在爆轰实验中的测试应用进行了讨论。     

矩形板结构损伤的分区域神经网络识别方法

通过引入LM优化算法，针对矩形薄板中对称结构的损伤识别问题，提 出了一种基于神经网络的分区域分步识别方法. 对于预测输出量比较多且对预测精度要求比 较高的问题，常会出现网络训练时收敛速度慢、网络预测精度低，并且当网络训练达到目标 误差时，输出的预测量中常有某个输出量的误差还很大的情况. 针对这些问题，利用选 取的组合输入参数，提出了基于神经网络的分区域识别方法. 通过对悬臂板结构的数值模拟 结果表明：提出的分区域识别方法对结构损伤的分区和预测是可行和有效的， 其预测精度要明显的高于只用单个网络的预测结果，并且预测子网络对损伤的位置和程度是 同步输出的，从而避免了传统分步识别理论中子网络过多的问题.     

基于网络文本挖掘的冰雪旅游形象感知研究——以哈尔滨市为例

旅游形象塑造是制约旅游市场竞争的关键因素,形象感知研究对旅游形象塑造具有重要意义.随着在线旅行社(OTA)的快速发展,产生了大量旅游城市和景点的在线评论数据,为形象感知研究提供了新的视角.以Baidu旅游、携程网、马蜂窝等多家OTA网络点评数据为例,采用词频-逆文档率(TF-IDF)和LDA文档主题生成模型两种典型的文本分析方法,分析游客对冰雪大世界、太阳岛、圣索菲亚大教堂、中央大街、雪乡、亚布力滑雪场等哈尔滨6个冰雪旅游景点的认知形象、情感形象和总体形象感知.研究表明:1)冰雪旅游认知形象要素可归纳为相关地标、旅游活动、建筑、餐饮住宿、游玩价格等5个群组,相关地标是第一要素,其余认知形象要素在各景点权重有所差异;2)冰雪旅游情感形象以积极正面为主,除雪乡外,其余5个景点均具有强烈的推荐意愿;3)冰雪旅游的整体形象感知主题涵盖冰雪娱乐、冰雪观光、冰雪运动、特色美食和文化.研究丰富了旅游大数据研究方法,为哈尔滨市冰雪旅游形象塑造提供建议.