Orientational versus esthetical urban street morphology parameterization in Space Syntax

Current topological and geometrical distances in Space Syntax are based on the premise that each change of direction along a path is a mental cost because one loses orientation. This paper proposes to extend the analysis to the case in which esthetic and variety, rather than orientation, are the key elements of street selection. It is widely recognized that most people are attracted to curvy paths rather than straight ones; therefore, when one is not worried about losing orientation in her walk, or when the preferred path is well recognizable even when it requires changes of direction, we should adopt another criterion to weigh distances: morphoahestetic and networkvariety criteria are shown as potential parameterization for Space Syntax distances.     

参数化大型客机方案实例库研究

 为充分利用和借鉴已有的大型客机方案实例信息,建立了参数化大型客机方案实例库,并在一个开放式飞机总体设计环境中完成了方案实例三维建模和相关参数入库,提出了面向对象的参数化实例方法。在此基础上实现了对实例库中客机参数的管理、参数分析,并通过初始布局方案的模块化设计,为总体设计阶段新方案的快速设计及初步分析奠定了一定的基础。最后通过应用示例说明了实例库在总体设计阶段的运用。     

航天测控资源优先级设计分析

对卫星测控资源的优先级进行设置是卫星测控调度首要考虑的因素。首先在对测控资源工程需求进行分析的基础上,研究了影响测控资源优先级设置的9个基本原则,并完成各原则的定量化描述;然后通过建立改进TOPSIS(逼近于理想解排序法)模型得到了测控资源优先级的设计方法。最后结合实例给出优先级的计算过程,验证了设置过程和结果的可行性,为进一步研究测控调度算法提供参考。     

汉语动词框架库的自动构建技术研究

语义知识库是自然语言处理的基础性工程,但现阶段语义知识库的构建,大部分基于人工。针对动词语义信息在自然语言处理中的实际应用,提出了自动构建汉语动词框架库的方法。首先,本系统针对不同的格关系抽取不同的扩展特征,并提出了将格标作为特征,训练得到基于最大熵的格关系识别模型,从而有效的识别了文本中的动词格关系。其次,采取有效的基于现有词语相似度的算法,并加入了启发式信息,从语料库中自动获取动词对必需格关系的语义选择限制。实验结果表明,对动词格关系识别的准确率达到了90．70％,在语义限制阶段,对必需格角色的语义类识别的准确率达到了98．00％。     

Managing Temporal Constraints with Preferences

Abstract

Preferences in temporal problems are common but significant in many real world applications. In this paper, we extend our temporal reasoning framework, managing numeric and symbolic information, in order to handle preferences. Unlike the existing models managing single temporal preferences, ours supports four types of preferences, namely: numeric and symbolic temporal preferences, composite preferences and conditional preferences. This offers more expressive power in representing a wide variety of temporal constraint problems. The preferences are considered here as a set of soft constraints using a c-semiring structure with combination and projection operators. Solving temporal constraint problems with preferences consists in finding a solution satisfying all the temporal constraints while optimizing the preference values. This is handled by a variant of the branch and bound algorithm, we propose in this paper, and where constraint propagation is used to improve the time efficiency. Experimental tests, we conducted on randomly generated temporal constraint problems with preferences, favor a variant of MAC as the constraint propagation strategy that should be used within the branch and bound algorithm.     

超径向可视化技术及其在火箭设计中的应用

针对传统可视化技术处理高维多目标设计优化问题的不足,对超径向可视化技术开展了研究.该技术将超空间Pareto前沿无损地显示于二维空间,有助于设计人员直观了解复杂的Pareto解集空间、并快速获得较好的权衡设计.此外,在超径向可视化过程中,通过采用权重因子和基于偏好区间的颜色标记原则引入设计偏好,可以辅助设计者选择出更加符合特定偏好的设计方案.将超径向可视化技术应用于近地空间火箭的多目标设计优化,验证了该技术处理高维多目标设计优化问题的可行性和高效性.      

有关偏好及效用函数的几个问题

文章给出消费、需求理论中有关偏好、效用函数的几个结论并给出数学证明。继而向人们初步介绍把数学工具引入到经济学研究中去。     

梯度硅铝管壳回流焊接快速冷却热力仿真研究

针对某航天电子管壳焊接组件冷却过程中的热力耦合影响问题,建立了焊接组件的有限元热分析模型,研究了在快速冷却过程中梯度材料分布对低温共烧陶瓷(low temperature co-fired ceramic, LTCC)基板、梯度管壳的残余应力和变形的影响。以不超过基板断裂强度为前提条件,以降低管壳整体的残余应力与变形为优化目标,采用了多因素变换优选法,确定了管壳材料的最优梯度分布方案,即合金管壳自上而下的梯度分布为Al-35Si、Al-42Si、Al-50Si、Al-60Si、Al-70Si。其中,Al-35Si厚度为2.5mm, Al-42Si与Al-60Si的厚度均为1.6mm, Al-50Si厚度为0.8mm, Al-70Si厚度为2mm。在该方案下,LTCC基板冷却至室温时的最大变形量为4.86μm,最大第一主应力为6.761MPa,远小于LTCC材料的断裂强度320MPa;管壳冷却至室温时的最大变形量为18.291μm,最大残余应力值为20.46MPa,远小于管壳材料的屈服强度100MPa。管壳各层之间的应力集中现象不明显,管壳的整体焊接质量得到提升。     

钙钛矿型La_(1-x)Ba_xMnO_3(0≤x≤0.5)的红外发射率和微波吸收性能

通过溶胶凝胶法制备钙钛矿结构的La_(1-x)Ba_xMnO_3(0≤x≤0.5),利用X射线衍射、四探针电阻测量仪、红外发射率测试仪、矢量网络分析仪分别研究Ba~(2+)掺杂对镧锰氧化物晶体结构、电阻率、红外发射率和微波吸收性能的影响。研究结果表明:当Ba~(2+)掺杂浓度比较低时,掺杂的元素几乎不改变镧锰氧化物的晶体结构;当掺杂浓度增加时,晶格畸变开始增大;样品红外发射率随Ba~(2+)离子掺杂浓度的增大先降低后缓慢增加,与电阻率的变化保持一致;Ba~(2+)离子可以对样品在2~18 GHz微波吸收性能进行调控,当掺杂浓度x=0.3时,样品的吸收效果最佳;在频率为10.8 GHz时,最低反射率为-32 d B;掺杂合适元素的镧锰氧化物材料有可能应用在红外/雷达兼容隐身领域。     

社会化标注系统中用户需求偏好的一种获取方法

传统的检索系统由于其通用的性质,难以满足不同用户所拥有的不同需求偏好.在社会化标注系统中,信息用户能够主动参与网络信息资源的组织与获取,因而其个性化的需求偏好能够较充分地得以体现.文中基于专家制定的叙词表来确定用户需求可能的语义空间维度,然后对用户标注过程中所运用的标签词汇进行量化,在此基础上,运用较成熟的BP神经网络模型,计算出标签词汇与叙词表之间的关联权重,进而用该权重矩阵来表示用户的语义性偏好特征,该语义模型能够在语义空间中定量化地确定信息用户的偏好向量.