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SiC基底覆多层石墨烯力学强化性能分子动力学模拟

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物理学报 2024年第10期73卷 372-382页

作者：陈晶晶赵洪坡王葵占慧敏罗泽宇南昌理工学院机电工程学院南昌330044 南昌理工学院计算机信息工程学院南昌330044

微机电系统半导体SiC器件覆多层石墨烯的力学强化性能与塑性变形微观研究,将对提升该器件耐久性服役寿命期和强韧化机制理解起到显著作用.因此,本文基于分子动力学法探讨了石墨烯堆垛类型(AA和AB堆垛)和极端使役温度对其接触力学性能(... 详细信息

微机电系统半导体SiC器件覆多层石墨烯的力学强化性能与塑性变形微观研究,将对提升该器件耐久性服役寿命期和强韧化机制理解起到显著作用.因此,本文基于分子动力学法探讨了石墨烯堆垛类型(AA和AB堆垛)和极端使役温度对其接触力学性能(最大承载荷、硬度、杨氏模量、接触刚度)、微结构演化、接触质量、褶皱形貌、位错总长的影响,解释了SiC基底覆多层石墨烯力学强化的原子尺度机制.研究发现:相同使役温度下,随覆石墨烯层数增加,SiC基底微结构的棱柱形位错环演化中越早发生脆断;石墨烯AB堆垛在最大压深时的C-C键断裂会导致石墨烯优异面内弹性变形丧失,以致其最大承载性呈现断崖式下降.研究表明:SiC基底覆三层石墨烯的力学强化性能是纯SiC的2倍,该强化效应不受石墨烯堆垛类型影响,其力学强化机制主要源于多层石墨烯受载加大会引起石墨烯面内褶皱增大,从而增大界面接触刚度,触发界面接触质量减小所致.使役温度升高,会激发原子振动频率增大,诱导界面接触原子数增多,以致界面接触质量增大,而界面接触刚度随之减弱,最终引起SiC基底覆多层石墨烯力学性能随温度升高呈近似直线下降.此外,SiC基底的亚表层应力集中会诱导基底内的微结构产生滑移与演变;基底覆石墨烯层数增加可有效减小基底亚表层的应力集中分布程度,从而对基底起抗载保护作用.

关键词： SiC 多层石墨烯力学强化分子动力学接触刚度

知识距离与中国海外并购企业的创新绩效:通途或天堑?

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科学学与科学技术管理 2024年第2期45卷 132-151页

作者：胡潇婷吕文晶李纪珍北京信息科技大学经济管理学院北京100192 美国麻省理工学院斯隆管理学院数字经济研究中心剑桥02139 清华大学经济管理学院北京100084

知识距离作为制度距离一个新近被关注的维度,是影响企业海外并购区位选择的重要因素之一,尤其是对于试图通过海外并购获取战略性资产以提升创新能力的中国企业而言。但已有研究却并未就知识距离与企业海外并购创新绩效的关系达成一致结... 详细信息

知识距离作为制度距离一个新近被关注的维度,是影响企业海外并购区位选择的重要因素之一,尤其是对于试图通过海外并购获取战略性资产以提升创新能力的中国企业而言。但已有研究却并未就知识距离与企业海外并购创新绩效的关系达成一致结论。基于知识距离的产生源头—国家制度中的国家创新系统这一视角,结合中国企业实践的新特征,采用制度理论视角,以2008—2017年中国A股上市制造企业为样本,使用PSM-DID的方法进行实证分析,结果发现国家间知识距离对并购企业的创新绩效产生显著负向影响。进一步地,考察了企业技术知识结构(即技术多元化和技术专业化程度)和知识存量(即吸收能力)对该关系的调节作用,结果显示并购企业的技术多元化程度会加深该负向影响,而其技术专业化程度和吸收能力则能减弱该影响。同时,知识距离与并购企业创新绩效的关系在不同所有制的企业内存在异质性:相对于非国有企业而言,知识距离对国有企业创新绩效的负向影响更强。

关键词：知识距离海外并购创新绩效国家创新系统技术知识结构

此消彼长：共享单车对城市公共交通客运总量的影响

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交通运输工程与信息学报 2024年

作者：付一帆凌帅牟婷贺正冰天津大学管理与经济学部天津大学复杂管理系统实验室麻省理工学院信息与决策系统实验室

共享单车的迅速发展对现有公共交通产生了直接影响。虽然已有研究探讨了共享单车对城市公交和轨道交通的影响，但其对整体公共交通的影响仍不明确，尤其是这一影响的长期效应和作用机制有待深入探讨。本文采用多期双重差分（DID）方法... 详细信息

