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电动汽车集中型充电站选址定容模型

交通运输系统工程与信息 2024年第3期24卷 204-212页

作者：杨亚璪宾涛重庆交通大学交通运输学院重庆400074 重庆交通大学智能综合立体交通重庆市重点实验室重庆400074

针对充电和换电等单一模式的盲目建设,规划不集中带来的资源利用率低与部分充电需求得不到满足等问题,本文提出一种考虑充电和换电与移动充电的多种充电模式下集中型充电站选址与定容方法。首先,分析不同类型电动汽车的充电行为特性,模... 详细信息

针对充电和换电等单一模式的盲目建设,规划不集中带来的资源利用率低与部分充电需求得不到满足等问题,本文提出一种考虑充电和换电与移动充电的多种充电模式下集中型充电站选址与定容方法。首先,分析不同类型电动汽车的充电行为特性,模拟得到规划区域的充电需求分布;然后,基于最近距离原则采用排队论方法计算电动汽车充电损耗成本,优化移动充电设备自充电时刻,求得电动汽车自充电成本;最后,以集中型充电站建设维护成本、用户损失成本及设备自充电成本总和最小为目标建立选址定容模型,结合某城市部分实际道路网为研究区域,采用遗传算法求解模型,确定规划区域内集中型充电站建设数量、位置及不同设备的配置数量。结果表明:规划区域内建设8座集中型充电站总成本达到最低,充电需求车辆数量与充电功率变化对集中型充电站成本均有较大影响,且优化移动充电设备自充电调度管理,可降低集中型充电站高峰时期32.62%的电网负荷,提高了电网稳定性。

关键词：交通工程充电站选址定容遗传算法集中型充电站电动汽车移动充电

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中断离港航班恢复的改进NSGA2算法

北京航空航天大学学报 2024年第6期50卷 1784-1793页

作者：陈可嘉吴钧涛福州大学经济与管理学院福州350108

为解决因突发事件产生的航空公司航班中断问题,对中断的离港航班进行恢复,构建最小化航空公司总延误成本和最小化乘客总延误时间的双目标优化模型,设计基于支配强度的自适应非支配排序遗传算法(ANSGA2-DS)。提出3种改进操作:快速支配排... 详细信息

为解决因突发事件产生的航空公司航班中断问题,对中断的离港航班进行恢复,构建最小化航空公司总延误成本和最小化乘客总延误时间的双目标优化模型,设计基于支配强度的自适应非支配排序遗传算法(ANSGA2-DS)。提出3种改进操作:快速支配排序方法、新的拥挤距离和自适应精英保留策略。通过福州长乐国际机场某航空公司的运行数据对所提算法进行验证,实验结果表明:与传统的先规划先服务方法相比,所提算法得到的解有大幅优化;与ε约束法相比,所提算法的求解时间总体上低于ε约束法,且求解结果接近ε约束法所得最优结果;与NSGA2、MOEAD等多目标优化算法相比,所提算法表现出更优的性能,能够有效且高效地解决问题,为航空公司达成优化的解决方案提供基础。

关键词：航空运输中断航班恢复多目标遗传算法离港航班双目标优化

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中国企业绿色投资同群效应研究

系统工程理论与实践 2024年第3期44卷 874-892页

作者：王玉涛王松段梦然中国人民大学商学院北京100872 北京工商大学商学院北京100048

推动经济社会发展绿色化、低碳化是实现经济高质量发展的关键环节.当前,在政府部门提供政策支持的基础上,单个企业的绿色投资意愿仍然不高,这导致宏观经济高质量发展需求与微观企业绿色投资不足的现实矛盾愈发凸显.本文试图从“同群效... 详细信息

推动经济社会发展绿色化、低碳化是实现经济高质量发展的关键环节.当前,在政府部门提供政策支持的基础上,单个企业的绿色投资意愿仍然不高,这导致宏观经济高质量发展需求与微观企业绿色投资不足的现实矛盾愈发凸显.本文试图从“同群效应”来探索这一矛盾的解决之道,或许可以为提升企业绿色投资意愿提供新的思路.基于此,本文以中国沪深A股上市公司为样本,对上市公司绿色投资行业同群效应的存在性、作用机制以及经济后果展开研究.研究发现:企业绿色投资存在显著的同群效应;机制检验表明企业绿色投资同群效应存在学习机制与压力机制,即同行业的跟随者会更愿意向领导者学习,外部压力更大时企业绿色投资同群效应更为明显;进一步分析表明,企业绿色投资同群效应实现了企业生产的降本增效和公司价值的提升.本文的研究结论不仅有助于厘清企业实施绿色投资的真实动因,也为行业绿色投资联动和政府相关部门政策制定提供有力依据.

