摘要：在可靠性工程中，可靠性优化设计是系统设计阶段需要解决的一个重要问题．文章针对不确定并串联系统，研究了具有不确定寿命和不确定费用的贮备冗余优化问题．以最大化系统可靠性，最大化系统寿命和最小化系统费用为目标，构建了3种不同的贮备冗余优化模型．在不确定理论框架下，给出了3种模型的等价模型，且根据决策者的偏好构建了3种带有优先级的模型．此外，给出的数值算例说明了所构建模型的合理性．

摘要：针对现有神经网络大多是在软件的基础上进行仿真,训练时间长,不利于工程实际应用的问题,提出了GA-T-S云推理网络板形模式识别的DSP实现方法。首先以设计的板形模式识别GA-T-S云推理网络模型为基础,利用TI TMS320F2812完成T-S云推理网络的DSP设计;然后利用MATLAB遗传算法工具箱离线优化T-S云推理网络参数,将优化后的网络参数存入DSP中,进而分别在MATLAB与DSP上运行该网络;最后将运行结果分别进行显示与对比分析。实验结果证实了基于GA-T-S云推理网络的板形模式识别模型有较高的板形识别精度,能够正确识别出板形缺陷的类型,同时验证了GA-T-S云推理网络在硬件TI TMS320F2812上实现的可行性与快速性,从而为神经网络推广应用到实际工程中提供了依据。

摘要：为研究复杂斜交地铁隧道-土体相互作用体系的地震响应规律,进行了振动台试验。系统地阐述和分析了试验方案设计的关键问题,主要包括地震模拟振动台系统、相似比设计原则、模型体系整体布置、传感器布设、试验工况加载方案等试验设备与技术等,重点说明了模型土的配制、刚性模型箱的设计及其边界合理性的验证,根据远离隧道的中远场测点的加速度响应结果说明了配制的模型土的合理性。振动台试验研究可为今后空间交叉地铁隧道-土体相互作用体系的大型振动台试验设计提供借鉴与参考。

摘要：传统的无人车避障系统多采用传感器融合技术,成本较高,操作复杂。基于搭载单目视觉传感器的无人车平台,设计了一种轻量级的卷积神经网络(CNN)模型(SPSENet)作为无人车的转向控制系统,为其避障提供技术支持,同时运用随机权重图像融合算法对AirSim仿真环境下采集的图像样本进行数据增强,用于提高障碍物被树荫遮挡情况下的检测效果。SPSENet模型对Mobile NetV3的结构进行了调整,在每个深度可分离卷积和池化模块后引入通道注意力机制,并由全卷积层来连接输出层,更好地实现了对无人车从图像到转向预测的端到端控制。实验结果表明,SPSENet与经典分类网络相比,参数显著减少,性能指标有所提升,具有较好的实用性。

摘要：直流输电系统双极闭锁(相继闭锁)是对输电系统影响最严重的故障之一。可能造成直流输电系统双闭锁的因素包括总线系统故障、站用电全停、双极区故障、交直流配合、无功控制绝对最小滤波器条件不满足等。在南方电网直流系统曾多次造成双极闭锁,针对历年来在南网电网内发生的双极闭锁事故进行分析并提出改进措施,为直流输电工程的设计、施工、调试及运行维护提供了参考。

摘要：在分析"测绘法规与管理"课程特点及教学目标的基础上,根据课程在教学过程中出现的问题,通过采取测绘案例教学法和实践教学法相结合的模式构建了新型教学策略体系,并重新设计了课程教学内容,改革了考核评价方式,在实践中取得了良好的教学效果。

摘要：针对传统手写汉字识别特征提取过程复杂,识别率低及通用深度学习分类模型判别能力较弱的问题.本文设计了一种多通道交叉融合的深度残差网络模型并对中心损失函数做出了改进.首先,通过对原始数据集进行预处理来降低模型过拟合的风险;然后,将经本文改进后的中心损失函数和Softmax损失函数联合作为模型训练的监督信号,在训练过程中有效的使数据集类内聚合、类间分散,提高了模型的分类性能;最后,将经过预处理的数据集输入到本文设计的模型中,通过多次训练进行参数调整得到最佳识别效果.在CASIAHWDB-V1. 1数据集上的实验表明本文设计的识别模型及算法有效的提高手写汉字的识别率.

摘要：建立2K-H行星传动纯扭转模型;运用韦伯法计算正常、太阳轮局部裂纹故障和行星轮局部裂纹故障的内外啮合刚度;对正常模型和裂纹故障模型进行固有特性分析,通过对比发现太阳轮故障对2、3、5阶固有频率影响较大,行星轮故障对2、3、6阶固有频率影响较大,且行星传动系统在裂纹故障影响下不存在振动模式划分规律。为行星轮系动力学分析奠定基础,对行星传动系统设计和故障齿轮系统进行诊断有重要的价值。

摘要：针对传统火灾报警系统存在着准确度不高、误报、漏报及泛化能力不强的问题,设计了一种基于GA(Genetic Algorithm)优化T-S云推理网络火灾探测模型,对模型进行训练和测试。并将T-S云推理网络与模糊神经网络对火灾信号的识别结果进行对比,给出MATLAB的仿真结果。通过仿真结果表明,该火灾探测模型识别精度更高,偏离样本数据测试结果与期望输出之间误差更小,模型提高了对火灾信号的识别精度和泛化能力。

摘要：基于物联网技术开发的智能家居系统解决了异构网络内家电的互联问题,而其管理系统仍面临着管理平台单一、可扩展性差以及较低的用户体验等问题。在利用ZigBee协议构建家庭无线传感器网络的基础上,提出一种基于RESTful Web Services的智能家居管理系统设计方案,增强了系统的可扩展性和跨平台能力,所开发的基于Android的智能家居客户端有效提升了用户体验。