共享单车的迅速发展对现有公共交通产生了直接影响。虽然已有研究探讨了共享单车对城市公交和轨道交通的影响，但其对整体公共交通的影响仍不明确，尤其是这一影响的长期效应和作用机制有待深入探讨。本文采用多期双重差分（DID）方法，对比讨论了共享单车对城市公交客运量、轨道交通客运量和公共交通客运总量的影响。研究发现，城市引入共享单车后，尽管轨道交通客运量显著增加了0.088个标准差（约为8252万人次，增长了14.34%），但城市公交客运量显著减少了0.128个标准差（约为12380万人次，减少了8.77%）。这种此消彼长的效应导致公共交通客运总量未出现显著变化。随着时间推移，共享单车对轨道交通客运量的正向效果逐年增强，同时对城市公交客运量的负向效果也呈现出增强的趋势。此外，城市规模越大，公共交通越便利的城市，共享单车对轨道交通补充作用和对城市公交的替代作用尤为明显。建议政府整合共享单车与公共交通，以提升公共交通客运总量；在拥堵路段设立公交专用道，以增强公交的竞争力；合理调整公交线路，以优化资源配置，避免与共享单车过度竞争。

关键词：城市交通公共交通多期DID 共享单车轨道交通客运量

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新纯粹主义:逻辑美学与语义驱动

西安建筑科技大学学报（社会科学版） 2024年第3期43卷 47-53页

作者：徐晋麻省理工学院社会科技研究中心美国波士顿02139 中国人民大学发展中国家研究中心北京100081

提出并定义了新纯粹主义美学的基本理论框架,指出美作为一种逻辑存在,必须是在共同逻辑基础、共同逻辑范式基础上形成的逻辑共鸣。通过理性控制与认知引导等方式构建美的逻辑存在是新纯粹主义美学管理的主要路径,并以朗香教堂为例做了... 详细信息

提出并定义了新纯粹主义美学的基本理论框架,指出美作为一种逻辑存在,必须是在共同逻辑基础、共同逻辑范式基础上形成的逻辑共鸣。通过理性控制与认知引导等方式构建美的逻辑存在是新纯粹主义美学管理的主要路径,并以朗香教堂为例做了论证。新纯粹主义美学的内核可以归纳为逻辑美学,这是纯粹主义美学的必然趋势,也是人工智能大模型进行艺术创作的理论依据。从分析哲学角度讨论了新纯粹主义美学的语义驱动原理,重点分析了人工智能如何通过逻辑分析驱动大模型的艺术创作,指出新纯粹主义美学通过对审美乃至情感的逻辑表达,为数字时代的艺术创造提供了新的方向。

关键词：新纯粹主义逻辑美学美学管理人工智能语义驱动大模型

基于改进粒子群算法的新能源汽车充电站选址方法

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吉林大学学报（工学版） 2024年第8期54卷 2275-2281页

作者：张良力马晓凤武汉科技大学信息科学与工程学院武汉430081 武汉理工大学智能交通系统研究中心武汉430063

为提高汽车充电站布局的合理性,减少资源浪费,提出基于改进粒子群算法的新能源汽车充电站选址方法。预测电动汽车未来分布情况,将用户出行特征、交通密度、服务半径等因素作为选址的参考依据;以需求点到充电站间的距离最短为目标函数,... 详细信息

为提高汽车充电站布局的合理性,减少资源浪费,提出基于改进粒子群算法的新能源汽车充电站选址方法。预测电动汽车未来分布情况,将用户出行特征、交通密度、服务半径等因素作为选址的参考依据;以需求点到充电站间的距离最短为目标函数,设置相关约束条件,建立选址模型;探究经典粒子群算法的实现过程,获取粒子速度与位置更新公式;针对方法容易陷入局部最优问题,使用遗传算法对其加以改进;利用改进后的算法求解目标函数,设置初始参数和判定条件,增加粒子交叉、变异等操作,提高粒子群质量,当满足迭代次数要求时,输出个体最优位置,即充电站选址的最优方案。实验结果表明:本文方法所选的位置符合目标函数要求,令充电需求均衡,避免了资源浪费。