关键词：绿色投资同群效应学习机制压力机制经济后果

柔性外骨骼机器人联合常规康复治疗改善脑卒中偏瘫步态的1例报告

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中国康复医学杂志 2024年第3期39卷 432-435页

作者：薛淇徐瑞泽刘畅衡景景吴建霞谢小丹葛瑞东北京中医药大学北京市100029 中日友好医院康复医学科北京华信医院(清华大学第一附属医院)骨科北京中医药大学针灸推拿学院

2022年发布的《中国卒中报告2020》(中文版)显示,我国卒中患病率为2022.0/10万,年发病率为276.7/10万^([1]),其中临床约80%的脑卒中患者遗留有偏瘫步态^([2]),主要表现为划圈和提髋步态,踝关节内翻的同时缺乏明显背屈,行走时足底不能有... 详细信息

2022年发布的《中国卒中报告2020》(中文版)显示,我国卒中患病率为2022.0/10万,年发病率为276.7/10万^([1]),其中临床约80%的脑卒中患者遗留有偏瘫步态^([2]),主要表现为划圈和提髋步态,踝关节内翻的同时缺乏明显背屈,行走时足底不能有效接触地面,重心不能有效前移,从而导致步行功能障碍^([3])。如何在实际步行中给予辅助,避免形成偏瘫步态是神经康复领域的研究重点。

关键词：偏瘫步态脑卒中患者脑卒中偏瘫背屈神经康复机器人踝关节内翻患病率

基于在机测量的曲面共形电路3D打印误差补偿方法

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仪器仪表学报 2024年第4期45卷 66-74页

作者：刘清涛魏栋杰杨鹏涛尹恩怀吕景祥长安大学道路施工技术与装备教育部重点实验室西安710064 西安瑞特三维科技有限公司西安710061

基于3D打印技术制备曲面共形电路具有广阔的应用前景,然而,由于曲面基材加工误差和导电线路定位误差的影响,导致曲面电路3D打印头高度难以精确控制,进而影响打印精度。为此,本文以气动式直写打印为研究对象,提出了一种“在机测量+线路... 详细信息

基于3D打印技术制备曲面共形电路具有广阔的应用前景,然而,由于曲面基材加工误差和导电线路定位误差的影响,导致曲面电路3D打印头高度难以精确控制,进而影响打印精度。为此,本文以气动式直写打印为研究对象,提出了一种“在机测量+线路模型重构”的打印头高度误差补偿方法。设计了一种曲率自适应测量点选取方法,利用NURBS曲线反算法对测量数据进行重构,还原真实线路模型。通过生成真实线路的打印轨迹,替换原始理论打印轨迹,补偿了打印头高度误差。自主搭建了一套集成了在机测量系统的曲面共形电路3D打印平台,设计了直线、圆弧与NURBS自由曲线3种形状的线路,进行补偿前后电路打印的对比实验。结果表明,未进行补偿前,在线路曲率较大的地方,线路在基板上的波峰处会产生拉丝现象,波谷处会产生堆叠现象,而补偿后的导线线宽比较均匀;进一步对每条导线的电阻进行测量,发现各条线路补偿前的电阻值波动较大,补偿后的电路的电阻值均匀,且相较补偿前平均降低65.99%,最大电阻降幅达85.75%。

关键词：曲面共形电路 3D打印在机测量误差补偿模型重构 NURBS曲线

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数智人复兴中华文化遗产

英语世界 2024年第5期 32-36页

作者：王葛瑞陈康周三省

全球各大知名博物馆正在尝试使用增强现实技术和虚拟现实技术为观众打造全新的艺术文化体验。本月早些时候，纽约大都会艺术博物馆推出了Roblox游戏平台下的一款应用程序Replica。2用户可使用该应用程序扫描精选出的多件馆藏艺术品，并...

全球各大知名博物馆正在尝试使用增强现实技术和虚拟现实技术为观众打造全新的艺术文化体验。本月早些时候，纽约大都会艺术博物馆推出了Roblox游戏平台下的一款应用程序Replica。2用户可使用该应用程序扫描精选出的多件馆藏艺术品，并将其用于数字世界中的收藏和穿戴。例如，用户可以选择某个人物角色，给其穿上取自文森特·凡·高自画像的帽子和衬衫。

关键词：

论生成式人工智能服务提供者的个人信息合理使用

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江苏社会科学 2024年第2期 185-192页

作者：胡宏涛对外经济贸易大学法学院

生成式人工智能的运行需要海量数据,生成式人工智能服务提供者可能会未经同意处理大量个人信息,在构成个人信息合理使用时主要有以下三个问题:合理的范围不明确,现有履行告知义务的方式阻碍其合理使用个人信息,在提供服务阶段处理个人... 详细信息

