概率语言多属性群决策方法及其在新型智慧城市市民获得感评价中的应用

针对公众参与的语言信息多属性群决策问题，研究了考虑参与者满意度的概率语言多属性群决策方法。首先，根据参与者的语言评价信息确定并规范化概率语言决策矩阵。然后，对大群体进行共识分析，由最大化参与者群体的满意度构建线性规划模型，确定参与者群组的权重；构造正、负理想方案的评价向量，构建多目标规划模型，用拉格朗日乘子法求解属性权重；定义各方案的加权贴近度，并以此对方案进行排序和优选。最后，通过新型智慧城市市民获得感评价案例验证了模型的可行性和有效性。     

一种非正交对称条带束流位置监测器设计

介绍了一种条带束流位置监测器(BPM)的设计与仿真方法。在国家同步辐射实验室"太赫兹近场高通量材料物性测试系统"工程项目中,针对波荡器出口处真空室非正交对称性的问题,设计了矩形真空室和跑道形真空室下的两种非正交对称性条带BPM,并与传统的圆形真空室下条带BPM进行对比。基于边界元法,利用MATLAB软件分别对三种真空室下的条带BPM进行建模和仿真。仿真结果表明:相对于传统的圆形真空室下条带BPM,矩形和跑道形真空室下条带BPM灵敏度提高了30%,阻抗匹配误差相对降低了20%,束流位置拟合误差降低了80%。考虑加工精度,矩形真空室下的条带BPM更适用于该工程。     

光寻址电位传感器的正交相位检波检测方法

光寻址电位传感器的幅度检测方法易受噪声干扰,灵敏度差,信噪比和精度低,且受调制光源的影响较大,影响检测结果的准确性.为此提出了一种基于正交相位检波的光寻址电位传感器检测方法.该方法是将光寻址电位传感器的输出光电流信号分别与两路正交信号相乘,通过低通滤波提取直流分量并相除,即可得到光寻址电位传感器的输出信号相位信息.与已有的光寻址电位传感器相位检测方法相比,该方法具有算法复杂度低、实时性高的优点.实验研究了调制光源光强对光寻址电位传感器幅度检测和相位检测的影响,对比分析了光寻址电位传感器的传统幅度检测方法与正交相位检波检测方法对pH检测的灵敏度、线性度及信噪比.结果表明,相比于幅度检测方法,调制光源光强对光寻址电位传感器的相位检测影响更小,在频率为10 kHz,pH的范围为1.68~10.01的情况下,相位检测方法比幅度检测方法测得的灵敏度增加了7 mV/pH,精度提高了14.9 mpH,非线性误差减小了0.003%,均方差减少了0.1051×10^-5,信噪比增加了8.2827 dB.该方法特别适用于弱光下的光寻址电位传感器检测.     

基于Retinex理论与概率非局部均值的红外图像增强方法

针对传统红外图像增强算法中细节模糊及过度增强的问题,提出了一种基于Retinex理论与概率非局部均值相结合的红外图像增强方法.首先通过单尺度Retinex方法调整图像中过暗与过亮部分的灰度级;然后利用概率非局部均值对图像进行分解处理得到基本层与细节层,对基本层采用直方图均衡化拉伸对比度,对细节层采用非线性函数进行增强;最后,将不同层次的结果融合得到对比度与细节增强的红外图像.用该方法对多组不同场景的红外图像进行仿真实验,并将其与多种增强方法进行主、客观对比分析,结果表明所提方法在红外图像的细节及对比度增强方面都获得了更好的效果.     

相控阵超声检测成像技术在耐张线夹压接质量检测的应用研究

“三跨”线路耐张线夹压接质量影响着电网运行安全，目前耐张线夹压接质量检测均存在一定的局限性，提出了基于相控阵超声检测技术的耐张线夹检测方法。首先对耐张线夹相控阵超声检测图谱进行了信号分析，证明相控阵超声成像技术可直观有效地检测耐张线夹漏压和欠压等压接质量缺陷。此外，为提高相控阵超声检测成像质量，分析成像影响因素，采用控制变量法研究线阵探头频率、孔径和焦距对耐张线夹相控阵检测成像的影响规律。研究发现：低频探头检测时耐张线夹检测信号会发生重叠，探头频率增大时，分辨力提高，但声波衰减增大，频率选择时要综合考虑对分辨力和灵敏度的影响；随探头孔径的增大，近场区长度增加，系统分辨力和灵敏度提高，但孔径增加受到工件外形尺寸的限制，一般选择孔径时应保证铝中的近场区长度不小于铝套管厚度和单根铝导线直径之和；聚焦区域的成像质量明显优于非聚焦区域，孔径变小时，焦点位置对检测结果的影响增大，检测时将焦距设置为铝套管厚度时检测成像效果最佳。研究结果对于相控阵超声成像在耐张线夹压接质量检测上的工程应用具有重要的参考价值。     