关键词：粒子群优化遗传算法新能源汽车充电站选址目标函数

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大语言模型驱动的选址推荐系统

计算机研究与发展 2024年第7期61卷 1681-1696页

作者：高云帆郁董卿王思琪王昊奋上海自主智能无人系统科学中心(同济大学) 上海201210 尼斯索菲亚综合理工学院数学学院法国尼斯同济大学设计创意学院上海200092

选址作为商业决策和城市基础设施规划的核心环节,对实体店铺、城市基础设施能否发挥预期效用具有重要作用.现有的选址推荐系统数据服务编排较为固定,无法对不同用户需求系统做出及时调整,应用场景受限,人机交互的系统灵活性和可扩展性差... 详细信息

选址作为商业决策和城市基础设施规划的核心环节,对实体店铺、城市基础设施能否发挥预期效用具有重要作用.现有的选址推荐系统数据服务编排较为固定,无法对不同用户需求系统做出及时调整,应用场景受限,人机交互的系统灵活性和可扩展性差.最近,以GPT-4为代表的大语言模型(large language model,LLM)展现出了强大的意图理解、任务编排、代码生成和工具使用能力,能够完成传统推荐模型难以兼顾的任务,为重塑推荐流程、实现一体化的推荐服务提供了新的机遇.然而,一方面选址推荐兼具传统推荐共有的挑战;另一方面,由于其基于空间数据,具有独特的挑战.在这一背景下,提出了大语言模型驱动的选址推荐系统.首先,拓展了选址推荐的场景,提出了根据位置寻找合适店铺类型的场景推荐任务,结合了协同过滤算法和空间预训练模型.其次,构建了由大语言模型驱动的选址决策引擎.语言模型本身在处理空间相关的任务上存在诸多缺陷,例如缺少空间感知能力、无法理解具体位置、会虚构地名地址等.提出了一种在语言模型框架处理空间任务的机制,通过地理编码、逆编码、地名地址解析等工具提升模型的空间感知能力并避免地址虚构问题,结合选址推荐模型、场景推荐模型、外部知识库、地图可视化完成选址推荐中的多样化任务.实现选址任务的智能规划、执行与归因,提升了空间服务系统的交互体验,为未来人工智能驱动的选址推荐系统提供新的设计和实现思路.

关键词：选址推荐推荐系统大语言模型智能代理地理空间分析

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智能汽车轨迹跟踪多目标显式模型预测控制

汽车工程 2024年第5期46卷 784-794,815页

作者：赵树恩王盛冷姚重庆交通大学机电与车辆工程学院重庆400074 武汉理工大学智能交通系统研究中心武汉430063

针对现有智能汽车轨迹跟踪控制算法难以同时保证跟踪精确性、横向稳定性、舒适性以及控制实时性的问题,提出了一种基于多目标优化和显式模型预测控制理论的轨迹跟踪控制策略(MO-EMPC)。首先,建立考虑跟踪精确性、横向稳定性、舒适性的... 详细信息

针对现有智能汽车轨迹跟踪控制算法难以同时保证跟踪精确性、横向稳定性、舒适性以及控制实时性的问题,提出了一种基于多目标优化和显式模型预测控制理论的轨迹跟踪控制策略(MO-EMPC)。首先,建立考虑跟踪精确性、横向稳定性、舒适性的多目标函数及约束。然后,针对传统MPC控制实时性低的问题,设计基于EMPC的多目标优化轨迹跟踪控制器,通过引入多参数二次规划(MPQP)理论,将反复在线优化求解过程转化为等价的分段仿射系统(PPWA),离线计算得到最优显式控制律以供实时控制调用,减少在线运算时间。最后,基于CarSim/Simlink联合仿真方法,将所设计控制器的轨迹跟踪多目标优化效果与MPC控制效果进行对比验证。研究结果表明,所提出的轨迹跟踪策略在保证良好的跟踪精度前提下,横向稳定性、舒适性方面的表现更优于MPC控制器,且算法在线运行速度提高56.63%。

关键词：汽车工程轨迹跟踪多目标优化智能车辆显式模型预测控制

基于语义似然与高精度地图匹配的智能车辆同时定位与检测

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上海交通大学学报 2024年第10期58卷 1618-1628页

作者：赖国良胡钊政周哲万金杰任靖渊武汉理工大学信息工程学院武汉430070 武汉理工大学智能交通系统研究中心武汉430063 武汉理工大学重庆研究院重庆401120

