摘要：在持续进步的制造技术环境和复杂多变的市场环境下,以渐进创新为目标的复杂产品设计变更活动高频多发。为有效预测受变更传播影响的生产制造成本,提高设计变更决策的效益性和准确性,从企业内部价值链视角出发,提出基于复杂网络方法的变更成本预测模型。基于负载容量模型对变更传播进行表达,构建设计特征变更传播分析模型;采用改进的灰色关联度、关联分析方法对全局权重进行计算;基于变更传播影响下的量化设计特征值,建立基于特征映射的变更成本预测模型。最后,以G公司某型永磁同步变频冷水机组为案例,验证了所提方法的可行性和有效性。

摘要：为应对客流出行时空需求愈发多样及不均衡带来的能力浪费,提出一种在线编解(重联或解编)模式下城市轨道交通列车灵活编组开行方案优化方法。首先,描述列车在线编解的灵活编组运行场景,分析该场景下列车各项作业占用时间以及折返能力与行车间隔之间的关系;然后,以企业运营成本最小为优化目标,建立在线编解模式下列车灵活编组开行方案优化模型并设计算法;最后,依托某城市轨道交通线路构造算例,验证模型及算法的有效性。结果表明:与单一交路、大小交路和多编组混跑模式相比,在线编解的灵活编组运营模式下运营成本分别减少27.5%,15.4%和6.0%,车辆运用数分别减少23.8%,15.3%和4.7%,该模式能够在保障乘客服务水平的同时减少车辆运用数、节省列车走行公里,降低企业运营成本,并有望在列车控制技术不断升级的背景下进一步发挥优势;考虑到列车在线编解作业会对正线行车产生一定干扰,该模式更适用于通过能力尚未饱和的线路及能力饱和线路的客流平峰期。

摘要：随着航空运输业的发展,传统手动设计泊位方案已难以满足日益增长的外包维修需求.在外包模式下,如何快速给出高效的动态泊位方案关系到维修任务订单的准点交付,是飞机维修服务公司亟待解决的重要问题.针对飞机泊位进出顺序及碰撞检测特点,构建带时间窗的飞机维修泊位模型.设计自适应趋化学习及交叉协作策略,提出新型细菌觅食优化算法,并设计一系列约束处理机制.研究结果表明,提出的基于矩形碰撞检测方法可有效预防并判断飞机间碰撞阻塞情况.新型细菌觅食优化算法在解决飞机动态泊位问题上展现出搜索精度高、稳定性强等特点.所得高效智能化泊位调度方案有助于在保证维修安全的情况下提升飞机维修服务提供商的维修服务效率,改进维修资源利用率与维修系统的柔性,为企业实现高质量发展打下良好基础.

摘要：【目的】如何基于地形因素对降水数据进行误差订正(简称“地形订正”)是气象大数据研究的一个重要问题。但是,现有的降水数据地形订正方法存在两方面局限性:一是现有方法大多基于数据统计或传统机器学习而设计,未能拓展至特征学习能力更强的深度学习模型;二是现有方法亦未能结合气象数据的时间与空间关联信息以提升订正效果。【方法】提出一种基于深度学习与时空关联建模的降水数据地形订正方法。该方法首先对广东省降水数据和多源地形信息作预处理,结合经纬度进行对齐与编码,以构建相应的数据矩阵。进而结合各个格点的空间和时间邻域下的降水与地形数据进行多源时空信息建模,并结合降采样策略以缓解降水格点与非降水格点的数据不平衡性,最后构建深度神经网络进行回归订正。实验在广东省逾4000个气象观测站点、逾15万气象格点的真实气象数据上进行。【结果】实验结果验证了时空关联建模策略对提升降水订正效果的显著作用以及所提出方法相比于其他对比方法的性能优势。

摘要：无线技术的蓬勃发展推动了现代战争的高度信息化,开启了电子对抗的新篇章。随着先进雷达技术的不断革新,导弹、飞机等武器装备的生存能力面临前所未有的挑战。电磁隐身技术的发展和应用能够有效提高武器的生存能力,成为国防技术发展的重要方向。然而,传统电磁隐身技术往往受实际条件的限制,无法满足现代化战争对隐身作战的需求。为了应对这一挑战,提出智能反射面(intelligent reflecting surface,IRS)辅助电磁隐身技术,利用智能反射面抑制或重定向反射信号,实现自适应的透明式或欺骗式电磁隐身。为了充分挖掘智能反射面在电磁隐身领域中的广阔应用前景,讨论了智能反射面辅助电磁隐身系统的基本原理、系统模型、设计挑战和潜在的研究方向,旨在为未来电磁隐身技术的发展提供方向性的指导。

