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3D打印神经组织及其药物测试的研究

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作者：唐新宇合肥大学

学位级别：硕士

改进蛇优化算法及其在短期风电功率预测中的应用

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云南大学学报(自然科学版) 2024年

作者：周璇赵梦玲殷新宇西安科技大学理学院

为了对风电功率进行精确预测，基于互补集合经验模态分解（complementary ensemble empirical mode decomposition,CEEMD）、改进蛇优化算法（improved snake optimization,ISO）和核极限学习机（kernel extreme learning machine,KELM）提出了一种混合短期风电功率预测模型.首先，利用CEEMD将非平稳的风电功率数据分解为若干相对平稳的分量，以降低原始数据的不稳定性；然后，引入改进蛇优化算法对KELM参数进行优化，并对各平稳分量和残差构建CEEMD-ISO-KELM预测模型；最后，将各分量和残差的预测结果进行重构，得到最终的风电功率预测结果.仿真结果表明，与现有预测模型相比，本文提出的预测模型能够很好地预测风电功率的变化趋势，在短期风电功率预测中取得了较好的精度.

关键词：短期风电功率改进蛇优化算法核极限学习机

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纳米流体的制备、稳定性及热物性研究进展

材料导报 2024年第4期38卷 229-239页

作者：江巍雪汤新宇宋金蔚徐祚张源扬州大学电气与能源动力工程学院江苏扬州225100 西部绿色建筑国家重点实验室西安710055

作为一类新型固液两相流体,纳米流体相比于基础流体,其导热系数、表面张力等热物性的优势已逐渐被认可。然而,纳米颗粒的高表面活性以及颗粒间的高吸引力使纳米颗粒极易团聚并沉淀,导致纳米流体的热物性优势被削弱,进而影响传热效果。因... 详细信息

作为一类新型固液两相流体,纳米流体相比于基础流体,其导热系数、表面张力等热物性的优势已逐渐被认可。然而,纳米颗粒的高表面活性以及颗粒间的高吸引力使纳米颗粒极易团聚并沉淀,导致纳米流体的热物性优势被削弱,进而影响传热效果。因此,制备既具优良热物性又具较强稳定性的纳米流体成为将其规模化应用的前提。为此,本文对纳米流体的制备、稳定性与热物性进行了总结分析,归纳了通过磁力搅拌、调节基液pH、超声分散技术、颗粒表面改性技术及添加表面活性剂以促进颗粒的稳定分散的技术特点。通过分析各类参数对纳米流体热物性的影响,指出解决颗粒团聚与沉淀问题的有效研究方向,以期满足纳米流体实际应用的需求。

关键词：纳米流体制备稳定性团聚与沉淀热物性

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考虑传感噪声的智能网联车队安全风险分析

西南交通大学学报 2024年

作者：汪旭江欣国赵新宇西南交通大学交通运输与物流学院西南交通大学综合交通运输智能化国家地方联合工程实验室西南交通大学综合交通大数据应用技术国家工程实验室

针对智能网联车辆（Connected and Automated Vehicles， CAV）之间车车通信（Vehicle-to-Vehicle， V2V）失败情况下采用车载传感设备感知前车运动状态的场景，分析传感噪声对智能网联车队安全风险的影响。首先，基于智能驾驶员模型（I... 详细信息

针对智能网联车辆（Connected and Automated Vehicles， CAV）之间车车通信（Vehicle-to-Vehicle， V2V）失败情况下采用车载传感设备感知前车运动状态的场景，分析传感噪声对智能网联车队安全风险的影响。首先，基于智能驾驶员模型（Intelligent Driver Model， IDM）构建了CAV车辆动力学模型，提出了CAV车辆感知前车运动状态的两种模式和噪声出现的原因；然后提出了自适应卡尔曼滤波算法（Adaptive Kalman Filter， AKF）以及噪声处理流程；最后，采用替代安全评价指标TIT（Time Integrated Time-to-collision）和TET（Time Exposed Time-to-Collision），通过设计智能网联车队头车突然减速（极端场景）以及基于NGSIM实车数据集（常规场景）两种仿真实验，分析了不同位置车辆退化、不同车间时距下的车队某一时间段内整体安全风险以及噪声的影响。实验结果表明：车队安全风险随车辆退化位置的靠后、车间时距的增大而逐渐降低。当车辆2退化、车间时距为0.6s时，此时车队安全风险最大。去噪后的TIT和TET均出现了显著的下降。当车辆4及之后的车辆退化时，车队严重和中度安全风险达到最低，此时传感噪声的影响不明显，车队安全风险只与车间时距有关。本研究对智能网联车辆在不同位置退化、不同车间时距下的车队安全风险以及噪声影响进行了量化分析并提出了噪声处理方法，为针对智能网联车辆不同位置退化设计有效的安全改善对策以及在不同应用场景中选取合理车间时距提供了理论参考。

