检索结果-内蒙古大学图书馆

第七届多体系统动力学青年学者学术研讨会

作者：李浦逯代兴西安交通大学能源与动力工程学院上海应用技术大学机械工程学院

协同仿真算法是一种弱耦合方法,能实现不同物理域模块数据传递和分布式数值仿真,近年来广泛用于数字孪生多物理域耦合分析以及复杂大规模动力学系统并行计算。相比传统强耦合分析,具有模块化、智能化和非侵入高效计算等优点。随着智能... 详细信息

协同仿真算法是一种弱耦合方法,能实现不同物理域模块数据传递和分布式数值仿真,近年来广泛用于数字孪生多物理域耦合分析以及复杂大规模动力学系统并行计算。相比传统强耦合分析,具有模块化、智能化和非侵入高效计算等优点。随着智能制造发展和工业互联网深度融合,基于协同仿真算法的数据接口和计算平台迅速发展。由于多物理域模型刚度、精度需求和数值特性的差异,协同仿真算法稳定性和鲁棒性一直是制约其工业应用的瓶颈问题。首先,总结了协同仿真算法在综合能源系统、动力学系统和数字孪生技术中的应用。其次,介绍了协同仿真算法的基本概念和分类方法,归纳了基于协同仿真算法的平台和接口。然后,分别讨论了界面变量插值引入的数值稳定性和离散误差问题,并汇总了协同仿真增稳技术和误差控制方法。最后,面向未来高效高稳定性协同仿真算法进行了总结和展望。

关键词：协同仿真数字孪生并行计算数值特性弱耦合

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5G通信技术在电子信息工程中的应用挑战与对策

5G通信技术在电子信息工程中的应用挑战与对策

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第13届钢铁行业职业教育培训优秀多媒体课件活动系列研讨会

作者：陈平彬河北世纪恒兴电子技术有限公司

5G通信技术是电子信息工程的关键组成部分,以高速、低延迟与大连接性特点支持多种应用场景,随着应用范围扩大,技术、工程和管理面临挑战,近年来5G研究在毫米波通信、大规模天线系统等方面取得显著进展,推动了技术创新。5G应用场景扩展... 详细信息

5G通信技术是电子信息工程的关键组成部分,以高速、低延迟与大连接性特点支持多种应用场景,随着应用范围扩大,技术、工程和管理面临挑战,近年来5G研究在毫米波通信、大规模天线系统等方面取得显著进展,推动了技术创新。5G应用场景扩展至智能物联网、远程医疗、智能制造等领域提升了社会生产力和生活质量,国际标准机构参与5G标准制定为全球推广奠定基础,标准化进展为5G应用提供指导。尽管5G技术取得成就但实际应用仍面临挑战。本研究探讨5G在电子信息工程中的应用挑战并提出对策,旨在促进领域可持续发展。

关键词：大数据处理分布式计算智能电源管理 5G通信

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多尺度模拟在有机光伏材料中的应用

多尺度模拟在有机光伏材料中的应用

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第十届新型太阳能材料科学与技术学术研讨会

作者：徐春林邱捂柯曹志君郑绍辉西南大学材料与能源学院

有机光伏材料因为具有来源广泛、易于改性、可折叠、重量轻、可利用现代化工大规模生产等优势,是下一代光伏电池的有力候选者。但有机光伏的性质如开路电压计算、分子改性如何影响分子堆积形态和电荷迁移率尚未得到很好的解释。在本项... 详细信息

有机光伏材料因为具有来源广泛、易于改性、可折叠、重量轻、可利用现代化工大规模生产等优势,是下一代光伏电池的有力候选者。但有机光伏的性质如开路电压计算、分子改性如何影响分子堆积形态和电荷迁移率尚未得到很好的解释。在本项工作中,我们使用经典分子动力模拟、高精度量子化学计算方法,系统地研究了开路电压的高精度计算方法和改性对A-D-A型光电材料的性能影响。结果表明,多尺度模拟为高性能A-D-A型光电材料的设计和改性提供了新方向和思路。

关键词：分子动力学模拟 DFT 形貌开路电压

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基于Z-number规则的模糊化方法及其应用

基于Z-number规则的模糊化方法及其应用

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作者：方越安徽大学

学位级别：硕士

随着时代的进步和科学技术的发展,人类已经进入到了信息量爆炸的大数据时代。在大数据时代,信息多是以多维向量或矩阵的形式储存与传递的,为了对这些数据更进一步处理,如:特征提取、聚类、分类、预测等,有时需要对其进行模糊化,以便取... 详细信息

