控制一天节奏的生理钟

我们每天的睡眠、工作、吃东西等活动，是跟随一个24小时的循环来完成的。而很多动物的生理活动，也都是受这个24小时的循环支配。科学家相信，我们身体内的生理钟，和其他哺乳动物一样，是受太阳光影响的。     

气象卫星在我国暴雨研究与预报中的应用

气象卫星在我国暴雨研究与预报中的应用叶惠明Ａｂｓｔｒａｃｔ：ＳｅｖｅｒｅｒａｉｎｗｅａｔｈｅｒｉｓａｋｉｎｄｏｆｍａｉｎｎａｔｕｒａｌｄｉｓａｓｔｅｒｓｉｎＣｈｉｎａ．Ｏｖｅｒｙｅａｒｓｍａｎｙｓｔｕｄｉｅｓｈａｖｅｂｅｅｎｍａｄｅｏｎｉｔｂａｓｅｄ...     

基于太阳黑子群数据的多模态太阳耀斑预报模型

当前的太阳耀斑预报模型主要通过统计关系建立,直接将从太阳黑子群磁图中提取的特征参量作为模型输入,系统的自主性低,导致图像数据中包含的与太阳耀斑相关的高阶抽象信息难以被充分利用,进而限制模型预报的精度。为解决当前太阳耀斑预报中数据利用不充分的问题,文章将海量太阳观测数据与先进的人工智能技术结合,综合利用太阳活动区磁场观测图、磁场特征参量和对应的耀斑事件标签,并借助全连接神经网络高精确率以及卷积神经网络高召回率和可有效提取高层语义信息的优点,构建基于深度学习的多模态太阳耀斑预报模型。实验证明该模型的主要评价指标结果比其他模型至少提高7.8%。     

纵向通风公路隧道空气污染浓度适时预报算法

公路隧道空气污染模型的计算通常采用有限体积法,耗时费力,在通风系统的动态调控中不易使用.根据隧道内污染物浓度沿隧道长度近似线性分布的特点,从二阶偏微分方程表示的隧道通风污染模型中推导出了动态预测隧道出口空气污染物浓度的线性迭代方程,对方程中新出现的变量提出了可行的计算方法,同时对方程所描述的物理过程进行了解释．用西汉高速秦岭隧道内的CO浓度的实测数据对方程进行了验证,发现此方程能够在离线的情况下粗略预报隧道出口CO浓度值．为进一步改善预报精度,利用实测数据对上述方程进行修正,提出了一种带有观测误差修正的预报算法,并用现场数据对修正后的预报算法进行验证,结果表明修正后的预报算法能够更准确地在线预测隧道出口实际CO浓度值．     

一种基于概率的双星无源定位算法

针对双星无源定位系统采用时差、频差对地面固定辐射源进行无源定位的问题,提出了一种基于概率的双星无源定位算法。通过公式推导,将复杂的定位方程组化简为简单的二元一次方程组。在介绍定位原理的基础上对该算法进行仿真,通过仿真,分析了定位误差与时差测量精度、频差测量精度的关系。     

大型齿轮在多因素耦合影响下齿形误差测量的灰色动态预报

提出了一种旁置式的大型齿轮测量装置,分析了影响该装置测量精度的主要误差来源及其特性,给出了一种处理多因素耦合影响的灰色动态预报方法.首先,基于测量装置特性,对影响齿形误差测量精度的误差源进行分析和标定,计算出各误差源的灵敏度系数;然后对测得的有限误差数据进行再抽样及灰色生成,分别计算出在每次测量中各影响因素对测量结果的作用大小,之后按照误差合成方法生成误差源耦合作用结果;最后,通过在测量结果中去除耦合作用进而提高大型齿轮齿形误差测量精度.与测量精度为0.5μm的三坐标测量机进行对比测量,结果表明所提出测量装置能满足3级精度以上的大型齿轮齿形误差检测需求.     

双轴式涡喷发动机的转差线图确定方法的研究

转差是双轴式发动机交付验收参数之一 ,交付发动机的转差是依据该型的标准转差线图调整和确定的 ,标准转差线图确定得合适程度关系到发动机外场使用的性能、稳定性和可靠性。本文比较系统地论述了双轴式涡喷发动机的转差线图的制作和使用 ,分析了转差线图上、下限界对发动机的影响 ,提出了用工作点检查法和稳定工作裕度检查法解决转差线图上、下限界的确定问题。解决了某新机转差线图的确定依据。本方法可用于新机研制中标准的转差线图确定 ,建议二种检查方法结合使用     

基于十二烷基苯磺酸固化季戊四醇丙烯醛树脂的粘结体系流变特征及反应动力学研究

为实现季戊四醇丙烯醛树脂(PEAR)/十二烷基苯磺酸(DBSA)体系在浇注PBX炸药中的应用以及获得该体系在工程应用中的工艺温度参数,采用粘度实验研究了体系的粘度特性,采用动态差示扫描量热法(DSC),通过模拟n级反应动力学模型、Kissinger微分法、Ozawa积分法以及Crane方程研究了体系的固化反应动力学。结果表明,50℃以上PEAR粘度几乎不受转速影响,PEAR与DBSA质量比大于25∶1,可保证浇注过程的顺利进行。PEAR/DBSA体系的凝胶化温度为345.92 K,固化温度为383.83 K,后处理温度为411.46 K。PEAR/DBSA体系固化反应为放热反应,反应的表观活化能为74.84 kJ/mol,指前因子为2.54×109min~(-1),反应级数为1.02,反应热为190.66 J/g。     

采用CARMH模型的广义最小方差自校正控制器全局收敛性

在一种新的预测模型的基础上,建立了一般的广义最小方差自校正控制器,并证明了当辨识算法采用随机逼近法时的这种自适应算法的全局收敛性,从而为这种新型模型的进一步应用提供了一定的理论依据。