生成式人工智能的运行需要海量数据,生成式人工智能服务提供者可能会未经同意处理大量个人信息,在构成个人信息合理使用时主要有以下三个问题:合理的范围不明确,现有履行告知义务的方式阻碍其合理使用个人信息,在提供服务阶段处理个人信息的具体行为与履行内容审核等安保义务的处理目的相分离。基于生成式人工智能的运行机理,从其运行的研发阶段和提供服务阶段,来分析生成式人工智能服务提供者适用个人信息合理使用规则产生的问题。以合理的目的和个人信息公开时对个人信息权益影响的程度限定合理的范围;以公示的方式履行告知义务,促进个人信息合理使用;基于履行内容审核等安保义务的处理目的,整体性评价其在提供服务阶段未经同意处理个人信息的行为。从而破解生成式人工智能服务提供者合理使用个人信息的困境的同时保护个人信息权益。

关键词：生成式人工智能个人信息合理使用合理的范围告知义务 GAI

基于场路结合的大功率直线超声波电机压电-热-结构多物理场分析

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电工技术学报 2024年第2期39卷 423-433页

作者：李响郭鹏涛丁远合肥工业大学电气与自动化工程学院合肥230009

物理场分析对于大功率直线超声波电机的设计与优化至关重要,该文提出一种基于场路结合的超声波电机压电-热-结构多物理场解耦分析方法,解决了超声波电机传统多物理场分析方法无法兼顾分析效率与计算精度的问题。基于场的观点建立压电-... 详细信息

物理场分析对于大功率直线超声波电机的设计与优化至关重要,该文提出一种基于场路结合的超声波电机压电-热-结构多物理场解耦分析方法,解决了超声波电机传统多物理场分析方法无法兼顾分析效率与计算精度的问题。基于场的观点建立压电-结构耦合以及热-结构耦合有限元模型,基于路的观点构建定子电-振-热耦合损耗计算模型及其二维热网络模型,在此基础上通过超声波电机内部固有的电-振-热耦合效应实现压电-热-结构多物理场耦合分析,并实现了对多场耦合作用下电机作动性能、电气特性、温升特性以及关键部件机械强度的快速同步评估。利用该方法对一台V型定子大功率直线超声波电机进行理论建模与分析,仿真和实验结果表明,所提出的方法可为大功率直线超声波电机的多物理场分析及多场耦合优化设计提供理论参考。

关键词：超声波电机多物理场场路结合性能评估

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多源数据驱动的隧道场景驾驶员识别方法

交通运输系统工程与信息 2024年第4期24卷 81-93页

作者：金盛周梦涛白聪聪浙江大学智能交通研究所杭州310058 浙江大学中原研究院郑州450000

针对隧道环境中监控图像分辨率低与车辆运动轨迹特征异质性减弱导致的驾驶员识别准确率偏低问题,本文提出一种融合卷积与多头注意力机制的驾驶员识别方法(Multi-scale CNN with Multi Attention),通过充分利用驾驶过程人—车—路—环境... 详细信息

针对隧道环境中监控图像分辨率低与车辆运动轨迹特征异质性减弱导致的驾驶员识别准确率偏低问题,本文提出一种融合卷积与多头注意力机制的驾驶员识别方法(Multi-scale CNN with Multi Attention),通过充分利用驾驶过程人—车—路—环境多源信息的协同耦合关系提升识别精度。首先,设计开展实车驾驶试验,构建针对隧道路段的人—车—路多源驾驶数据库并设计特征集合;其次,搭建驾驶员识别模型框架,该框架通过多尺度卷积神经网络学习驾驶过程中的局部波动,并通过并行的多头自注意力层结构捕捉驾驶时间序列的长期依赖性,实现局部信息与全局信息的有效整合,从而提升隧道场景的驾驶员识别效果。结果显示,与其他先进的算法相比,所提出的模型在驾驶员身份识别任务中的准确率高达99.07%,调和F_(1)分数达到99.03%,充分证明了所提方法的有效性。此外,通过特征贡献度评估方法对隧道场景下驾驶员身份识别任务中的特征重要性进行深入探究发现,相较于车辆历史运动数据,驾驶员心理、生理及视觉特征显示出更高的贡献度。研究结果可为隧道场景多源数据应用提供支持,并对隧道安全监管提供技术支撑。

关键词：交通工程驾驶员识别深度学习隧道场景多头注意力机制多尺度卷积