随着时代的进步和科学技术的发展,人类已经进入到了信息量爆炸的大数据时代。在大数据时代,信息多是以多维向量或矩阵的形式储存与传递的,为了对这些数据更进一步处理,如:特征提取、聚类、分类、预测等,有时需要对其进行模糊化,以便取得更好的效果,即将数据转化为模糊集的形式进行储存,等待后续的操作。目前已经有很多专家学者提出了不同的数据模糊化方法,这些方法各有优势,但是它们依然存在着一些难以解决的问题,例如:在模糊化的过程中损失太多信息,由此导致算法精度下降、模糊化过程中操作者主观性太强,对算法结果产生影响等。为了解决以上的问题,本文提出了一种以Z-number规则为基础的多维数据模糊化方法,其一大优势就是完全由数据驱动,因此模糊化的过程会更加客观,再加上Z-number具有极强的信息概括能力,更进一步缓解了模糊化过程的信息丢失问题,本文的主要内容如下: 1.提出了一种基于Z-number规则的多维数据模糊化方法。首先使用模糊聚类算法,提取数据集的聚类中心,然后基于不同类别聚类中心不同维度的特征对样本数据进行模糊划分,将样本数据依照不同维度的特征转化为模糊集,最后根据Z-number的定义,将模糊集构造成Z-number。 2.将新的多维数据模糊化方法应用于大规模群体决策方法。首先,本文在现有文献的基础上,研究了新的不同集群之间的差异权重的度量,并给出了计算公式,在原大规模群体决策算法中,基于模糊聚类算法(FCM),将决策者分类,而本文使用基于Z-number规则的多维数据模糊化方法,在将决策者分类的同时,将他们的决策方案模糊化,转换为Z-number,使用Z-number的不确定性度量可以很轻松地衡量不同集群决策者的决策方案的可靠性,相较于原算法中的不同集群之间的差异权重的度量,本文的度量公式会更为稳妥,可靠。 3.基于新的多维数据模糊化方法,提出了一种新的决策树算法——Z-number模糊决策树(Z-FDT)。将训练数据集转化为Z-number,通过计算Z-number的不确定性度量,选取最佳特征对数据集进行划分,以此生成决策树,通过与ID3,Cart,模糊ID3算法的对比实验可以发现,Z-FDT的准确率更高同时对于抵抗噪声干扰的能力更强。

关键词：模糊集 Z-number 群体决策决策树

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一种基于模态重分析的GFEM模型突风响应计算

一种基于模态重分析的GFEM模型突风响应计算

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第十五届全国结构振动与动力学学术研讨会暨第三届全国冲击及防护工程学术研讨会

作者：肖宇刘景光邬旭辉中国商用飞机有限责任公司上海飞机设计研究院载荷部

基于全局有限元(GFEM)模型开展突风动响应分析一直是型号设计的难题,主要在于GFEM模型自由度较多,同时突风计算工况复杂,导致难以逐一分析供结构设计参考。考虑到大量的突风工况分析需求,几乎都是由结构重量或刚度的细微变化引起的,为... 详细信息

基于全局有限元(GFEM)模型开展突风动响应分析一直是型号设计的难题,主要在于GFEM模型自由度较多,同时突风计算工况复杂,导致难以逐一分析供结构设计参考。考虑到大量的突风工况分析需求,几乎都是由结构重量或刚度的细微变化引起的,为此本文提出一种基于模态重分析的、适合GFEM突风动响应分析的加速计算方法。在基准构型的刚度阵及质量阵的基础上,通过特征响应的迭代分析进行增量求解,特别针对刚度阵的变化,引入Sherman-Morrison-woodbury公式实现刚度逆矩阵的增量分析,从而克服了大规模GFEM模型的特征值求解效率低的问题,最终建立了一套适合于工程应用的GFEM突风快速动响应方法。算例表明,对于本文CRM机翼模型的特征值求解,通过LU分解可避免保存稠密形式的刚度逆矩阵,通过合理的松弛因子和收敛阈值,可有效提升计算效率。