车载传感器数据与高精度地图的精确匹配是提升智能车辆感知与定位的关键.提出基于语义似然模型(SLM)的高精度地图匹配新算法,实现智能车辆同时定位与目标检测任务.首先通过U-Net提取路面语义目标,利用核密度估计建立SLM.基于粒子滤波框... 详细信息

车载传感器数据与高精度地图的精确匹配是提升智能车辆感知与定位的关键.提出基于语义似然模型(SLM)的高精度地图匹配新算法,实现智能车辆同时定位与目标检测任务.首先通过U-Net提取路面语义目标,利用核密度估计建立SLM.基于粒子滤波框架,利用位姿变换将高精度地图上目标抽样点映射至SLM中,计算该抽样点与传感器数据的匹配程度对每个粒子的权重更新,实现智能车辆的高精度定位.最后利用定位结果完成地图上的要素目标到图像的映射,实现目标的精准检测.利用在校园道路与城市道路环境下采集的数据对所提算法进行验证,实验结果表明,算法的平均定位误差约为14 cm,路面路标检测结果平均交并比(MIoU)均大于80.较之深度神经网络等当前最佳(SOTA)的检测方法,所提算法引入高精度地图的先验信息可显著提升智能车辆定位与目标检测性能.

关键词：智能车辆定位高精度地图语义似然模型粒子滤波

基于优化代理模型的精密空调出风温度控制研究

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基于优化代理模型的精密空调出风温度控制研究

作者：周灵川东莞理工学院

学位级别：硕士

精密空调是现代工业和信息技术基础设施的关键组成部分,广泛应用于数据中心、通信基站、医疗设备室、实验室等对温度、湿度和洁净度要求极为严苛的场所,为设备的安全与性能提供了坚实的保障,也提供了稳定的工作环境。其中,出风温度控制... 详细信息

精密空调是现代工业和信息技术基础设施的关键组成部分,广泛应用于数据中心、通信基站、医疗设备室、实验室等对温度、湿度和洁净度要求极为严苛的场所,为设备的安全与性能提供了坚实的保障,也提供了稳定的工作环境。其中,出风温度控制是精密空调中至关重要的环节,其精确性和稳定性直接决定了整个空调系统的性能与工作环境的质量。然而,精密空调的结构复杂且设备间存在相互耦合关系,同时环境因素也呈现动态变化,这些因素共同为精密空调的出风温度精确控制带来了巨大的挑战。鉴于现有出风温度控制方面存在的稳定性和精度不足,本文主要研究工作如下:首先,本研究以水冷型精密空调为研究对象,首先深入剖析了其工作原理,并通过采集样机实验数据,构建了出风温度变化动力学模型。其次,针对精密空调系统的出风温度控制难点,本研究根据模糊控制原理,并在此基础上设计了一种增量型模糊控制器。该控制器通过引入合理的模糊规则和隶属函数,对控制量累增,有效解决了传统精密空调出风控制设计复杂、精度不高和不稳定的局限性。然后,为了显著增强增量型模糊控器在精密空调出风温度控制中的性能,本研究深度融合了粒子群优化算法与准牛顿法的核心优势,构建了一种的准牛顿粒子群优化算法(Quasi-Newton Particle Swarm Optimization,QNPSO),并在此基础上,进一步综合了一种动态调整优化策略,进而提出了基于QNPSO的动态模糊优化控制策略。最后,为了进一步提升控制器对于环境变化或不确定性的适应能力,本研究引入了优化代理模型的思想。通过建立环境与优化参数之间的关系模型。该模型能够根据实时环境数据动态调整控制器参数,使之在各种复杂环境下都能保持最优的控制器参数,维持空调出风温度稳定。为确保出风温度变化动力学模型的精准性,本研究将模型仿真的出风温度数据与实际测量数据进行对比验证,从而为后续控制器的设计奠定了坚实的理论基础。通过仿真实验与传统控制方法的对比分析,表明增量型模糊控制器在减小稳态误差和提高控制精度方面表现出显著优势。此外,本研究进一步进行了优化算法的仿真对比实验,结果表明,基于QNPSO算法优化的增量模糊控制器在精密空调出风温度控制中展现出了最显著的性能提升,包括鲁棒性和精确性的显著改善,而基于QNPSO的动态模糊优化控制策略进一步增强了控制器的适应性。最终,通过基于环境的仿真实验和样机控制实验,验证了基于优化代理模型的增量模糊控制系统对于环境变化有较好的适应性。为现代工业和信息技术基础设施的稳定运行做出了重要贡献。

关键词：精密空调数学建模模糊控制优化算法优化代理模型