摘要：现有的车载网络中对数据存储机制的研究大多以移动车载节点作为数据载体,然而车载节点的快速移动、存储空间有限、存在安全风险等特性,限制了车载网络数据存储性能的进一步优化.针对部署有路边基础设施的车载网络场景,以路边单元作为存储节点,提出了基于二部图匹配的车载网络分布式存储机制(distributed storage scheme,简称DSS).在车载网络中,以最大化数据响应率为目标,路边单元的数据存储问题是NP完全问题.首先,依据请求分割规则将原问题转化为二部图最大匹配问题,其中,二部图左顶点代表车载节点的请求,右顶点代表路边单元的存储单元;进而,利用Hungarian算法在多项式时间内求得最优解.由于问题转化可能造成不同路边单元存储相同数据的冗余问题,设计了冗余副本清理算法,依据不同副本的响应因子排序,检查并清理冗余副本.实验结果表明:DSS能够提高数据响应率,降低响应时延,并保持较小的网络资源开销.

摘要：提出了一种基于龙芯多核处理器的高效能云计算节点机的软硬件设计和实现方法,并研制成功相应原型系统。实验和测试表明,本系统单节点取得了每秒0.256×1012次浮点运算能力(Tflops),单一机柜可容纳42个1U节点机箱,672颗CPU,2 688个CPU核(672×4)的性能,总体具有基于龙芯多核处理器、高密度、高性能功耗比等优点,为基于龙芯多核处理器的云计算系统奠定了坚实基础。

摘要：图数据可以广泛建模事物之间的复杂关系.小到蛋白质中的分子与氨基酸结构,大到世界范围的物流与交通网络;从人类社会的社交网络,到信息空间的互联网,均可统一表示为图数据的形式.图数据中蕴藏着巨大的研究与应用价值.图神经网络是过去几年中图数据上进行机器学习的主要范式.通过在图数据的链接关系上重新定义神经网络架构并实现端到端的学习,图神经网络可以有效处理节点分类、链接预测、图分类等多种图数据分析与挖掘任务.然而,由于图数据的复杂性、图任务的多样性以及图神经网络的复杂程度,人工设计最优的图神经网络架构变得越来越困难,且无法适应开放变化环境.图神经架构搜索,旨在自动化设计针对特定数据集与任务的最优图神经网络架构,应运而生并逐渐受到了学术界和工业界的关注.在本文中,我们对图神经架构搜索这一快速发展的新兴领域进行综述.特别地,我们系统总结并梳理了目前已公开发表的四十余篇图神经架构搜索算法,并从搜索空间、搜索策略、模型性能评估策略以及其他特点对已有算法进行了全面的分类、对比与评述,并从实验上对上述算法进行了归纳.此外,我们还对近期的图神经架构搜索研究趋势进行了评述.最后,我们分享了对图神经架构搜索未来研究方向的看法.

摘要：以某典型"十"字交叉换乘地铁车站为研究对象,通过数值模拟的方法对换乘车站两站台同时发生火灾的极端情况下不同排烟方案的排烟效果进行了研究,方案1是站厅层送风,地下二层和三层站台分别排烟;方案2是在方案1的基础上,将地下三层的车站屏蔽门打开,利用车站隧道风机进行辅助排烟.火源设计为峰值2 MW的时间平方快速火.研究结果表明:两种方案都能有效控制地下二层站台烟气蔓延,方案2中打开地下三层车站屏蔽门,利用车站隧道系统辅助排烟的措施可以有效增加楼梯处的向下风速,同时降低楼梯处烟气温度,延长火源附近楼梯作为人员疏散通道的时间,实现良好的换乘站防烟效果.

摘要：大规模多天线(Massive MIMO)技术在基站端配置大规模天线阵列,能够大幅度提升数据传输速度和系统容量,实现无线传播信道中的空间和时间资源的最大化利用.有关Massive MIMO无线传播信道的研究,对大规模多天线的应用、系统的设计与部署具有重要意义.本文采用传播图论信道建模的方法,研究Massive MIMO在实际传播信道中的性能表现,既能很好的避免信道实测带来的繁重工作,又能有效反映Massive MIMO的无线信道衰落特性.分别在高频点6GHz和低频点1.472 5GHz对选定的室内传播场景进行了信道建模与仿真,由传播图论建模方法得到了信道冲激响应,并进行参数提取,分别从角度域和时延域分析了大规模多天线系统的信道传播特性,并通过分析信道奇异值扩展的分布,证明了实际传播环境中天线数目增多信道的正交性显著增强.

