惯组小系统动力学建模与非线性特性分析

基于"三心重合"的设计思想和飞行器的姿态需求,建立了含立方项非线性刚度的惯组小系统动力学模型。提出了惯组小系统存在系统动刚度和减振器动刚度的"双层级"概念。利用龙格-库塔法求解渐软非线性系统对正弦扫频激励的响应,得出减振器动刚度存在对激励幅值和激励频率的敏感区域,采用动刚度曲线表征了减振器的非线性软化特性。利用虚弧长延拓法计算惯组小系统的非线性频响函数和传递特性,预示了高量级振动下减振器的动力失稳现象。通过惯组小系统传递特性试验,验证了减振器具有渐软刚度的非线性特性。扫频法计算结果与正弦扫频试验结果的吻合度达到96.5%,检验了构建模型的正确性。所建立的模型工程应用简便,对惯组小系统非线性特性的预示具有较高的精度,可供飞行器姿控系统设计时参考。     

极大3限制边连通二部图的充分条件

设G=(V,E)是一个连通图.称一个边集合S■E是一个k限制边割,如果G-S的每个连通分支至少有k个顶点.称G的所有k限制边割中所含边数最少的边割的基数为G的k限制边连通度,记为λ_k(G).定义ξ_k(G)=min{[X,■]:|X|=k,G[X]连通,■=V(G)\X}.称图G是极大k限制边连通的,如果λ_k(G)=ξ_k(G).本文给出了围长为g>6的极大3限制边连通二部图的充分条件.     

蓝田日暖玉生烟——漫话烟

锦瑟无端五十弦,一弦一柱思年华。庄生晓梦迷蝴蝶,望帝春心托杜鹃。沧海月明珠有泪,蓝田日暖玉生烟。此情可待成追忆,只是当时己惘然。这是晚唐诗人李商隐(约813—858)所作的七言律诗《锦瑟》,为其代表作之一。李商隐(图1),字义山,号玉谿生,怀州河内(今河南沁阳)人,后人将其与杜牧合称为"小李杜"(加"小"字,为区别李白与杜甫)。     

湿法消解-原子荧光法测定全血中硒

以全血样品为原料,探讨湿法消解-原子荧光法测定全血中的硒含量。血样经硝酸-高氯酸消解后,用硼氢化钠将硒还原成硒化氢,由氩气载入原子化器,产生的原子荧光强度与试液中硒元素含量在一定范围内呈正比,外标法定量。以消解效率为指标,优化样品的消解条件,测定血中硒在0-10μg/L范围内线性情况良好,相关系数为0.9992,最低检出限为0.143μg/L,相对标准偏差为1.51%-1.58%,平均加标回收率为90.86%-104.62%。血中硒的原子荧光测定法灵敏度高,精密度和稳定性好,可应用于血中硒的生物监测。     

层间单向耦合星形圆环状网络的同步能力

多层复杂网络同步是网络科学研究的一个前沿方向,目前对多层复杂网络同步性的研究大多集中在无向多层复杂网络上,而更加贴近于实际的多层有向网络研究很少.首先根据主稳定方程(MSF)严格计算出M层层间单向耦合星形圆环状网络的超拉普拉斯矩阵的特征值谱,并得到反映M层层间单向耦合星形圆环状网络同步能力的重要指标,其次讨论了M层层间单向耦合星形圆环状网络在同步域为有界和无界的两种情况下同步能力与层数、节点数、层间耦合强度和层内耦合强度及中心节点耦合强度之间的关系.最后通过数值模拟给出了层间单向耦合星形圆环状网络同步能力的仿真图像,验证了理论结果的有效性.     

基于TOPSIS模型的机场网络节点重要度评估

在机场网络中单个机场节点的失效往往会对其他的节点产生影响,特别是关键节点的失效会波及整个网络.准确客观的识别重要节点机场关乎整个机场网络的安全运营.本文分析了机场网络拓扑特性中的度、集聚系数和接近度指标,考虑了机场旅客吞吐量和所在城市人口等交通经济特性指标,使用熵权法确定权重的基础上,应用TOPSIS法构建综合评价体系模型,最后以华东地区机场网络为例进行节点重要度排序.结果表明与单一指标的评估结果相比,该方法更加全面客观的确定不同属性指标的权重,避免了不同指标取值的差异性,使评价更加全面,更符合机场网络实际运营情况.     

