基于遗传算法的电梯群控鲁棒优化模型

针对电梯群控调度过程中交通流不确定的问题,建立了鲁棒优化模型,利用遗传算法对所建模型进行求解.对于不确定线性优化问题,研究了不确定集的选择以及模型鲁棒对等式转化方法.仿真实验中,利用电梯群控虚拟仿真环境对鲁棒优化调度算法在不同交通流下进行了验证.以300人/15 min的混合交通流模式为例,鲁棒优化算法的平均候梯时间比静态分区算法降低12.77 s;平均乘梯时间比最小等待时间算法降低9.7 s;电梯启停次数比静态分区算法少8次.实验结果表明,鲁棒优化调度算法对不同交通模式具有更好的适应性,可以减小交通流不确定性的影响,提高电梯群控调度性能.     

基于互为主体的电子系统架构与任务决策

针对传统电子系统架构和任务决策机制无法满足航空集群遂行复杂任务需求的现状,提出一种基于互为主体的电子系统架构与任务决策机制。首先,从航空集群电子系统的实际应用需求出发,分析了电子系统的物理组成基础和电子资源的柔性聚合;其次,建立基于互为主体的电子系统架构模型,实现电子系统在物理域、信息域和认知域等不同层次能力之间的有机结合;然后,提出基于互为主体的信息交互与决策方法,提高航空集群作战运用的灵活性和整体效能;最后,给出了互为主体在航空集群作战中的应用实例。     

海上跨域无人集群研究进展综述

海战场是军事对抗的重要战场之一,海上作战涉及空中、水面、水下以及海岸陆地等空间,作战资源对象数量庞大且能力多样。随着无人系统技术的不断发展,跨域无人集群将成为未来海上作战的重要力量。以海上跨域无人集群作为研究对象,首先梳理了跨域作战的相关概念及演变过程,定义了跨域无人集群的内涵,然后阐述了美军单域无人集群项目的发展趋势及现状,分析了近期跨域无人集群演习的主要内容,之后对无人集群关键技术现有研究成果进行了提炼总结,指出了跨域无人集群发展面临的挑战。最后给出了跨域无人集群未来的发展趋势。     

黑龙江省短道速滑发展现状与策略研究

随着我国短道速度滑冰运动水平不断发展与提高,竞赛场上的技、战术也瞬息万变,竞争激烈。本文采用文献资料法,对比法,观察法,访谈法等,对中华人民共和国第12届冬季运动会短道速滑比赛的成绩奖牌,对抗形式,及比赛成绩结果进行分析。找出制约黑龙江省短道速滑主要不平衡因素,为进一步提高黑龙江省短道速滑发展提供参考依据。     

硅对铁基费-托合成催化剂的影响

用共沉淀法制备了一系列不同硅含量的铁基催化剂,采用N2吸附和原位X射线衍射对催化剂进行了表征,在固定床反应器中考察了催化剂的费-托合成反应活性、选择性和稳定性.结果表明,含硅的催化剂具有较大的比表面积和较小的平均孔径,在CO还原及费-托合成反应中生成的碳化铁物种的稳定性比不含硅的催化剂高.在费-托合成反应中,不含硅的催化剂具有较高的初始活性,但易失活;含硅的催化剂具有较低的初始活性,但稳定性较高.Fe7C3是活性最高的碳化铁物种.随着硅含量的增加,催化剂的费-托合成反应更易生成低碳数产物.     

企业技术类知识产权资产价格核算：方法改进与贡献率比较以规模以上工业企业为例

本文改进了技术要素会计科目成本费用归集方法,引入知识产权资本化、产品化和技术分成率方法,并以我国规模以上工业企业为例核算了企业技术类知识产权资产价格和其对增加值的规模贡献率与增长贡献率。我国规上企业技术类知识产权对企业增加值的规模贡献率还不高,但对增加值增长的贡献率较高且高于传统的科技进步贡献率方法得到的贡献率。技术类知识产权是企业创新发展最活跃的要素,也是企业增长的根本动力。本文建议要完善无形资产规定,允许知识产权管理规范的企业将相关技术类知识产权成本费用和相应的利润、税费作为技术类知识产权资产价格核算的内容;制定发布技术类知识产权资本化率、产品化率和技术分成率指南;进一步推动企业建立内部研发机构和知识产权管理机构。     

气体浮力实验

将自制的简易天平密封在玻璃罐头瓶中．通过增大、减小瓶中空气密度的方法，验证了气体对物体产生的浮力与物体体积和气体密度的关系．     

基于能耗分析器的电梯群控仿真平台

电梯群控系统是现代楼宇系统中不可或缺的组成部分,其核心是群控调度算法.调度算法性能的验证与评价需要一个仿真平台来实现.而现有的电梯群控仿真平台并没有考虑各算法的节能性能.本文对电梯能耗进行了分析建模,建立了基于能耗分析器的电梯群控仿真平台,该平台可准确计算各算法的能耗并以表格、曲线等多种形式表示,评价各算法的节能效果,为设计面向节能的调度算法提供支持.     

基于演化深度神经网络的无人机协同无源定位动态航迹规划

 针对多无人机在无源定位过程中协同动态规划航迹提高定位精度问题,提出基于演化深度神经网络的分布式动态航迹优化方法。首先将演化计算与深层前向反馈神经网络结合,设计基于演化神经网络的无人机协同无源定位动态航迹规划框架。以多无人机到达角（AOA）协同定位为例,利用定位过程中对目标估计的克拉美罗界（CRLB）生成最优训练集。通过无人机下一时刻与目标形成的相对构型作为系统学习的行为,从而得到下一时刻优化后的航迹点。实验结果表明,该方法相对于传统中心控制的无人机协同定位方法,具有更低的处理延时,能够以更短时间达到定位精度。