摘要：设计了一种超小型全息瞄准镜,瞄准镜的光学系统由平行放置的全息反射透镜和全息片以及两块同样平行放置的全反镜组成,装置结构简单紧凑,总长度可控制在70mm以内。介绍了瞄准镜的工作原理及设计方案,对影响瞄准点位置精度的因素进行了讨论并实验测量。

摘要：目标跟踪航迹辨识系统常常出现信号丢失现象,这时递推误差协方差阵(ECM)是一个随机过程;针对探测率小于1的不完全量测,给出了估计误差协方差系统统计稳定性的条件和稳态Kalman滤波的线性矩阵不等式(LMI)计算法。对给定滤波方差约束指标,设计一种新的滤波器,使得模型容许的噪声强度尽可能的大。在目标跟踪中,它的工程意义是在选定探测器性能指标下,设计出能适应目标机动范围较大的滤波器。最后利用航迹辨识系统的数值算例对研究结果给出了说明。

摘要：针对氯盐与硫酸盐耦合环境下的钢筋混凝土腐蚀问题,以水泥净浆层代替混凝土保护层,设计制作了系列水泥净浆-钢筋试件,开展了单一氯盐及氯盐-硫酸盐复合溶液中各试件的Tafel极化、电化学阻抗谱(EIS)及微观形貌测试,分析了开路电位、腐蚀电流密度、双电层电容和弥散指数等电化学参数随腐蚀时间的变化规律,并评估了硫酸盐含量对氯盐环境下钢筋腐蚀进程及腐蚀程度的影响。结果表明,连续不间断的电化学测试及相应的参数拟合能准确表征钢筋的腐蚀动力学过程,且Tafel极化曲线法与EIS所得结论一致;硫酸根离子会造成混凝土保护层膨胀开裂,加快氯离子在混凝土中的传输速率,从而在加快钢筋混凝土腐蚀进程的同时也加剧了混凝土内钢筋的腐蚀程度。

摘要：AL VINN是美国 CMU大学为其自主车 NAVL AB设计的导航系统 ,其核心是多层感知机神经网络模型 .纯追踪 (PP,Pure Pursuit)模型在 AL VINN中起十分重要的作用 ,即为虚拟样本产生期望的转弯方向 .但在PP模型主要出处文献 [1]中 ,有关该模型的阐述不是很准确 ,甚至存在矛盾 ,一些重要的计算公式存在错误 .本文准确地阐述了 PP模型基本思想和用法 ,区分了 PP正问题和 PP反问题 ,给出了正确的计算公式 。

摘要：电机在旋转过程中会导致转矩不平稳,这种转矩的不平稳,不仅会带来被驱动侧的传输转矩的变化,而且也是产生振动和噪音的原因。很久以来,关于电机的开发设计,减少转矩的不平稳是其中一项重要的课题。本文采用动态参数设计的思想,对一款洗衣机电机进行了优化设计。

摘要：研究了信息非对称条件下,制造商如何设计相应契约来激励分销商提高服务水平进而最大化制造商自己的利益的问题.给出了信息非对称下的供应链契约设计模型,并计算了信息价值.模型结果表明,分销商销售能力越强,制造商获益越多;并且,制造商收益与分销商销售能力成平方增长关系.同时,还得到在信息非对称情况下,制造商由于信息的缺乏付出了代价,当分销商的销售能力越强时这种情况表现越为明显,信息价值也就越大,制造商收集分销商有关信息的动机也就越强等结论.

摘要：[目的/意义]随着数据生态环境越来越复杂多变,大量真实而有价值的数据常常隐藏在海量多源异构数据中。如何高效地从多源情报信息中采集与整合数据并有效支撑深入分析,一直是数据科学领域的核心问题,也是情报学领域的重要基础工作。[方法/过程]首先,从多个角度对多源情报信息环境进行解析,分析不同视角下信息环境的主要特征。其次,融合Hook机制进行信息采集方法研究,探索Hook作用于信息传递过程的机理,并与Python采集框架相结合。然后,设计与构建多源情报信息采集框架,确定框架的实施方式与作用范围,并扩展采集框架至知识与智慧层次,以实现价值转换。最后,针对多源情报信息类型应用本框架实施采集。[结果/结论]在面对复杂的多源情报信息时,本研究提出的多源情报信息采集框架能够准确有效地获取数据,并通过元数据整合为后续知识挖掘研究奠定了扎实的数据基础。

摘要：针对并行仿真环境下复杂工程系统的优化设计问题,提出一种基于Kriging模型、多目标策略和聚类方法的并行代理优化算法.该算法的多点加点准则,以同时优化期望改进准则和可行性概率准则为目标,首先生成兼具目标响应改进和可行域边界刻画功能的备选试验点集;再利用聚类方法从备选点集中选取多个有代表性的新试验点.通过两个数值算例和一个工程算例,将所提并行优化算法与已有算法做比较,结果表明所提算法具有更高的优化精度、效率和稳健性.

摘要：众包平台的可持续发展需要设计相应的激励机制来调动用户的参与意愿,游戏化设计能在一定程度上发挥作用。文章首先对游戏化模式在众包活动中的理论与实践探索进行系统概述。接着,本文基于众包平台的运作流程,通过对常见游戏化元素的分析,从内核、机制和游戏化元素三个层次构建了面向众包平台的游戏化框架。随后,从任务种类(专项型、综合型)和采纳阶段(初始采纳、后续使用)两个维度对众包平台进行分类。同时,针对四个象限中可能面临的问题,有的放矢地选取不同的游戏化元素进行组合分析,从而通过游戏化元素的应用来提升众包平台的可用性和用户体验。研究结论有助于优化众包平台的激励设计,增强用户参与众包活动的黏性,也为众包情境下的游戏化模式探索提供了参考依据。

摘要：针对模型不确定性条件下的稳健参数设计问题,在贝叶斯模型平均方法的基础上,通过考虑因子效应原则,提出基于因子效应原则的贝叶斯模型平均(BMA-EP)稳健性设计建模技术。结合先验信息与贝叶斯法则,计算主效应的后验概率并构建传统的贝叶斯模型平均模型;根据各主效应的后验概率,逐步运用效应层次原则和效应遗传原则更新各主效应的先验,确定模型的后验概率,并以该后验概率作为权重,对各模型进行加权,得到预测性能较佳且符合试验设计原则的稳健性模型。结合实际工业案例和仿真试验验证了所提方法的有效性,结果表明,所提方法不但改善了模型的预测性能,而且提高了最佳参数设置的可靠性。