摘要：及早判定地震是否为强震,可为快速开展救援行动、减少生命和经济损失争取时间。提出三元组卷积神经网络(Triplet-CNN)模型,对地震强弱进行预判研究。以日本宫城地区为例,通过该地区地震目录获取2000-01-01至2008-12-31间历史地震事件记录,包括震级以及对应的KiK-net和K-net强震仪时间序列数据,利用设计的TripletCNN结构对这些强震仪数据进行训练,实现对强弱地震的快速判定。通过超参数优化,该模型的准确率达到96.85%,精确率96.83%,召回率96.82%,F_(1)值96.82%。将Triplet-CNN分类模型与CNN分类模型、随机森林分类模型和支持向量机(SVM)分类模型进行比较,结果表明CNN震级分类模型具有更高的准确率、精确率、召回率和F_(1)值。基于Triplet-CNN的震级分类模型能有效、可靠地对强弱地震进行预判,从而辅助应急决策,为地震预警工作提供科学依据。

摘要：四旋翼无人机空气动力学特性复杂,易受干扰,从而影响对无人机的稳定控制。为提高无人机姿态控制系统的抗干扰性,设计了一个基于改进自抗扰控制的四旋翼姿态控制系统。将全局快速终端滑模控制技术与传统自抗扰控制技术结合,利用全局快速终端滑模控制技术优化自抗扰控制系统中非线性误差反馈控制律的功能,对自抗扰控制系统进行重新设计,并使用Lyapunov理论证明该控制系统的稳定性。仿真实验结果表明改进的自抗扰控制系统在姿态控制中有着更快的响应速度、更强的抗干扰能力。

摘要：通过对人工岛连岛大桥与滨海大道交叉节点远期交通量进行预测,并对该交叉口通行能力进行分析,最终得出该人工岛的建设对滨海大道交通影响情况。

摘要：通过试验就强夯周边CFG桩复合地基在强夯振动下的破坏机理进行研究并提出强夯针对CFG桩复合地基的安全距离。

摘要：传统无人机避障方法,避障数目少,无法实现无人机智能避障。本文提出基于支持向量机的无人机避障方法,根据飞行区域内的障碍物,引入支持向量机,对采集的数据预处理,再对数据向量化处理,得到数据集;利用字母表示无人机的行进方向,并对其训练,计算该训练集在移动空间中的无人机避障空间势场值,选择势场值最小的节点作为当前节点的后继节点,完成无人机避障。实验结果表明:设计的避障方法能够顺利避开所有障碍物。

摘要：针对日益增长的用户需求和继续提高产品成熟度的需求,北京航天时代激光导航技术有限责任公司总结多年产品专业化、产业化、市场化发展经验,深入分析技术与管理双轮驱动发展的核心要素,形成了一个核心、两个迭代、五个支撑的产品化工作模式。通过不断的探索与实践,公司不断基于成熟产品开展产品迭代设计,产品技术状态有序发展,零部组件型谱更加丰富,同时把握趋势引领需求,实现产品在多型号快速应用,任务去型号化工作成效显著,核心技术实现共享复用,产品化工作取得了阶段性成效。

摘要：结合工业炉窑现场众多工艺要求及控制点分散的工况设计出炉窑监控管理系统,本文介绍了系统硬件、软件构成以及数据库配置和通讯。实现炉窑的优化控制与监测管理,系统经现场运行效果良好。