摘要：列车运行策略能够具有不同的晚点恢复效果,研究高速列车不同运行调整策略的晚点恢复特性将能为智能调度决策提供依据,通过对不同列车运行调整策略的晚点恢复聚类,分析调整策略的晚点恢复分布特征,运用Pearson相关系数研究晚点恢复、影响晚点恢复效果的晚点时长变量、计划冗余时间变量的相关性,选用K-Means算法研究不同调整策略下车站和区间的晚点恢复效果的聚类问题,聚类结果表明不同列车运行调整策略下的晚点恢复效果可以较明显区分。

摘要：构建了考虑转向架构架高频柔性的刚柔耦合动力学模型,结合模态应力恢复方法实现了考虑轨道激励的转向架构架动应力求解。基于该模型,提出一种基于典型服役模式扫频激励的转向架构架动态薄弱位置识别方法,研究了转向架构架薄弱位置动应力在典型服役工况下的应力特征和各特征工况损伤;最后,结合京广线路分布特征,研究了转向架构架薄弱位置的损伤。结果表明:基于典型服役模式扫频激励识别的结构动态薄弱位置,能够包含传统准静态方法识别的静态薄弱位置,同时可以识别薄弱位置的敏感频带;曲线半径对转向架关键位置损伤具有显著影响,随着曲线半径的减小损伤显著增大;考虑京广线曲线和直线分布特征,计算得到的转向架构架关键位置损伤满足1200万公里设计寿命的要求。

摘要：数据挖掘过程中,对数据文件进行数据抽取是构建数据仓库的重要过程.目前在抽取大容量数据文件时会出现很多局限性问题,如抽取操作出错、数据量无法自动匹配获取及数据库写入速度较低等.为了解决这些局限性问题,对大容量数据文件抽取算法进行了优化研究,提出并设计了一种大容量数据文件抽取算法.实验结果表明,该算法能够优化常规算法的效率,并具有数据容量自适应抽取及数据库快速写入等特点.

摘要：考虑带有渐近多传感器的鲁棒分布式假设检验问题,其中每个传感器只收集一个观测。观测服从给定的信号选择模型,其中,信号是确定性信号。通过ε-污染类得到鲁棒检测函数,每个传感器使用该检测函数作出局部决策,并将决策传给融合中心。关注每个传感器如何作决策,以及利用渐近相对效率,研究配置鲁棒检测函数的分布式传感器系统的渐近性能。具体地,分布式系统和中心式系统达到相同的性能水平,即相同的犯错误概率和功效,对比两个系统所需要的传感器数目,结果显示,使用鲁棒检测函数会提高系统的性能。

摘要：霍普金森实验是获得材料冲击动态力学性能的一种重要手段,从实验的基本原理出发,讨论了霍普金森压杆实验中的弥散效应、惯性效应、摩擦效应、波动效应和二维效应.从实验优化的角度出发,讨论了试样设计的要求、高温实验所需考虑的问题以及脉冲整形技术和光电测试技术等在霍普金森实验中的应用.对6005A铝合金进行了霍普金森压杆实验.实验结果显示:2组不同方向制备的试样表现出相同的冲击动态力学性质;6005A铝合金表现出应变率弱敏感性,应变强化效应较为明显.

摘要：为了保证固态切换开关在切换过程中晶闸管阀能准确无误地导通,设计了一种固态切换开关触发控制单元。首先,介绍了固态切换开关结构组成及工作原理和该触发控制单元结构组成及功能。其次,对该触发控制单元的核心模块逻辑回路的功能及工作时序做出了详细的阐述,介绍了触发控制单元重要模块电压检测回路的工作原理,提出了一种过电压保护电路,该过电压保护电路比传统的过电压保护电路更稳定和简单。最后,搭建了仿真模型和实验平台验证该触发控制单元的触发功能,仿真和实验结果都表明该触发控制单元的可靠性和正确性。

摘要：从本地数据库架构转变为云上数据库架构,对于大型复杂系统的高效运行和海量异构数据的存储分析至关重要。云数据库的启发式查询优化方法存在局限性,如难以获得最优执行计划使得查询性能下降、无法从历史查询中学习经验等。基于学习的优化方法虽然能够提升查询性能,但也存在缺陷,如没有对物理运算符进行编码、无法捕捉执行计划的结构特征、依赖于错误的基数估计和代价估计、现有强化学习算法的探索性较差、训练速度较慢以及收敛不稳定。针对上述问题,提出了一种新型基于异步Soft Actor-Critic的连接查询优化器(Asynchronous Soft Actor-Critic for Join Query, ASA-Join)。ASA-Join利用多线程通信机制设计了异步Soft Actor-Critic算法,能够增加策略的随机性和智能体的探索能力,尽可能避免陷入局部最优解;集成了一种新的编码方法,将物理运算符和执行计划的结构特征进行编码,能够准确表示执行计划;设计了状态表示模型,利用Bidirectional Gate Recurrent Unit (BiGRU)来捕捉执行计划的结构特征;设计了一种新的奖励机制,利用多任务学习方法将执行计划的代价和延迟均作为优化目标,使得执行计划能够反映真实的查询时间。在真实数据集JOB和TPC-H上对ASA-Join的代价和延迟进行评估。实验结果表明,ASA-Join的性能优于现有基于强化学习的优化器。

摘要："大数据"物探时代下,为了进行高速度、多通道的地震数据采集工作,对数据采集驱动展开研究。针对多路并行地震数据采集应用层驱动存在系统调用频繁、硬件控制实时性不高以及数据采集效率低下等问题,在总线设备驱动模型的基础之上,提出将数据采集的实时和非实时操作分离且将简化系统调用过程到内核直接实现,实现了一种基于Linux内核的多路并行ADC内核驱动,支持1路SPI接口驱动多路32位精度△-∑型的ADS1282外设。在***6q平台上实际测试表明,相比于传统应用层驱动,本内核驱动能实现3路并行ADS1282数据采集,引入噪声少,且大大减少了系统调用量,提高了硬件控制的实时性,完成单次地震文件采集耗时减少了90 ms,提高数据采集效率。

摘要：针对大气科学专业本科的需求和特点,成都信息工程大学大气科学学院一直为本科生开设“数值天气预报”等一系列相应的专业课程。“数值天气预报”课程组经过多方面探索,使学生获得“数值天气预报”课程理论基础知识及其产品实用技术技能。课程进行了此教学模式的实践,期望在教学内容、教学设计和考核形式上,为高等院校大气科学本科生基础课程“数值天气预报”的教学改革提供参考。

摘要：针对长庆油田某区块地面集输系统结垢严重的现象,选取结垢部位严重的垢样进行分析,根据现场采出水的分析结果配置水样,研究水样的矿化度、温度、流速等因素对垢体的粒径、沉降速度的影响,为集输系统的防垢工作提供理论支持。在理论基础上通过对集中成垢装置进行参数优化,模拟垢体颗粒在成垢装置中的分布。SEM/EDS/XRD结果表明垢样主要为钡盐、锶盐和钙盐等,这和水样的分析结果相一致,证明垢样主要来自于采出水中盐的沉淀。采出水的矿化度越高,垢体的粒径越大,垢体的沉降速度越快;流体的温度越高,垢体的粒径越小,垢体的沉降速度越小;而流体的流速对垢体的粒径和沉降速度的影响则呈现出先增加后减小的趋势。室内模拟液体处理量和垢体粒径对垢体在成垢装置中的体积分数分布表明,液体处理量对垢体在集中成垢装置中的沉降速度影响最大;垢体粒径越大越有利于垢体的沉降。