互联网时代企业跨界经营及其经济效应——基于小米集团的案例研究

随着互联网时代的到来,互联网技术在制造业企业中的应用显得越来越重要,跨界经营已成为企业生存发展的必然。文章基于价值共创引致的跨界经营,以小米集团为研究对象,从用户价值、融合创新和“免费”模式三个方面分析小米集团的跨界经营及其效果。研究发现:(1)跨界经营为用户创造了价值,同时用户价值又为企业创造价值降低了成本;(2)跨界经营的本质是互联网产业与制造业产业互相渗透的融合创新;(3)产品的“免费”模式成为聚合用户的入口,进而发展其他业务。跨界经营使小米集团保持惊人的成长速度。市盈率印证了小米集团跨界经营的属性,但是就公司估值而言,市场对跨界经营仍存疑虑。     

带CDFS的核心机过渡态数值模拟方法研究

针对带核心驱动风扇级(CDFS)的核心机过渡态数值模拟获得的CDFS加、减速工作线趋势与试验结果不一致的问题,进行了原因解析和模型改进。通过分析影响CDFS加、减速工作线的主要因素,发现引起该问题的原因,是外涵放气系统节流位置随核心机状态改变,容腔容积偏离了物理容积。在分析容腔效应原理的基础上,提出以虚拟容积代替物理容积计算CDFS工作线的方法,并对模型进行了改进。改进后的模拟结果表明:采用虚拟容积计算的CDFS加、减速工作线趋势与试验结果一致,可满足带CDFS的核心机过渡态数值模拟要求。     

大扩张角涡轮过渡段非定常流动数值仿真

为进一步减小涡轮过渡段流动损失,深入了解涡轮过渡段中的非定常损失机理,开展了大扩张角过渡段研究。在过渡段的非定常流动机理研究中,过渡段进口流场的最显著特点是:转子泄漏涡、通道涡和尾迹。采用数值方法对大扩张角涡轮过渡段进行3维非定常数值仿真。结果表明:支板尾缘部分的静压波动小于支板前缘部分的;高压涡轮静子尾迹被转子切割后进入转子通道中向下游传播并在过渡段内形成尾迹通道,尾迹在过渡段内的时空演化是过渡段内损失的主要来源;过渡段支板表面负荷分布发生明显的周期性变化,支板表面承受较强的非定常力,在过渡段设计中必须考虑。     

基于比例归一化LMS算法次级通道模型辨识

将主动噪声控制技术应用于地铁通风隧道的噪声控制上,其应用效果在很大程度上取决于信号处理的实时性。在保证控制算法收敛的基础上,要求算法收敛速度尽可能快,以确保对声波变化的准确跟踪,据此产生匹配的振幅相等、相位相反的次级声信号,进而对噪声进行控制。利用比例思想对LMS算法进行改进,为小系数配上小的步长因子,为大系数配上较大的步长因子。最后,将其应用在地铁通风隧道的次级声通道模型的辨识上,并与常用的LMS算法在收敛速度、稳态失调性能上做出比较。数值分析结果表明,采用改进后的LMS算法能够有效地加快算法收敛,改善算法的稳态失调性能。     

基于WPF技术的试飞数据实时监控系统设计研究

立足于当前大型民用飞机试飞模式,集合数据处理及实时监控特点,在Visual Studio环境下,利用WPF软件编程技术,构建了基于数据层、业务逻辑层、表示层的试飞数据实时监控系统。系统利用多种显式控件,充分模拟了试飞数据监控状态,通过WPF数据驱动模型及合理的线程资源调配,实现了对不同类型数据的实时监控、分析、存储和回放,为后续民机试飞测试技术的创新提供了参考依据。     

基于Measurement Studio的民机颤振试飞数据实时监控分析系统设计与研究

颤振试飞是风险极高、多学科交叉的复杂试飞科目,其实时监控及分析显得极为重要。以某型国产民机颤振试飞为背景,基于Measurement Studio平台,设计开发了颤振试飞数据实时监控分析系统。系统集成了半带宽法、快速傅里叶变换、小波转换等算法,实现了颤振数据的时频域分析、阻尼计算,并以文本格式在实时状态下记录了颤振数据,同时以多线程和DataBinding模型完成了分析结果的实时显示,为国产民机的安全试飞提供了技术保障。     

