【摘 要】
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基于空簧中置式中低速磁浮车辆,在UM中建立了其三悬浮架动力学模型,分析了车辆在不同速度下的车辆动力学表现,结果表明车辆的动力学性能可以满足磁浮车辆在较高速度下运行,但电磁铁电流响应的增大会给悬浮控制器及悬浮电磁铁的设计造成较大负担.因此在Matlab/Simulink中建立了PID反馈控制、PI+P混合控制、PID反馈+模糊控制三种不同的悬浮控制算法,仿真分析磁浮车辆在不同悬浮控制方式下对轨道激励的响应,以优化电磁铁电流的响应.通过仿真分析可得:同样的车辆运行速度及车辆结构,在维持悬浮稳定的基础上,不同的
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基于空簧中置式中低速磁浮车辆,在UM中建立了其三悬浮架动力学模型,分析了车辆在不同速度下的车辆动力学表现,结果表明车辆的动力学性能可以满足磁浮车辆在较高速度下运行,但电磁铁电流响应的增大会给悬浮控制器及悬浮电磁铁的设计造成较大负担.因此在Matlab/Simulink中建立了PID反馈控制、PI+P混合控制、PID反馈+模糊控制三种不同的悬浮控制算法,仿真分析磁浮车辆在不同悬浮控制方式下对轨道激励的响应,以优化电磁铁电流的响应.通过仿真分析可得:同样的车辆运行速度及车辆结构,在维持悬浮稳定的基础上,不同的悬浮控制算法具有不同的电磁铁电流响应.PID反馈+模糊控制能有效降低电流的波动,减小电流均方根值;PI+P混合控制则能够有效降低突变干扰对电流的影响,减小电流的波动幅度.
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由于人类活动的复杂性和多维性,活动模式的挖掘具有很大的挑战性.本文提出了一个基于时序活动序列计算用户之间的相似度,通过聚类分析来挖掘活动模式和社会人口学模式的方法,对模式进行趋势分析.实验结果表明,提出O(p(m–p))的相似度算法,可以有效地进行聚类.在此基础上,通过时序活动图和概率密度函数(PDF)图的可视化以及统计分析,挖掘出了活动及其社会人口学模式,然后通过对连续多年的数据挖掘,获取行为及其社会人口学模式的发展趋势,以此得到了相似的活动行为具有相似的社会人口学特征的结论.
在超宽带(UWB)室内定位系统中,采用时域特征识别非视距信号(NLOS)不能达到令人满意的性能.为了解决这一问题,利用小波变换方便同时提取时频域特征的特点,提出了一种基于连续小波变换和卷积神经网络(CWT-CNN)的NLOS识别方法.仿真实验使用一个网络开源数据集.仿真结果表明,对于6种不同的室内场景,NLOS信号识别准确率分别为87.50％、84.50％、88.00％、87.00％、90.50％和88.50％,CWT-CNN能够较好的识别时频域内的NLOS信号.
针对双阶段注意力自编码神经网络(DA-RNN)时间序列预测算法对随机数据预测效果较差和长时间预测中存在的累积误差问题进行改进,设计了一种基于生成式对抗网络(GAN)的时间序列预测算法.该算法以DA-RNN网络为生成网络,利用生成网络和判别网络之间的互补特性,消除DA-RNN网络对于长时间预测过程中存在的累积误差问题;引入多维注意力模型改进DA-RNN网络,并利用稀疏映射函数改进多维注意力模型;改进网络优化目标,通过探索目标序列在不同分位数下分布的形式,提升网络对于随机数据的预测精度.通过在公开数据集上测试
为了解决系统故障分析过程中影响系统故障因素的权重及相互关系,提出了系统故障影响因素的主客观综合权重确定方法.论述了主客观分析的特点和关系.客观分析优点是以数据事实或信息为基础反应系统特征,缺点是需要确定所有因素和数据.主观分析优点是具有较强的宏观性;缺点是受限于人现有的能力和感官.分析认为主客观分析应同时存在,只是在系统不同层级和侧面分析中主导地位不同.以层次分析(AHP)方法确定主观权重,空间故障树(SFT)方法确定客观权重,博弈方法确定综合权重.具体实例分析说明,主客观综合权重的因素排序与客观权重的因
研究了在速度滑移现象存在下,上随体Oldroyd-B流体绕加热的楔形体的非稳态流动.采用松弛-延迟热通量模型,模拟了传热过程和热延迟时间对传热的影响,通过考虑浮升力、热辐射和对流换热边界条件,进一步研究了流动及传热特性.利用同伦分析方法获得常微分方程组的近似解析解,发现滑移参数的增大可以促进流体的流动,以及流体的温度随热辐射参数增大而升高.此外还发现,温度场在热松弛时间和热延迟时间中出现相反的变化趋势.
非均质复合材料的宏观力学性能往往取决于细观组分的分布方式和力学性能,但是建立明确的关系表达式极其困难.为了应对这一挑战,以混凝土为研究对象,提出了一种基于深度学习的策略,能够高效、准确地通过细观模型图像信息获取应力-应变曲线.首先,使用基于卷积神经网络(convolutional?neural?network,CNN)的GoogLeNet模型进行图像信息识别和提取,并针对应力-应变曲线的复杂性特点,进行了数据预处理操作,并且设计了相应的多任务损失函数.数据集中的细观模型图像采用基于Monte-Carlo的
该文解析研究了有限个周期排列的抛物形沟槽激发的水波Bragg共振.首先,?利用变量替换,?先将系数为隐函数的修正缓坡方程(MMSE)转化为系数为显函数的显式方程.然后,构造了修正缓坡方程的Frobenius级数解,?并给出了级数解的收敛条件.最后,利用质量守恒的耦合条件,?建立了反射系数的解析公式.根据反射系数的解析公式,分析了沟槽个数、沟槽深度与宽度对Bragg共振峰值、共振相位和共振带宽的影响.当沟槽深度和宽度固定而沟槽个数增加时,?共振峰值逐渐增大并趋向于1,?而共振带宽则逐渐变窄并趋于固定值.当沟
典型相关分析(CCA)是一种经典的多视角特征提取方法,可以从2个视角中查找特征集之间的线性相关关系.但CCA在做分类任务时具有多个缺点,一是CCA本身为无监督学习方法,做分类时没有利用样本的类信息,二是CCA仅考虑需要分类的目标数据,而忽略了与目标数据来自同一域的Universum数据的信息.因此人们提出增强组合特征判别性的典型相关分析(CECCA)和引入了Universum学习的改进的典型相关分析(ICCA)来分别克服这2个缺点.但是CECCA和ICCA都没有利用彼此的优势.为解决以上问题,将Unive
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