装备保障仿真模型框架及仿真平台研究

首先从任务建模、系统建模、保障资源建模、使用与维修活动建模四个方面对装备保障仿真模型框架进行了研究,结合OPUS10和SIMLOX两个仿真平台分析了国外先进的装备保障仿真平台的特点和应用。在此基础上,提出了装备保障仿真平台的初步构想。

钢管混凝土拱桥极限承载力的参数研究

以主跨460 m的中承式钢管混凝土拱桥——巫峡大桥为研究对象,应用双重非线性有限元法对钢管混凝土拱桥的极限承载力进行了参数研究.研究参数包括初始缺陷、荷载形式及其作用方式、体系温度、矢跨比、管内混凝土强度、含钢率等.分析结果表明:初始缺陷、集中荷载作用方式以及体系温度对结构极限承载力影响不明显;均布荷载的作用方式、矢跨比、管内混凝土强度以及含钢率是影响结构极限承载力的几个关键因素.

基于加权密集连接卷积网络的深度强化学习方法

针对深度强化学习中卷积神经网络(CNN)层数过深导致的梯度消失问题,提出一种将密集连接卷积网络应用于强化学习的方法。首先,利用密集连接卷积网络中的跨层连接结构进行图像特征的有效提取;然后,在密集连接卷积网络中加入权重系数,加权密集连接卷积网络中的每一层都接收到前面几层产生的所有特征图,且之前所有层在跨层连接中被赋予不同的初始权重;最后,在训练中动态调整每层的权重,从而更加有效地提取特征。与常规深度强化学习方法相比,在GridWorld仿真实验中,在相同训练步数内的平均奖励值提升了85.67%;在FlappyBird仿真中,平均奖励值提升了55.05%。实验结果表明所提方法能在不同难度的游戏仿真实验中获得更好的性能。

多维加权密集连接卷积网络的卫星云图云检测

云检测是多光谱卫星云图分析的前提。传统云检测方法不能很好地对多光谱卫星云图进行特征表示,导致了云检测不是很准确。卷积神经网络虽然能有效地提取特征,但训练时会产生梯度扩散,训练效率低,优化困难等问题。针对这些问题,提出多维加权密集连接卷积神经网络模型实现对多光谱卫星云图的云检测。跨层连接能够实现网络中所有层之间的信息流,从而减少训练过程中的梯度消失导致收敛困难的问题。特征图之间连接的权值不同使得网络能够更高效地利用特征信息。通过实验结果对比,该模型可以很好地提取云图特征,提高多光谱云图检测的准确率,具有更好的泛化性能和优化效率。

基于卷积神经网络的卫星云图云量计算

卫星云图云量计算是卫星气象应用的基础,目前的方法对卫星光学参数以及对卫星云图的特征利用率不高,导致了云检测及云量计算不准确。针对这个问题,利用卷积神经网络进行卫星云图云的检测,基于优化的卷积神经网络将云图分为厚云、薄云及晴空。在云检测的基础上利用"空间相关法"计算总云量。针对中国HJ-1A/B卫星图片的实验结果表明,通过对卷积网络结构及参数的优化卷积神经网络可以很好的提取云图的特征,云分类时厚云和薄云之间的过渡区域清晰,云的识别率以及云量计算的准确率都比传统阈值法、动态阈值法以及极限学习机模型的结果要好。

基于神经元协同激励的稳定时间可控情景记忆

情景记忆(Episodic memory)被认为是学习与记忆、感觉信号的加工和处理等认知功能的一个重要表现。在大脑的运行过程中,模式的稳定时间是可变化的。为了更好的模仿真实大脑在情景记忆过程中的状态,提出了一种基于神经元协同激励的不同模式的稳定时间不同的情景记忆模型。在本模型当中,模式和输入模式之间的相似性控制模式的稳定时间,相似度和模式稳定时间成正相关。同时,神经元协同激励情景记忆存储容量比传统的情景记忆模型得到明显的提高,并且存储容量和网络规模成指数比例关系。

