珠状凝结是一种典型的分形生长

本文根据近三十年来在珠状凝结换热研究中积累的实验研究资料,提出珠状凝结是一种典型的分形生长过程。由随机分形模型建立了珠状凝结液滴的尺度分布,应用重整化方法确定了液滴尺度的分布指数。      

基于泛化熵随机森林的雷达目标航迹起始方法

文章提出了一种基于泛化熵随机森林的雷达目标航迹起始方法,通过引入一种泛化熵可调参数,解决了传统随机森林算法对差异数据集泛化能力和适应性差且难以确定全局最优解的难题。首先利用雷达多周期回波数据构建随机森林算法决策模型,其次基于设计的泛化熵处理规则对实测数据进行分类处理得到所需测试样本,最后将测试样本输入完成模型训练的随机森林进行迭代寻优和自主决策以获取雷达目标的航迹起始结果。雷达实测数据验证表明,文章所提出的方法相比于传统随机森林方法具有更为优越的目标航迹起始性能。     

带马尔科夫参数的容错控制系统中系统噪声与故障诊断检测延迟时间的关系

讨论了带马尔科夫参数的容错控制系统 (FTCSMP)中 ,在保持系统随机稳定性的前提下 ,系统噪声与故障诊断检测延迟时间的关系 ,并进一步给出了确定故障诊断检测延迟时间范围的方法 ,为故障诊断方法的选择提供了依据     

云计算环境下动态用户行为认证的机制、模型与分析

在云计算中,终端用户对云资源软硬件的影响和破坏远比目前用户利用因特网进行资源共享要严重的多,因此相对于用户的身份,用户的行为是否真实可信是云计算研究的一个重要内容。提出了户行为认征的机制,包括行为认证集的确立、行为证据的获得、行为认证的策略,建立相应的随机Petri网模型,并通过量化瞬时变迁的实施概率来模拟不同的认证选择,利用系统达到稳定状态时位置中的平均标记数来评价认证效果,为云计算的安全应用奠定理论和实践基础。     

分布参数随机系统的条件滤波方法

针对分布参数随机系统在其控制输入,系统输出存在观测噪声情况下,提出了分布参数随机系统的条件滤波方法,使得在获得系统状态的最优估计的同时,可以得到关于不确知的控制输入的最优估值,该算法所具有的系统状态和控制输入的估计器结构上的相似性,为降低分布参数系统的滤波算法数值计算上的复杂性提供了一种解决途径,也使得该算法在工程实际中有较大的应用前景.     

基于异构网络表示学习的评分预测模型

深入分析电商行业的用户个性化数据并提供推荐服务近年来已成为业界的热点。推荐服务的基础是对用户的潜在兴趣进行挖掘,并对商品的感兴趣程度进行预测。因此,以此为背景,研究用户对商品的评分预测。对电商业的关系型数据在推荐系统中的应用进行了研究,提出了通过使用网络表示学习进行评分预测的方法。首先,将关系型数据构建成异构网络,用户和商品为网络中的节点。然后,设计了兼顾网络结构信息和节点之间相似性的个性化异构网络采样方法,并对节点进行表示学习。最后,将学习到的用户、商品表示向量输入到神经网络中进行训练,利用优化后的神经网络模型进行评分预测。实验结果表明:所提方法在YELP 13、Movielens 100k、Movielens 1m数据集上都有较高的准确率,对比常用方法,准确率提升6.5%以上。      

一种航天器交会与接近路径规划算法

针对非合作交会与接近任务中近程导引段航天器的三维路径规划问题,提高其在多约束条件下的寻优性能,提出一种融合混沌映射、自适应随机动态扰动、随机探索机制以及反向学习策略的混合蝙蝠算法。首先,利用Circle混沌映射进行种群初始化,提高种群多样性;在全局搜索中引入自适应随机动态扰动系数,并在位置更新时进行位置限定,提高算法全局寻优的性能;在局部搜索中融入柯西分布的逆累积分布函数,避免算法进入局部最优。同时,引入分段随机的反向学习策略,进一步提高种群多样性,平衡全局寻优与局部探索的性能。然后,以基于升序排列的路径节点进行三次样条插值编码,构造躲避障碍物求解航天器三维路径的适应度函数,结合混合蝙蝠算法求得平滑路径曲线。最后,通过对比仿真表明了所提方法的最优路径次数较对比算法增加,最差路径次数减少,路径平均解减少。     

基于有限元模型的三维随机纤维材料微结构设计

为研究三维随机纤维材料服役环境下的力学性能,提高热防护系统安全服役性能和结构寿命。利用有限元建模软件,建立三维随机纤维材料微结构模型,研究其面内和厚度两个方向的三维随机纤维材料宏观力学性能与几何参数(纤维方向、纤维长度和纤维直径)的关系,获得了三维随机纤维材料厚度和面内宏观力学性能演化规律。结果表明:三维随机纤维材料内部偏移纤维比重越大,厚度方向压缩强度就越高,面内方向压缩强度就越低;压缩强度随纤维长度增加呈上升趋势,在0.9 mm左右时达到临界值;压缩强度随纤维直径增加呈下降趋势。该研究结果可为三维随机纤维材料制备提供理论基础。     

改进的Neumann-LU混合法在失谐整体叶盘随机分析中的应用

为了降低失谐整体叶盘的随机分析矩阵求逆的计算成本,提出一种基于Neumann级数和LU分解的改进Neumann-LU混合法。一方面,在非共振频率附近的大区域采用Neumann级数频域展开式以提高计算效率;另一方面,在共振频率附近小区域采用LU分解法以提高计算计算精度;根据Neumann级数展开项数来选定自适应阀值,实现两种矩阵求逆方法的自动转换而不用消耗额外的计算资源。选取具有失谐特征的整体叶盘为研究对象,分别运用改进的Neumann-LU混合法和单一LU分解法求解叶片在阶次激励下的频域响应,并从计算效率和计算精度方面进行比较。研究结果表明,在保证计算精度误差不大于0.1%的前提下,改进的Neumann-LU混合法可以提高失谐整体叶盘随机分析大约55%的计算效率。     

一种部分森林覆盖环境电波传播特性预测方法

针对部分森林覆盖环境中传播媒介的非均匀性,提出一种基于动态网格的抛物方程(PE)预测方法,该方法采用宽角PE法进行大区域电波传播特性预测。为平衡PE求解的准确性与时效性,引入动态网格技术。通过仿真算例,探讨了基于动态网格的PE法在部分森林覆盖环境电波传播特性预测中的有效性。结果表明:在计算精度相似的情况下,相对于均匀细网格,动态网格会大大减少PE所需的计算时间;而相比均匀粗网格,动态网格具有更高的计算精度。