Sentinel-2卫星的多光谱轻量级船舶目标检测算法

近年来深度卷积神经网络在可见光船舶检测方面取得了显著的进展，然而，大多数相关研究是通过改进大型的网络结构来提高检测性能，因此加大了对更高计算机性能的需求。此外，可见光图像难以在云、雾、海杂波、黑夜等复杂场景检测到船舶。针对以上问题，提出了一种融合红（red, R）、绿（green, G）、蓝（blue, B）和近红外（NIR）4个波段光谱信息的由粗到精细的轻量型船舶检测算法。与现有的方法中根据光谱特性利用水体检测算法提取水体区域不同之处是该算法是利用改进的水体检测算法来提取船舶候选区域。为获取更准确的候选区域，对船舶、厚云、薄云、平静海面、杂波海面5种场景中4个波段的像素值进行了统计分析，选取近红外大于阈值作为辅助判断，并以其中心点获取候选区域32×32大小的切片，并对切片进行非极大值抑制，由此获得了船舶粗检测结果。随后构建了轻量级LSGFNet网络对船舶候选区域切片进行精细识别。构建的网络融合了1×1卷积提取的波谱特征与3×3的提取几何特征，为防止光谱特征与几何特征的信息在融合时“信息不流通”，在LSGFNet网络中引入了ShuffleNet中的通道打乱机制，并减小了模型结构，与典型的轻量级网络相比具有更好的效果且模型较小。最后，利用Sentinel-2卫星多光谱10 m分辨率数据构建了512×512大小的1 120组数据进行粗检测，以及32×32大小的6 014组数据进行精细网络训练，其中候选区域粗提取的查全率为98.99%，精细识别网络精确度为96.04%，不同场景下的平均精确度为92.98%。实验表明该算法在抑制云层、海浪杂波等干扰的复杂背景下具有较高的检测效率，且训练时间短、计算机性能需求低。     

基于贝叶斯网络的船舶港口国监督检查滞留风险研究

针对港口国监督(Port State Control, PSC)检查的复杂性和不确定性, 基于贝叶斯网络理论构建船舶PSC检查滞留风险分析模型. 以东京备忘录(Tokyo MOU)中2014~2017年船舶PSC检查样本数据为基础, 运用R语言bnlearn包进行贝叶斯网络的结构及参数学习. 同时分别执行贝叶斯网络的正向、逆向推理, 定量表示各风险因素与滞留结果之间的相互作用关系, 找出导致船舶滞留的高风险因素, 实现不确定环境下船舶PSC检查滞留风险的全面动态分析. 实证表明, 模型具有较高的精确度, 可为检查人员的滞留决策及航运公司的安全风险管理提供有效依据.     

基于“结构化教学”的小学数学深度学习

1问题提出南京市雨花台区小学数学项目研究——“落实课标精神、关注核心素养、践行结构教学”活动在我校拉开帷幕,本人有幸观察了两位数学教师执教的三年级同课异构的课例《认识几分之一》,聆听了省特级教师戴厚祥老师的《小学数学生态结构化教学》的讲座,感受颇深,之后引发思考,我们“怎样才能把学习压力和内在需求、数学思考和人的天性、情感与态度有机地统一起来,让小学数学教育既能使学生获得基础知识、智慧技能、认知策略、健全人格,又能使学生的情感态度价值观健康地发展?”带着这个思考,本人认为“小学数学深度学习的课堂”与“结构化教学”有着紧密的联系,是当前我们提高学生数学素养需要解决的问题.     

多层网络级联失效的预防和恢复策略概述

现实生活中,与国计民生密切相关的基础设施网络大多不是独立存在的,而是彼此之间相互联系或依赖的,于是用于研究这些系统的多层网络模型随之产生.多层网络中的节点在失效或者遭受攻击后会因"层内"和"层间"的相互作用而产生级联效应,从而使得失效能够在网络层内和层间反复传播并使得失效规模逐步放大.因此,多层网络比单个网络更加脆弱.多层网络级联失效产生的影响和损失往往是非常巨大的,所以对多层网络级联失效的预防和恢复的研究具有重大意义.就多层网络级联失效的预防而言,主要包含故障检测,保护重要节点,改变网络耦合机制和节点备份等策略.就多层网络发生级联失效后的恢复策略而言,主要包含共同边界节点恢复、空闲连边恢复、加边恢复、重要节点优先恢复、更改拓扑结构、局域攻击修复、自适应边修复等策略.