关键词：交通控制车辆安全自适应卡尔曼滤波传感噪声替代安全评价指标

数字经济的就业效应:创造还是替代?——来自微观企业的模型与实证

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北京工商大学学报（社会科学版） 2024年第4期39卷 30-44页

作者：詹新宇郑嘉梁北京工商大学经济学院北京100048 中南财经政法大学财政税务学院湖北武汉430073

数字经济带来了大规模的社会性、系统性变革,在推动经济高质量发展的同时,也会深刻冲击现有的就业格局。在理论分析的基础上,基于2011—2020年中国A股上市企业数据,使用高维固定效应模型探讨数字经济对就业的影响及其机制。研究发现,数... 详细信息

数字经济带来了大规模的社会性、系统性变革,在推动经济高质量发展的同时,也会深刻冲击现有的就业格局。在理论分析的基础上,基于2011—2020年中国A股上市企业数据,使用高维固定效应模型探讨数字经济对就业的影响及其机制。研究发现,数字经济发展整体上扩大了就业规模,原因在于数字经济在核心及相关行业中的就业创造效应大于其在弱关联行业中的就业替代效应。机制分析表明,在核心及相关行业中,数字经济通过要素配置、岗位价值和劳动生产率三条路径正向影响就业规模;在弱关联行业中,数字经济发展带来的劳动生产率提高和资本投入提升产生了就业挤出效应,并且数字经济发展也没有提升岗位价值。因此,政府在充分激活数字经济就业创造效应的同时,应兼顾防范化解数字经济的就业替代风险,根据行业特点制定不同的数字经济发展政策,尤其加强对数字经济弱关联行业的就业支持。

关键词：数字经济就业规模要素配置岗位价值劳动生产率

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改进北方苍鹰优化算法的收敛性及其性能对比分析

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计算机科学与探索 2024年

作者：郑新宇李媛刘晓琳沈阳工业大学理学院

针对北方苍鹰优化算法存在易陷入局部最优的问题，提出一种改进北方苍鹰优化算法(INGO)。首先，在种群初始化阶段，引入佳点集方法映射到搜索空间，提高了种群的多样性以及避免了早熟；在位置更新阶段，加入鱼鹰局部勘探位置更新策略和... 详细信息

针对北方苍鹰优化算法存在易陷入局部最优的问题，提出一种改进北方苍鹰优化算法(INGO)。首先，在种群初始化阶段，引入佳点集方法映射到搜索空间，提高了种群的多样性以及避免了早熟；在位置更新阶段，加入鱼鹰局部勘探位置更新策略和自适应惯性权重因子，增强了全局勘探和局部开发能力同时提升算法的收敛速度和收敛精度；其次，建立INGO算法的北方苍鹰捕猎过程Markov链模型，证明了全局收敛性。通过实验仿真与6种经典智能算法进行对比分析验证INGO算法的有效性，并对INGO算法进行收敛曲线和Wilcoxon秩和检验分析，实验结果表明INGO算法能够有效地避免陷入局部最优，具有较强的收敛精度和鲁棒性。最后，为了进一步描述INGO算法的实际应用能力，将该算法成功应用于工程设计问题中，验证了INGO算法在实际应用中的有效性。

关键词：改进北方苍鹰优化算法佳点集自适应惯性权重马尔科夫链收敛性分析

自适应双坐标系的差分进化算法求解混合变量优化问题

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计算机学报 2024年第9期47卷 2116-2140页

作者：周新宇黄君洪彭虎王晖王峰江西师范大学计算机信息工程学院南昌330022 吉林大学计算机科学与技术学院长春130012 九江学院计算机与大数据科学学院江西九江332005 南昌工程学院信息工程学院南昌330022 武汉大学计算机学院武汉430072

如何设计求解混合变量优化问题(Mixed-variable Optimization Problems,MVOPs)的相关算法,是计算机算法设计与分析领域中的一个重要研究方向.该问题的求解难点在于需同时优化连续型和离散型决策变量,目前进化算法(Evolutionary Algorith... 详细信息