摘要：针对复杂工况下高速动车组轴箱轴承故障难以准确诊断的问题,提出了一种ShuffleSE单元设计方法,并基于模块化思想建立了一种新的轻量化网络Shuffle-SENet用于高速列车轴箱轴承故障诊断。Shuffle-SE单元以ShuffleNet V2单元为基础,在保留网络轻量化的同时,对网络结构进行了局部优化,并进一步嵌入了Squeeze-and-excitation(SE)结构。所构建的轻量化网络模型在保证运算高效的同时,故障诊断精度明显提升。此外,本文对Shuffle-SE单元的数量及SE结构中降维系数对网络模型性能的影响进行了深入分析。实验分析结果表明:本文网络模型可有效用于多种复杂工况下高铁轴箱轴承故障诊断,相比MobileNet V2、ShuffleNet V1/V2、ResNets等目前较为流行的神经网络模型,本文模型在运行效率和故障诊断精度两方面均有较好表现。本文研究为深度学习技术走向工程实际应用,克服对计算机硬件配置较高的限制提供了一种新的解决方法。

摘要：为解决既有普速铁路锻制合金钢心轨组合辙叉使用寿命短,养护维修量大,更换作业频繁等问题,针对现场辙叉翼轨磨耗过量、心轨伤损、胶垫压溃窜出、间隔铁螺栓断裂等典型病害,采用延长翼轨平直段范围至心轨理论尖端增加轨头实际承载面积、刨切翼轨轨头0~4 mm减小轨侧连接圆弧所占宽度、强化叉心结构及下部支承避免弹性垫板失效、调整间隔铁布置提高辙叉对列车荷载和纵向力的承受能力、加强螺栓防松措施方便现场安装使用、设计新型垫板改善轮载过渡冲击等措施,在保持垫板钉孔不变的条件下,对锻制合金钢心轨组合辙叉结构进行系统优化,可有效提高辙叉翼轨的耐磨性及结构的整体性,延长辙叉使用寿命。优化后的锻制合金钢心轨组合辙叉能够现场替换既有辙叉使用,具有较好的可实施性。

摘要：介绍了GNET软件的特点、用途,根据广东省某市城区中压燃气管网的实际情况,对设计工况及事故工况下的管网运行状况进行了模拟计算。针对模拟计算结果,对该城区中压燃气管网的可靠性进行分析并得出在该城区管网中设置环网和多个气源时,管网可靠性较高的结论。

摘要：对不同开孔位置、开孔率和内部容积的17个屋盖开孔建筑进行了缩尺刚性模型测压试验,分析内外风压的空间分布规律和相关性,采用稳态方法和单开孔内压传递方程分别对平均和脉动内压进行理论估计,拟合了峰值内外压系数比的无量纲设计公式。结果表明:屋盖开孔建筑的内部风压系数相关性和相干性较好,可采用统一的值来描述内压;内外风压系数以正相关为主,相关性大于立墙开孔工况;平均内压设计值可取为0.8倍开孔处外部平均风压,可采用单开孔内压传递方程估计垂直风向的脉动内压,误差小于15%。拟合的脉动内外压系数比和峰值内外压系数比设计公式,可应用于屋盖中心开孔建筑,改进了GINGER方法的精度。

摘要：为掌握低温下锂离子电池荷电状态(SOC)与超声检测特征量之间的关系,开展了圆柱卷绕型锂离子电池荷电状态超声检测与理论分析。设计了一种超声换能器固定装置来提高超声信号检测的稳定性和灵敏度。建立特征提取算法,提取超声信号幅值和超声飞行时间两个特征参量,获得低温环境下锂离子电池的最大可用容量。结果表明,在低温环境下,超声飞行时间特征量相较于超声信号幅值特征量能更准确地反映锂离子电池的荷电状态。该文还研究了低温对锂离子电池负极材料弹性模量、质量、长度的影响,建立了低温环境下锂离子电池荷电状态与超声透射飞行时间量化方程,量化方程与检测数据之间的拟合决定系数为0.966 8。该研究可为低温环境下锂离子电池SOC的准确检测提供参考。