摘要：以海上风电齿轮箱的高性能长寿命唇形密封界面为研究对象,结合其应用工况及自身结构,考虑密封系统由装配误差和零部件公差造成的静偏心现象,建立综合考虑密封系统实际服役状态下界面流体力学、宏观固体力学、表面微观接触力学等多物理场耦合的数值仿真分析模型,并用径向力测试仪验证了有限元仿真模型的合理性,以危险截面的泄漏率及摩擦力矩等为评定指标,研究了恶劣海况下风电“主传动链”静偏心对旋转油封性能的影响规律。结果表明,静偏心会改变唇口的接触状态,对密封性能造成较大影响,该研究对超大型海上风电装备的密封及防泄漏设计和应用有指导意义。

摘要：光流估计是视频理解和分析的一项基本任务。现有的许多方法直接将遮挡作为异常点剔除,从而提高模型计算光流的能力,但这也容易引起图像灰度不连续,导致光流估计失败。此外,物体高速运动造成的大位移问题一直是光流估计的难点。为了解决上述问题,本文提出一种用于光流估计的基于反向残差注意力的生成对抗学习框架(FlowTran-GAN,FTGAN)。该框架通过设计一个反向残差注意力模块增强特征的空间信息,提高像素之间的匹配程度;并且利用基于U-Net的鉴别器来约束生成器,减少光流估计的误差和不连续性,提高模型的泛化能力。通过在KITTI-2015数据集和MPI-Sintel数据集上进行的实验,实验结果表明本文所提出FTGAN的有效性和优越性。

摘要：文本验证码具有友好和易于理解的特点,被广泛应用于众多互联网应用的安全防御机制中。传统的文本验证码通过将字符扭曲变形或者增加背景噪声来提高安全性,但随着深度学习技术的发展,其安全性难以为继且过度变形的字符会对人类用户识别带来新的难题。为了解决上述问题,本文提出了一种带有随机化策略的扰动优化框架(Perturbation Optimization Network with Randomization for Text-based CAPTCHAs Generation,PORG),用于生成对人类友好但机器难以破解的文本验证码图像。该框架基于先进的扰动方法设计出扰动生成网络(Perturbation Generation Network,PGN),构建丰富的图像扰动因子并应用随机化策略生成多样化的验证码图像。现有方法所生成的扰动因子容易破坏验证码图像传递的视觉信息,对人类用户的识别造成负面影响,违背了验证码设计的初衷,因此本文提出了一种扰动优化网络(Perturbation Optimization Network,PON)对生成的扰动因子进行优化,通过在图像特征层面上扩展距离并在全局层面上缩小差距,使得所生成的验证码在保持人类友好性的同时有效地对抗攻击者模型。本研究在8个真实世界数据集上进行的大量实验,证明了所提出框架模型的优越性,例如在CNKI数据集上,攻击模型的准确率从90.03%降至0.12%。

摘要：本文针对一类带有未知齐次函数的非线性系统,首先基于伸缩器和饱和器的概念,将T-S型模糊逻辑系统的输入–输出进行改造而形成扩展模糊逻辑系统,然后利用扩展模糊逻辑系统给出一种带有可调伸缩因子参数的模糊自适应控制器的设计方法.由于该方法不依赖模糊规则数目,因而不仅能有效减少在线估计的参数数目,而且能够保证被控系统的状态一致终极有界.最后所给数值仿真算例说明了该设计方法的有效性.

摘要：针对生物特征模板的存储及传输安全问题,结合矢量量化声纹识别算法,提出了基于随机变换和动态映射的可撤销模板设计方法.在注册阶段,采用LBG(Linde-BuzoGray)算法对经过随机变换的声纹特征进行训练,获得码本,码本中的码字被动态映射至不同的随机空间;在认证阶段,先对认证特征进行与注册阶段相同的随机变换,将其映射至码字所在的随机空间后再进行识别.理论分析表明,随机变换可增强模板的可撤销性,动态映射可增强变换的不确定性.仿真实验结果表明:随机变换前后系统的身份认证性能保持不变;当码字和认证特征采用不同随机矩阵进行映射时,系统的等错误率较低,从而验证了该设计方法的可撤销性.