关键词：模态重分析全局有限元模型突风动响应 Sherman-Morrison-woodbury公式

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数据驱动的MOFs及其复合材料的构筑和性能研究

数据驱动的MOFs及其复合材料的构筑和性能研究

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2023第四届全国功能高分子材料学术研讨会

作者：郑斌王金磊王连莉张莉西安科技大学材料科学与工程学院

金属有机骨架(MOFs)是一种有序的多孔高分子材料,其拥有巨大的比表面积和高度可调的孔隙结构,在吸附、分离、储能、传感、生物医学等领域展现出诱人的应用前景。MOFs材料家族庞大,已报道的单体结构多达10万种,且MOFs及其复合材料种类还... 详细信息

金属有机骨架(MOFs)是一种有序的多孔高分子材料,其拥有巨大的比表面积和高度可调的孔隙结构,在吸附、分离、储能、传感、生物医学等领域展现出诱人的应用前景。MOFs材料家族庞大,已报道的单体结构多达10万种,且MOFs及其复合材料种类还在不断攀升中,这既为该类材料的开发应用带来机遇,也对当前的研究能力提出挑战。使用多尺度、高通量计算方法来开展MOFs及其复合材料的构筑和性能研究,可在降低物耗和缩短研究周期的同时,挖掘得到调控MOFs材料结构和性能的关键因素。从有序微孔的分子结构出发,系统考察了MOFs骨架化学基团和柔性结构对客体分子吸附、扩散的影响规律,并提出使用机械化学方式在亚埃尺度调控MOFs孔隙尺寸,实现高效储氢、储甲烷等,以及对乙烯/乙烷和丙烯/丙烷共沸物的有效分离[1-3]。基于对MOFs/碳纳米管、MOFs/高分子、MOFs/MXene等复合材料界面原子结构和相容性的解析[4],来指导MOFs基复合材料的构筑和应用。研究面向MOFs结构数据库,基于高通量计算生成的大规模结构和性能数据,结合机器学习等数据开发技术,驱动MOFs及其复合材料的构筑和性能研究。

关键词： MOFs 吸附分离复合材料界面大数据

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面向基层的人工智能眼底彩色照相黄斑区域病变体征筛查系统规范化设计及应用指南

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中华眼底病杂志 2022年第9期38卷 711-728页

作者：中华医学会眼科学分会眼底病学组人工智能研发应用专家指导组黎晓新张明许言午许迅王雨生魏文斌赵明威不详厦门大学附属厦门眼科中心四川大学华西医院北京百度网讯科技有限公司上海交通大学附属第一人民医院第四军医大学西京医院首都医科大学附属北京同仁医院北京大学人民医院

随着人工智能(AI)概念的推广和技术的发展,在医疗领域逐渐出现基于AI算法的疾病筛查系统。这类系统可用于疾病的大规模筛查,以缓解基层医疗卫生压力。近年来,AI算法在眼底彩色照相黄斑区域的病变体征分析和识别中展现了良好的性能,随着... 详细信息

随着人工智能(AI)概念的推广和技术的发展,在医疗领域逐渐出现基于AI算法的疾病筛查系统。这类系统可用于疾病的大规模筛查,以缓解基层医疗卫生压力。近年来,AI算法在眼底彩色照相黄斑区域的病变体征分析和识别中展现了良好的性能,随着时间的推移,未来定会出现适用于基层筛查的眼底病变体征筛查系统。因此,为了规范基于AI算法构建的黄斑区域病变体征筛查系统的设计及临床应用,中华医学会眼科学分会眼底病学组联合相关专家,经过调研问题、讨论生产证据、召开指南研讨会等环节,针对基层筛查系统的黄斑区域和病变体征定义、AI应用场景、算法模型构建、数据集的建立和标注、架构和功能设计和图像数据采集等方面制定统一标准,以便指导筛查工作的开展。

关键词：指南人工智能黄斑眼底病变筛查

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不确定动力学系统的非浸入式求解方法

不确定动力学系统的非浸入式求解方法

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第七届多体系统动力学青年学者学术研讨会

作者：吴景铼张云清华中科技大学机械科学与工程学院

实际工程中的动力学系统不可避免地存在大量不确定参数,如何准确评估不确定参数对系统的影响以及怎样降低不确定参数对系统的影响是目前的研究热点和难点。针对缺少概率分布信息的区间不确定性问题,提出了高效准确的Chebyshev区间方法... 详细信息