不同吊杆布置形式下简支梁拱组合体系拱桥的影响线特性分析

简支梁拱组合体系拱桥是一种具有良好发展前景的大跨度桥梁形式之一。通过数例计算,分析比较了不同吊杆布置形式下简支梁拱组合体系拱桥(系杆拱、兰格尔拱、洛泽拱以及尼尔森体系拱)的影响线特性,为吊杆合理布置形式的选择提供了参考。

战时舰船抢修任务规划模型及启发式构造算法

针对战时舰船抢修问题,研究在维修资源有限的情况下,如何合理地安排维修活动,以最短的时间、最少的手段使装备至少具有完成部分任务的能力,其目标是从整体上高效分配资源,缩短维修所需的时间。根据规划调度理论,采用基于人工智能的规划调度方法,提出了贪婪随机变邻域搜索算法,该算法求解速度快、解质量稳定。在此基础上建立了舰船抢修任务规划约束优化模型,并研究了战时舰船抢修任务的启发式求解框架和启发式构造规则。模型及算法在战时维修保障决策支持系统得到了实际应用,经证明该算法是一种非常实用的求解途径。

拱桥极限跨径研究

以拱肋材料的强度为限定条件,研究恒载下分别以抛物线、悬链线作为合理拱轴线时拱桥的极限跨径。并以此为基础,就极限跨径下拱桥的最佳矢跨比范围进行讨论。

新型农村金融机构试点的成效、存在的问题及建议

新型农村金融机构的建立与建设,是我国金融改革的重要一环。新型农村金融机构的发展在一定程度上缓解了试点地区农村金融供给不足的问题,促进了当地农村银行业之间的适度竞争,改进和加强了试点地区农村金融服务。但其社会认同度低,吸储难度较大,导致可贷资金不足;税收压力较大,运营成本高,盈利空间小。不可避免地存在人力资源不足、素质参差不齐、金融产品单一、服务功能不完善、贷款脱农化、短期化趋势等问题。监管部门和地方政府要扶持村镇银行的发展,建立多元多层的农村金融体系,帮助新型农村金融机构优化人力资源,提高员工业务能力,引导新型农村金融机构建立严密的风险防范机制;新型农村金融机构自身也要要充分借助主发起人和股东的力量,开拓中间业务,提升自身影响力,做好支农惠农的主力军。

不同吊杆布置形式下简支梁拱组合体系拱桥的影响线特性分析

简支梁拱组合体系拱桥是一种具有良好发展前景的大跨度桥梁形式之一。本文通过数例计算,分析比较了不 同吊杆布置形式下简支梁拱组合体系拱桥(系杆拱、兰格尔拱、洛泽拱以及尼尔森体系拱)的影响线特性,为吊杆合 理布置形式的选择提供了参考。

新型农村金融机构试点的成效、问题及对策

2006年后建立的新型农村金融机构试点在一定程度上缓解了试点地区农村金融供给不足的问题,促进了当地农村银行业之间的适度竞争,改进和加强了试点地区农村金融服务,但普遍存在社会认同度低,吸储难度较大,运营成本高,盈利空间小、人力资源不足和金融产品单一等问题。为促使新型农村金融机构健康发展,监管部门和地方政府要扶持村镇银行的发展,建立多元多层的农村金融体系;帮助新型农村金融机构优化人力资源,提高员工业务能力;引导新型农村金融机构建立严密的风险防范机制;新型农村金融机构要充分借助主发起人和股东的力量,开拓中间业务,提升自身影响力。

智能计算在数学建模中的意义

随着科学技术的飞速发展,数学建模已经渗透到社会的各个领域。随着计算机技术的发展,数学建模在人类生活中起着越来越重要的作用。但是各种复杂性问题的出现,特别是NP-Hard问题的不断涌现,传统的解析式的数学建模已经不能很好的解决。为了有效的处理问题,智能计算方法受到越来越多的重视,它为数学建模的发展提供了有力的支持。本文介绍了相关智能计算在数学建模中的应用,阐述了智能计算在现代数学建模中的重要意义。

