基于凸模型的复杂多学科系统可靠性设计研究

复杂工程系统通常涉及到多个相互耦合的学科,而且其中往往存在不确定性因素。本文采用凸模型描述不确定性变量,将序列优化和可靠性评价方法应用于多学科可靠性优化之中,提出了一种新的多学科系统可靠性设计方法。在该方法中,可靠性分析采用功能度量法,多学科优化方法采用多学科可行方法或者二级系统一体化合成优化方法。数值算例和工程算例说明,该方法求解效率较常规嵌套求解方法效率高,为复杂工程系统的可靠性设计提供了一种新型求解算法。     

一种随机裂纹结构的裂纹扩展路径分析方法

裂纹结构中存在大量不确定性因素,如裂纹长度、材料性质、外部载荷等,裂纹扩展路径的不确定性分析对研究随机裂纹结构损伤和断裂的力学特性并预测其性能及可靠性具有重要意义。本文提出了一种适应于混合载荷模式下随机裂纹结构的裂纹扩展路径分析方法。该方法考虑了裂纹长度、材料性质和外部载荷等的随机性,并通过蒙特卡洛方法对随机参数空间进行采样。采用比例边界有限元方法计算结构应力强度因子,进而模拟单次裂纹扩展路径。在此基础上,通过概率分析方法获得随机裂纹结构中裂纹扩展路径的统计特性。最后给出了两个数值算例验证了本文方法的有效性。     

微小型多通道径向平板阵列CO_2激光器失调特性分析

针对一种微小型多通道径向平板阵列CO2激光器的失调特性进行了研究。利用矩阵理论,采用稳定腔结构的多通道径向平板阵列射频激励CO2激光器,确定了这种失调后的光束传输情况。取得的数据表明,小角度失调对模型的输出光强影响不大,光强仍具有高斯分布。该方案对调整精度要求较低,实用价值高。     

一种智能遥控灯系统

随着科技的发展和社会不断进步,传统的照明系统已经不能适应可持续发展的潮流,智能光控灯系统应运而生。该智能遥控灯系统以节约能源为目的,成本低、效率高、可操作性强。本系统是以ST89C52单片机为控制核心,为分信号采集、红外发射、红外接收、数码管显示、驱动放大等模块,采用PWM调光技术,拥有手动和自动两层控制,实现可由系统调节灯光亮度也可通过键盘自行调节。     

金盐利用率提高之研究

结合沉镍金工艺,站在收支平衡的角度,从合理沉积、降低带出、废液回收这三方面,来进行金盐利用率提高的论述。     

个性化推荐系统用户兴趣建模方式的研究

用户兴趣模型是推荐系统产生个性化推荐的主要知识源，是实现个性化推荐的关键．针对用户兴趣进行建模是个性化推荐系统实现过程中的一个重要环节，本文从高校就业网站用户对象的特点出发，提出了一种将用户显性兴趣与隐性兴趣相结合的动态建模方法，此方法能有效的为用户对象进行推荐。     

一种基于深度学习的古彝文识别方法

作为世界六大古文字之一的古彝文记录了几千年来人类的发展历史。通过对古彝文的识别能够将这些珍贵文献资料转换为电子文档,便于保存和传播。由于历史发展、区域限制等原因,针对古彝文识别的研究鲜有成果。本文将当前新颖的深度学习技术应用于古老的文字识别。在四层卷积神经网络（convolutional neural network, CNN）基础上扩展出5个模型,然后利用Alpha-Beta散度作为惩罚项,对5个模型的输出神经元重新进行自编码,接着用2个全连接层完成特征压缩,最后在softmax层对古彝文字符特征进行重新评分,得到其概率分布,选择对应的最高概率作为识别的字符。实验表明,相对于传统CNN模型,本文方法对古彝文手写体的识别精度更高。     

一种基于深度学习的古彝文识别方法

作为世界六大古文字之一的古彝文记录了几千年来人类的发展历史。通过对古彝文的识别能够将这些珍贵文献资料转换为电子文档,便于保存和传播。由于历史发展、区域限制等原因,针对古彝文识别的研究鲜有成果。本文将当前新颖的深度学习技术应用于古老的文字识别。在四层卷积神经网络（convolutional neural network, CNN）基础上扩展出5个模型,然后利用Alpha-Beta散度作为惩罚项,对5个模型的输出神经元重新进行自编码,接着用2个全连接层完成特征压缩,最后在softmax层对古彝文字符特征进行重新评分,得到其概率分布,选择对应的最高概率作为识别的字符。实验表明,相对于传统CNN模型,本文方法对古彝文手写体的识别精度更高。     

一种改进的步态识别方法

行走方向问题已经成为当今步态识别领域极富挑战性的课题.针对该问题,提出考虑到行走方向的步态识别算法,运用了全新的思路计算行走角度(DOW算法),并根据人体运动学模型和行走方向信息提取关键特征,引入了同时考虑到多类支持向量机算法和线性规划方法的lp-mc-sv算法识别,并对实验结果进行了分析.将本文算法应用于实际人体行走图像序列,获得了较为理想的识别率(80%).     

基于IRSRCKF高超声速目标跟踪

以临近空间高超声速目标作为研究对象,提出一种迭代简化平方根容积卡尔曼滤波算法(IRSRCKF)。该算法以平方根容积卡尔曼滤波算法(SRCKF)为理论框架,针对SRCKF算法对于系统的状态方程为线性时需用容积点进行加权求和的缺点,对SRCKF算法的时间更新环节线性简化,提高了实时性;结合迭代运算的思想,充分利用量测信息,对量测更新过程进行迭代运算,提高了跟踪精确度。仿真验证结果表明,该算法具有较高的精确性和有效性,为临近空间高超声速目标的跟踪提供了一种新方法。