如何设计求解混合变量优化问题(Mixed-variable Optimization Problems,MVOPs)的相关算法,是计算机算法设计与分析领域中的一个重要研究方向.该问题的求解难点在于需同时优化连续型和离散型决策变量,目前进化算法(Evolutionary Algorithms,EAs)是求解该问题的一种有效手段.然而,现有的相关EAs忽略了问题变量之间的相关性,导致算法性能还存在一定不足.为此,本文从变量相关性角度出发,提出了一种自适应双坐标系的差分进化算法来求解MVOPs.首先,利用种群的协方差矩阵信息来构建特征坐标系,实现在特征坐标系下执行算法的相关操作,以松弛连续变量与离散变量之间的相关性;其次,为避免种群多样性丢失,仍保留了原坐标系,并设计了一种自适应策略来应用特征坐标系和原坐标系,以发挥双坐标系的优势;最后,为提高离散变量的优化效果,专门设计了一种基于离散变量相关性的局部搜索策略,以增强算法的整体性能.为验证本文方法性能,在一套包含28个测试函数的通用测试集上进行了大量实验,与5种求解MVOPs的知名EAs进行了对比,结果表明本文方法有更好性能.此外,在一个实际MVOP上,即焊接梁设计问题,本文方法能取得目前已知最好解.本文方法为计算机算法设计和分析领域的相关工作提供了新的思路.

关键词：混合变量差分进化变量相关性特征坐标系双坐标系

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空间堆线性变参数模型预测控制方法研究

西安交通大学学报 2024年

作者：马骞孙培伟魏新宇西安交通大学能源与动力工程学院

空间核反应堆具有强非线性和大时滞的特性，针对传统PID控制方法在面临复杂负荷需求变化时无法满足空间核反应堆的控制性能需求的问题，提出了基于线性变参数模型的空间堆模型预测控制方法。针对强非线性特性，采用线性变参数模型作为... 详细信息

空间核反应堆具有强非线性和大时滞的特性，针对传统PID控制方法在面临复杂负荷需求变化时无法满足空间核反应堆的控制性能需求的问题，提出了基于线性变参数模型的空间堆模型预测控制方法。针对强非线性特性，采用线性变参数模型作为预测模型，对全功率范围内的空间堆运行特性进行预测；针对大时滞的特性，采用串级控制理论结合模型预测方法优化执行机构动作，提升被控量的响应速度。分别设计了电功率和冷却剂温度的控制系统，在典型工况下进行控制性能仿真验证，结果表明：所设计的预测控制系统相对于串级PID控制系统，电功率调节时间减少了68.7%，冷却剂温度调节时间减少了81.7%，超调量降低至0.1%，核功率的超调量分别减少22.3%和13.0%，保证了反应堆的安全；控制系统的适用性强，在不同功率水平均具有良好的控制性能；同时，大幅度减少了执行机构的动作，驱动电机峰值电压下降了84.1%，延长使用寿命，提升了系统经济性。因此，本研究提出了结合串级控制理论基于线性变参数模型的预测控制方法能够用于优化空间堆的控制系统。

关键词：空间核反应堆模型预测控制线性变参数模型串级控制

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基于GAN的GPS坐标时间序列降噪

大地测量与地球动力学 2024年

作者：周新宇陈刚边家文中国地质大学(武汉)数学与物理学院中国地质大学(武汉)海洋学院

将生成对抗网络（generative adversarial networks,GAN）应用于GPS坐标时间序列降噪，利用生成器生成时间序列数据，通过判别器判别生成数据和干净的时间序列数据，反复迭代生成器，直至判别器无法判别生成的数据与干净的时间序列数据... 详细信息

将生成对抗网络（generative adversarial networks,GAN）应用于GPS坐标时间序列降噪，利用生成器生成时间序列数据，通过判别器判别生成数据和干净的时间序列数据，反复迭代生成器，直至判别器无法判别生成的数据与干净的时间序列数据，从而达到降噪的效果。仿真实验结果表明，相对于WNNM、BILSTM和SSA等方法，GAN方法获得的残差振幅、残差谱指数和速度不确定度等残差指标与原始噪声相关指标最接近，能够更加有效地去除GPS坐标时间序列中的噪声。真实实验结果也验证了本文算法在实际GPS坐标时间序列降噪中的有效性。

关键词： GPS坐标时间序列深度学习 GAN 信号降噪