基于FMQL的双通道局部重构技术研究

针对双通道通信设备多波形同时独立运行的复杂需求,研究并提出了一种基于FMQL的双通道局部重构架构,该架构设计了多组件通信机制、重构波形加载流程、逻辑资源分配方法、波形接口和标识、重构解耦机制、时钟管理以及组件管理方法等。项目应用结果表明,双通道局部重构波形加载和卸载功能正常,相较于传统方法,所提方法的波形支持能力、波形加载速度、逻辑资源利用率均大幅提升。目前,该技术已在航空通信多型设备中得到应用,具有较强的实用性。

基于解耦重构的弱监督单幅图像去雾算法

目前,基于深度学习的单幅图像去雾算法依赖于成对的有雾和无雾图像进行训练,在真实场景的去雾效果受限于合成数据集中有雾图像的合成效果。针对成对数据集获取困难的问题,提出了一种基于解耦重构的弱监督单幅图像去雾算法。该算法分别利用内容编码器和雾分布编码器,从输入图像中解耦出图像内容和雾分布信息,最终利用生成器模型对提取的信息进行图像重构。和现有去雾算法相比,所提出的去雾算法在图像色彩还原和雾霾去除效果上较好,还原结果更接近真实的无雾场景,在视觉效果和客观指标上有明显优势。

海上自主水面船舶(MASS)的未来发展思考

为便于解决智能船舶发展过程中存在的问题,对各国在海上自主水面船舶(MASS)领域的发展及实践案例进行梳理,对海上安全委员会(MSC)第98次会议以来有关MASS议题的进展情况进行介绍,并对MASS Code的制定进展进行解读。在此基础上,结合700 TEU自主集装箱运输船展望MASS的研制和功能定义。研究成果可为MASS技术后续发展提供一定参考。

基于模型预测的船舶推进电机缺相故障容错控制研究

针对船舶电力推进系统中推进电机缺相故障,提出一种基于模型预测的容错控制方法。根据单相开路后推进电机故障状态方程,重新构建新解耦矩阵得到新坐标系下解耦电流,以此提高预测控制性能。仿真结果表明,模型预测容错电流控制方法在缺相故障下,可降低0.15%转矩稳态误差,削减0.24%转矩脉动,且定子电流具有更好的正弦性,在螺旋桨负载下,船舶电力推进系统转速输出更稳定,具有更强的容错能力,可以实现断相后的稳定运行,提升船舶航行安全可靠性。

逆境事件冲击下全球价值链系统韧性的动态演化——基于嵌入性多案例的纵向研究

逆境事件是引发全球价值链(GVC)系统韧性动态演化的外部驱动因素。本文采用纵向时序嵌入性多案例研究法,剖析丰田GVC在不同类型逆境事件冲击下的解耦重构方式,揭示并提炼系统韧性动态演化的内生机制和演化进程模型。研究发现:一旦经历逆境事件冲击,GVC嵌入企业就会感知危机而启动个体解耦行为,进而以微宏观跨层次关联发展引发系统结构演化和系统韧性提升;不同类型的逆境事件会驱动GVC以不同方式解耦重构,但差异化解耦重构的背后蕴含着同样的循环反馈机制,作为系统韧性演化的内在动力机制,驱动系统韧性持续演化直至能适应并承受住逆境事件冲击为止或者直至逆境事件结束为止;在逆境事件冲击下,GVC通过“逆境冲击→解耦重构→结构演化↔韧性提升→新逆境冲击……”的动态演化,实现系统演化的量变或质变;新冠肺炎疫情冲击与循环反馈机制相结合,共同驱动GVC解耦重构向着强化跨产业横向聚变转变,促使复杂GVC涌现出更具韧性的商业生态系统。本文阐释了系统韧性螺旋式上升的内在动力机制,对系统韧性动态演化进行了过程理论化,在指明GVC受疫情冲击会向生态GVC演化的同时,为政府和企业加速推动或主动参与生态GVC涌现提供了政策建议。