安置DDD起搏器的护理体会

DDD起搏是房室顺序起搏,是根据人体心脏激动模式设计的,故具有良好的生理功能.我院近3年来,共安置DDD起搏器15例,现总结如下:

变截面薄壁箱梁剪力滞剪切变形效应分析

与文献 [1 ]～ [5 ]求解薄壁箱梁剪力滞问题不同 ,以 REISSNER E[6]提出的能量变分为出发点 ,在综合考虑剪力滞剪切变形效应的基础上 ,利用最小势能原理建立了薄壁箱梁的控制微分方程 ,在获得方程解析解后 ,导出了可广泛应用于变截面梁、连续梁剪力滞剪切变形效应分析的有限元列式。算例表明 ,该计算方法简捷 ,计算结果精度高 ,便于实际应用 ,具有很高的工程使用价值。

静风荷载作用下大跨度钢拱桥施工稳定性的参数研究

随着钢拱桥跨径的不断增大,钢拱桥在静风荷载作用下的施工稳定性问题已引起了人们的广泛重视。本文以上海在建的主跨550m的中承式钢拱桥为例,采用几何和材料非线性分析法详细分析了大跨度钢拱桥在两个不同施工阶段下的静风稳定性。结果表明,拱肋最初合拢状态是拱桥施工过程中最不利的状态。最后,详细探讨影响大跨度钢拱桥施工过程中静风稳定性的主要参数。

薄壁箱梁剪力滞剪切变形双重效应分析的矩阵方法

本文在得到薄壁箱梁同时考虑剪力滞及剪切变形影响微分方程初参数解的基础上，进一步推导出单元刚度矩阵和等效结点荷载，从而使薄壁箱梁势力滞、剪切变形效应分析方法方便地纳入广泛应用的矩阵位移法程序系统，为连续梁等复杂结构的剪力滞及剪切变形效应分析提供了强有力的计算手段。

基于自适应遗传粒子群优化模糊神经网络的疲劳驾驶预测模型

为提高疲劳驾驶的预测精度,提出了基于减法聚类和遗传粒子群优化模糊神经网络的疲劳驾驶预测模型。根据训练样本,利用减法聚类确定网络结构和初始参数;借助于进化速度因子,采用自适应遗传粒子群算法优化网络参数。利用疲劳驾驶实车模拟实验获得的数据,对该模型进行了训练和测试,并将结果与传统的粒子群、遗传和反向传播算法进行对比。结果表明,该模型不仅精简了网络结构,缩短了训练时间,而且减小了全局误差,提高了预测精度。

基于改进多目标粒子群算法的机器人路径规划

为了使多目标粒子群算法在机器人路径规划中能够快速地寻找到最优路径,针对粒子种群算法在局部最优时较差的搜索能力和种群粒子较差的收敛速度,提出了一种改进型多目标粒子群算法。该算法根据粒子群之间的信息传递机制,采用SPEA2中的环境选择和配对选择策略使种群粒子快速地收敛于帕累托最优边界,采用自适应原理来改变对速度权重的计算方法以此来平衡算法的全局搜索能力与局部搜索能力。通过经典测试函数实验仿真验证和机器人路径规划的应用实践,结果表明,算法的改进不仅使算法更容易跳出局部最优而且使算法的收敛速度和种群粒子的收敛速度有了很大的提升,也使得算法在机器人路径规划中能够更快速地寻找到最优路径。

用监控录像资料估计强地面运动参数——汶川地震的两个试验

如何得到尽可能多的强地面运动参数是地震灾害调查中的一个重要问题。针对汶川大地震的情况,本文探讨用监控录像资料进行强地面运动参数估计的可能性。用陕西省汉中市宁强县宁强第一中学的监控录像资料推算,当地主震强地面运动的持续时间约为80～100s,强地面运动以较小的运动开始,到50s时达到峰值;用都江堰银行的监控录像估计,主震发生时当地的地面运动加速度至少为0.14g。