一类改进最大熵方法的可调参数分析

在结构可靠性分析中,引入含可调参数的转换函数能对传统的最大熵方法进行改进,获得更高的失效概率预测精度。但是,此可调参数的最佳取值很难确定。针对这一问题,引入概率守恒方程,从功能函数转换前后所得概率密度函数出发,建立其最大熵值的变化关系,给出转换前后最大熵值之差的理论形式。通过对三种典型单调非线性转换函数开展算例研究,发现功能函数转换前后的最大熵值之差与转换函数的最佳可调参数值有关。改变可调参数值驱使最大熵值之差变化的同时,改进最大熵方法能遍历到更好的失效概率估计值。     

基于小波变换和概率神经网络的焊接接头类型识别

为了实现机器人自动焊接过程中快速、精确地提取焊缝特征信息,提出了一种基于小波变换和概率神经网络的焊接接头类型识别方法。先采用小波变换对由激光视觉传感器采集的焊接接头图像进行降噪和增强,对重构后的图像进行二值化,然后提取图像的特征信息,组成图像特征向量,最后构建概率神经网络分类器并进行测试。结合视觉传感器中激光器与摄像机的位置关系,最终识别出4种焊接接头。实验结果表明,所提出的方法特征提取简单,识别率高,并具有较好的实时性。     

一种具有低振动灵敏度和宽动态范围的MEMS陀螺仪(英文)

为了进一步提高MEMS陀螺的动态范围和振动环境适应性,以加速其工程化应用步伐,研究了陀螺振动误差,提出了一种新型MEMS陀螺结构。MEMS陀螺仍然采用了音叉结构形式,同时采用了工字型框架和隔离结构,从而提高了陀螺结构的稳定性和抗振动性能,并降低了残余应力对陀螺影响。理论分析了驱动和检测模态频差对标度因数非线性的影响,并基于理论和实验分析了振动环境中的角振动对陀螺性能的影响。在此基础上,进行了陀螺的模态优化设计,以进一步减小了陀螺的振动灵敏度,并使其具有大动态范围。MEMS陀螺采用了SOI圆片制备,并采用了圆片级真空封装技术实现陀螺芯片的真空封装。MEMS陀螺芯片和ASIC芯片叠装在陶瓷管壳内,体积为11.4?11.4?3.8 mm3。实验结果表明,MEMS陀螺的测量范围为±7200 (°)/s,零偏稳定性为12.2 (°)/h(1σ)。随机振动环境下(7.6grms),该陀螺的振中零偏变化量小于10.0 (°)/h,振中的零偏稳定性小于24.0 (°)/h,是原陀螺的1/5。     

一种基于自适应单元删除率的BESO方法

在ESO中采用动态删除率能有效地提高优化效率和稳定性，但现有的动态删除率策略都含有经验参数，确定删除率的过程较为复杂。本文提出了一种用于BESO的无经验参数自适应单元删除率确定方法。通过分析单元删除率对优化稳定性的影响，得到了结构优化过程中单元删除率的理想变化规律和单元灵敏度均匀化信息对删除率的影响情况，并据此分析了经验参数引入的原因，从而构造了评价单迭代步的单元灵敏度均匀化程度指标。然后，基于单迭代步的单元灵敏度均匀化程度指标，构造了全部迭代步信息下的单元灵敏度均匀化程度相对指标，结合单元删除率的推荐范围值，给出了一种自适应于结构优化进程的单元删除率自适应函数。最后，给出了基于自适应单元删除率的BESO方法实现流程。经典算例的结果对比说明，本文方法在保证优化质量相近的情况下，具有更好的优化效率和稳定性。     

关于马氏链在常返态下定理的一个新的证明

本文通过马氏链在常返状态下的已知定理,利用常返性质,给出该定理的一个新的证明.