摘要：为了帮助指挥人员在日趋复杂多样的作战场景下对作战任务进行深入理解分析,文中提出了一种面向作战场景的任务建模方法,在作战任务分解框架的指导下,定义了作战任务描述模型,设计了作战任务分解原则及算法,将作战任务分解至任务树,为指挥员制定作战方案提供帮助。

摘要：落实“双减”政策必须要将重点放在“降低学生与家长负担、提高课堂效率、提高课堂质量”上,让教育回归到本质,让学生回归到课堂。对此,文章构建了从课堂导入强调“兴趣化”引入、课堂教学强调“信息化”融合、课堂管理强调“思维化”目标、课堂评价强调“多元化”应用、课后作业强调“分层化”设计等五个策略,以期满足小学数学“双减”政策的落实要求。

摘要：锂离子电池因其长寿命而导致其设计和测试周期较长,因此,建立一个锂离子电池寿命预测模型对锂离子电池的开发和测试具有重要意义。基于数据驱动的锂离子电池寿命预测是一种有前景的预测方法,它可以在不需要专业知识的情况下进行预测。但是,基于数据驱动的预测方法对数据的要求较高,同时,大量的数据特征可能会降低学习模型的精度。为了解决这个问题,提出了一种基于进化算法的特征选择策略,该策略利用进化算法对锂离子电池训练数据的特征进行筛选,从而提高算法的精度。最终的实验结果在麻省理工学院提出的测试集上表现出了良好的效果。

摘要：为分析大流量管道输送过程中温度上升对料浆管流特征的影响,得出高温环境下料浆最佳输送管径及初始流速等参数,建立了充填料浆输送L管模型,基于流变试验获取料浆塑性黏度和屈服应力,利用COMSOL数值模拟软件分析了高温环境下不同温度、管径以及初始速度对应的管流速度场特性。结果表明:随着温度升高,充填料浆屈服应力以及塑性黏度随之降低;在弯管与水平管相接处,流态不稳定,料浆速度层出现较大变化,由塞流推进转化为速度自上而下递增的流动模式,易造成堵管、爆管;温度提高会导致中心最大流核区面积减小,温度为40、50、60℃时,最大流核区径向长度分别为0.09、0.07、0.05 m,减小率为22.2%,最大流速随之增加,当温度为40℃时,径向最大流速为2.978 m/s,温度增加至60℃,最大流速增大至3.135 m/s;随着管径增大,塞流最大流速区面积增加,管径为200 mm、240 mm时,最大流速区径向长度分别为0.1 m、0.12 m,最大流速随之减小,管径自200 mm增大至240 mm,最大流速由2.977 m/s变为2.876 m/s;随着进口速度增加,料浆中心最大流速区域增大,对塞流区域面积大小影响较小。基于上述试验成果,为减少输送阻力损失,提高矿山效益,建议矿山输送料浆参数选取温度40~50℃,管径200 mm,初始流速2.5 m/s。上述分析可为矿山充填设计及进一步研究管道输送流态问题提供一定的理论依据。

摘要：针对基于传感器技术实时监测桥梁结构状态,为及时发现桥梁结构的异常情况并进行判识,预防和避免事故的发生,提出了基于深度学习技术的桥梁传感器异常信号检测和识别方法。通过设计基于LSTM(Long Short-Term Memoy)网络模型的桥梁传感器异常数据检测算法,实现桥梁索力传感器异常数据位置的有效检测,异常数据检测精确率与召回率分别达到99.8%、95.3%。通过将深度学习网络和桥梁传感器实际工作情况相结合,设计基于CNN(Convolutional Neural Networks)网络模型的桥梁索力传感器异常分类算法,实现桥梁索力传感器数据7类信号的智能识别,多种异常数据类型识别精确率与召回率超过90%。相对于目前桥梁传感器异常数据检测和分类方法,该方法能实现桥梁传感器异常数据和类型的精准检测和智能识别,为桥梁传感器监测数据的准确性与后期性态指标识别的有效性提供保障。