基于自适应非结构嵌套网格的旋翼流场模拟

针对直升机旋翼CFD仿真的复杂性,提出了改进的适合于格心格式求解器的非结构嵌套网格算法。采用自适应网格技术在旋翼流场仿真的整个过程中进行网格的自适应加密和疏化操作,以更好地捕捉桨尖涡等流动细节。对于频繁的自适应过程中产生的大量重复点和无用点,采用了高效的交替数字树算法(Alternating digital tree,ADT)和标记-删除-移动算法(Mark,delete,move,MDM)进行删除,节约了不必要的存储。针对格心格式的求解器,采用了基于梯度的网格间插值方式,简化了网格间数值传递的复杂性,同时不降低求解器的精度。对CaradonnaTung旋翼悬停算例和HLISHAPE 7A旋翼悬停算例进行了模拟验证,计算值与实验值吻合,表明本文建立的方法具有良好的鲁棒性和有效性。最后,与未采用自适应时求解器对桨尖涡的捕捉效果进行了对比,结果表明本文所采用的方法可以明显地提高求解器对桨尖涡的捕捉。     

基于深度学习的毫米波和亚毫米波成像仪的图像增强技术

风云四号卫星毫米波和亚毫米波成像仪(MMSI)数据根据采样方式分为过采样和非过采样数据。由于采样方式的影响,非过采样数据在采样过程中会有一定的信息损失。为解决采用简单的线性插值方法做精细化处理时提升精度有限问题,采用基于深度学习的方法增强MMSI亮温图像,设计卷积神经网络重建风云四号卫星MMSI的亮温图像和风云三号卫星微波成像仪亮温图像。实验结果显示:相比传统的双三次插值方法,在风云三号卫星微波成像仪亮温图像样本上峰值信噪比提升了1.13dB,结构相似度提升了0.01。实验结果表明:对于非过采样亮温数据,采用基于深度学习的方法增强图像具有更高的精度,同时可在其他微波探测仪数据中使用,具有很强的普适性。     

基于五阶自由曲面垂轴偏移的空间相机变焦方法

变焦光学系统在空间探测领域中有着重要的应用需求,提出了一种基于五阶自由曲面垂轴偏移的变焦方法,实现了具有两倍变焦能力的光学系统模型。分析了五阶自由曲面透镜的变焦原理和像差模型,采用两组五阶自由曲面透镜设计并搭建了伽利略望远系统,通过控制五阶自由曲面透镜的垂轴偏移量,来改变透镜的光焦度。仿真结果分析表明：该方法的变焦曲线具有单调性,且垂轴偏移量在8mm 以内。与传统变焦方法相比,该变焦方法的特点是结构紧凑、变焦连续、控制方法简单,避免了大幅轴向变焦运动,对于可见光、红外空间光学相机轻小型化具有重要的应用价值。     

利用偏振图像加权融合及CLAHE算法的水下成像方法

针对传统基于偏振差分原理的水下光学成像方法中目标退偏振特性差异引起的图像中局部反射光损失的问题,本文提出了基于偏振图像加权融合与限制对比度自适应直方图均衡（Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization, CLAHE）算法的水下成像方法。一方面,将原始水下图像分解为偏振光强图像和非偏振光强图像,根据不同退偏振特性目标在两幅图像中的灰度值分布特点,设计相应的权重因子,对两幅图像进行加权融合。从而实现在压缩原始水下图像中散射光的同时,保留更多目标反射光,提升整体目标反射光在融合图像中所占的比例。另一方面,为了进一步提升融合图像的对比度,利用限制对比度自适应直方图均衡算法对融合图像进行处理。该算法能够在提升融合图像对比度的同时,有效避免图像噪声的放大。实验结果表明,相比于传统的偏振差分方法以及独立的直方图均衡化算法,本文提出的算法能够有效提升水下图像的清晰度和对比度。