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。      

模型预测控制在永磁同步电机系统中的应用发展综述

随着数字技术的发展,模型预测控制(MPC)已经广泛应用于交流传动系统。首先介绍了经典MPC策略——有限控制集MPC和连续控制集MPC的原理。其次综述了多步预测控制、多矢量预测控制、具有参数鲁棒性的预测控制、广义模型预测、显式模型预测这些常见的改进MPC的研究现状,并提出相关研究思路。最后,根据MPC的应用需求和研究现状,展望了未来需要进一步深入和拓展的研究方向。     

PBT弹性体微相分离及对其力学性能的影响研究

为了获得微相分离对宽温PBT叠氮聚醚弹性体力学性能的影响规律,用红外光谱分析法(FT-IR)和动态热力学分析法(DMA)研究了PBT叠氮聚醚弹性体产生微相分离的机理和影响因素。用调节硬段含量、交联参数的方法调控其微相分离,控制适当的微相分离程度可显著改善推进剂的力学性能。研究结果表明:在二元醇扩链的弹性体体系中,当硬段含量约为15%时,弹性体发生相对最大比例的微相分离,体现出较佳的综合力学性能。通过微相分离的调控可获得宽温范围内综合力学性能较好的叠氮聚醚推进剂用粘合剂基体材料。     

Determination of optimal samples for robot calibration based on error similarity

Industrial robots are used for automatic drilling and riveting.The absolute position accuracy of an industrial robot is one of the key performance indexes in aircraft assembly,and can be improved through error compensation to meet aircraft assembly requirements.The achievable accuracy and the difficulty of accuracy compensation implementation are closely related to the choice of sampling points.Therefore,based on the error similarity error compensation method,a method for choosing sampling points on a uniform grid is proposed.A simulation is conducted to analyze the influence of the sample point locations on error compensation.In addition,the grid steps of the sampling points are optimized using a statistical analysis method.The method is used to generate grids and optimize the grid steps of a Kuka KR-210 robot.The experimental results show that the method for planning sampling data can be used to effectively optimize the sampling grid.After error compensation,the position accuracy of the robot meets the position accuracy requirements.     

结冰对民用飞机飞行性能的影响分析

在获取民用飞机适航合格审定证明前,必须通过飞行试验,并在试验中演示验证民用飞机能在CCAR25部附录C确定的连续和间断的最大结冰状态下安全运行。基于此背景,计算并得到某型机两种构型在45min待机冰型下的飞行性能,与无冰状态下对应构型的飞行性能进行对比分析。结果表明,结冰对飞机的飞行性能具有较大的影响。     

粗糙表面偏振二向反射分布函数的影响参数及其反演

针对目标偏振二向反射特性研究中模型参数难以准确确定的问题,分析了粗糙表面偏振二向反射分布函数的影响参数,并通过理论推导和仿真计算,研究了各参数对粗糙表面散射特性的作用机理。总结分析了现有参数反演方法,针对现有方法存在的理论缺陷,在P-G(Preist-Germer)模型的基础上,提出了利用"相对偏振分量-角度"的相关关系进行参数反演的方法,设计了参数反演算法,进行了标准反射板和绿漆表面的偏振二向反射特性测试实验,并根据实验数据进行了参数反演和模型验证。实验结果表明,改进的参数反演方法可准确反演所有模型参数。利用反演参数进行模型验证,结果显示模型预测数据与实验数据具有较好的吻合度,验证了模型的准确性。     

高温处理对中密度针刺C/C复合材料性能的影响

针对C/C复合材料脆性问题,对密度为1.60 g/cm3的碳布叠层针刺C/C复合材料进行了1800、2 000、2 200和2 500℃的高温处理,研究了不同热处理温度对C/C复合材料微晶结构、力学和抗热震等性能的影响.结果表明,高温处理使针刺C/C复合材料的层间剪切和面内拉伸强度出现不同程度的降低,但材料的断裂伸长率和抗热震性能得到大幅度提高.其中,1 800℃高温处理后的C/C复合材料具有优异的力学和抗热震性能.     

干涉测量宽带相关处理算法与验证

阐述了一种用于航天器精确角位置测量的干涉测量宽带相关信号处理算法,通过仿真验证了算法的有效性,并搭建卫星干涉测量实验系统,采集某地球同步卫星信号进行宽带相关信号处理,获得清晰干涉条纹,准确估计出反映测站与卫星位置关系的时延观测量。结果表明宽带相关信号处理的估计时延与卫星信号链路标定时延、测距时延组成系统时延闭合回路,初步验证了干涉测量实验系统的有效性,为后续飞行任务中航天器高精度干涉测量积累了技术和经验。     

连线干涉测量信号处理方法及实验验证

干涉测量技术是深空探测任务中高精度获取导航数据观测量的重要技术手段。阐述连线干涉测量原理,详细推导干涉测量信号处理算法,用于准确提取反映航天器测角信息的时延观测量。分析信号处理数学模型,通过仿真验证算法的有效性。由于连线干涉测量具有严格的时间同步特性,同时消除了传播介质公共误差对信号的影响,通过搭建连线干涉测量实验系统实际采集地球同步卫星信号进行分析,结果表明实验成功获取了清晰的干涉条纹,得到高精度的时延观测量信息,从而验证了连线干涉测量信号处理方法的有效性。     

Kriging模型在机翼气动外形优化中的应用

针对粒子群等随机优化算法计算量大的缺点,发展了基于Kriging模型的优化方法.采用改进的量子粒子群算法对Kriging模型的相关模型参数进行优化,以提高代理模型预测精度,并与具有双层结构的粒子群算法相结合.采用雷诺平均N-S方程流场求解器与多目标非线性适应值加权方法,对高维度多目标多约束的跨声速机翼进行了优化,设计的机翼具有理想的压力分布,降低了机翼阻力系数,并且有效控制了低头力矩和翼根弯矩,表明该方法具有较强的工程实用性.