实际工程中的动力学系统不可避免地存在大量不确定参数,如何准确评估不确定参数对系统的影响以及怎样降低不确定参数对系统的影响是目前的研究热点和难点。针对缺少概率分布信息的区间不确定性问题,提出了高效准确的Chebyshev区间方法求解不确定动力学系统的IODEs、IDAEs。相对于传统的Taylor区间方法,该方法不需要修改原模型的求解器,其非浸入式特性带来的便利性使其被广泛应用于多个领域的区间不确定性计算。针对混合不确定性的嵌套双循环计算难题,提出了基于正交级数展开的PCCI混合不确定性计算方法,显著提升了计算效率,开启了将两类不确定性参数在统一理论框架下计算的新思路。针对含不确定参数的昂贵黑箱模型优化问题,创建了工程代理模型HOPSM的增量建模方法,设计了基于Chebyshev多项式零点的序惯采样方法,提升了代理模型的精度、效率和柔性。将HOPSM模型与区间算法应用于稳健优化设计,相对于嵌套循环优化算法,稳健优化设计效率得到了大幅提升。最后,对含大规模不确定参数的昂贵黑箱模型难题进行了探讨,拟从压缩不确定参数规模和降低不确定参数之间的交互作用两个途径解决该难题。

关键词：区间不确定性 Chebyshev区间方法混合不确定性高阶多项式代理模型稳健优化设计

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指向计算思维发展的小学科学实验设计——以三次教学《灯泡亮了》为例

指向计算思维发展的小学科学实验设计——以三次教学《灯泡亮了》...

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2024计算思维与STEM教育研讨会暨Bebras中国社区年度工作会议

作者：张继伟临沂金雀山小学

本文探讨了计算思维在科学教育中的重要性以及如何将其融入到课堂教学中。文章首先介绍了计算思维的概念及其在教育领域的发展历程,阐述了将计算思维纳入科学课程的必要性。随后详细描述了指向计算思维的科学课堂教学全过程,包括实验设... 详细信息

本文探讨了计算思维在科学教育中的重要性以及如何将其融入到课堂教学中。文章首先介绍了计算思维的概念及其在教育领域的发展历程,阐述了将计算思维纳入科学课程的必要性。随后详细描述了指向计算思维的科学课堂教学全过程,包括实验设计、数据分析、结果推导等环节。针对实验结果分析,文章指出学生通过实验数据分析可以培养抽象思维和建模能力。在结论部分,文章总结了计算思维在科学教育中的重要性和培养方法,强调了小组合作学习和生活实践结合的重要性,并提出了从小学低年级开始培养计算思维的建议。该研究旨在为教育者提供参考,促进计算思维在科学教育中的应用与发展。

关键词：计算思维科学教育实验设计数据分析抽象思维建模能力合作学习小学课程

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竞争与合作视角下的多Agent强化学习研究进展

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计算机应用与软件 2024年第4期41卷 1-15页

作者：田小禾李伟许铮刘天星戚骁亚甘中学复旦大学工程与应用技术研究院上海200433 上海智能机器人工程技术研究中心上海200433 智能机器人教育部工程研究中心上海200433 季华实验室广东佛山528000 北京深度奇点科技有限公司北京100089

随着深度学习和强化学习研究取得长足的进展,多Agent强化学习已成为解决大规模复杂序贯决策问题的通用方法。为了推动该领域的发展,从竞争与合作的视角收集并总结近期相关的研究成果。该文介绍单Agent强化学习;分别介绍多Agent强化学习... 详细信息

随着深度学习和强化学习研究取得长足的进展,多Agent强化学习已成为解决大规模复杂序贯决策问题的通用方法。为了推动该领域的发展,从竞争与合作的视角收集并总结近期相关的研究成果。该文介绍单Agent强化学习;分别介绍多Agent强化学习的基本理论框架——马尔可夫博弈以及扩展式博弈,并重点阐述了其在竞争、合作和混合三种场景下经典算法及其近期研究进展;讨论多Agent强化学习面临的核心挑战——环境的不稳定性,并通过一个例子对其解决思路进行总结与展望。

关键词：深度学习强化学习多Agent强化学习环境的不稳定性

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