焊接过程的数值模拟作为一种有效的计算手段,在焊接温度场及残余应力分布的评价中获得了广泛应用,而焊接热源模型的选择及模型参数的确定直接影响到计算和评价结果的准确性.本文通过对近年来常用的电弧焊接热源模型进行梳理,介绍了其研究进展,分析了不同热源模型的特点及适用性.高斯面热源模型和双椭球体热源模型作为基础热源模型,广泛应用于较小尺寸工件和规则轨迹的焊接过程数值模拟,且具有较高的计算精度;简化热源模型和温度替代型热源模型多用于大厚工件的多层多道焊接及复杂轨迹焊接过程的数值模拟,能够实现效率和精度的统一;多丝电弧焊接热源较为复杂,采用修正后的双椭球体叠加热源模型,计算结果能保证一定的精度;结合型热源模型对熔池形状的描述更灵活,在深熔电弧焊的数值模拟中具有优势.本文可为电弧焊接过程数值模拟的热源模型选择和模型参数确定提供有益参考

2009高考能力测试步步高语文基础训练（共20套）_2009高考能力测试步步高语文基础训练5

融合手工特征和深度特征，提出了一种集成超限学习机心跳分类方法。手工提取的特征明确地表征了心电信号的特定特性，如相邻心跳时间间隔反映了心跳信号的时域特性，小波系数反映了心跳信号的时频特性。同时设计了一维卷积神经网络对心跳信号特征进行自动提取。基于超限学习机（Extreme leaning machine，ELM），将上述特征融合进行心跳分类。由于ELM初始参数的随机给定可能导致其性能不稳定，进一步提出了一种基于袋装（Bagging）策略的多个ELM集成方法，使分类结果更加稳定且模型泛化能力更强。利用麻省理工心律失常公开数据集对所提方法进行了验证，分类准确率达到了99.02%，实验结果也表明基于融合特征的分类准确率高于基于单独特征的分类准确率

物联网是未来赛博使能业务的重要支撑平台。蜂窝网络则被认为是广泛分布在部署区域中的物联网终端数据接入的主要渠道，尤其在广域覆盖方面具有难以替代的价值。在满足覆盖要求的条件下，降低蜂窝网络基站的下行发射功率在绿色通信方面具有重要的研究意义。由此提出了一种基于优化目标平滑近似和均方根传播策略的梯度下降算法，在满足物联网业务覆盖率的条件下最小化基站的总下行发射功率。首先，使用罚函数方法将复杂约束条件的异构蜂窝网络优化问题转化为简单约束形式的优化问题；其次，将不可导的目标函数通过平滑近似转化为可导形式，并给出其对天线下倾角和下行功率参数的梯度解析形式；最后，使用均方根传播梯度下降算法进行转化后的目标函数优化。仿真实验结果表明该算法可以在满足覆盖率指标的条件下最小化基站的总下行发射功率，与现有元启发算法和普通梯度下降算法相比，具有良好的收敛速度，并能更好地抑制优化过程中振荡

2009高考能力测试步步高语文基础训练（共20套）_2009高考能力测试步步高语文基础训练7

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为提高热轧换规格首块钢头部卷取温度命中率，采用数据挖掘技术，从历史带钢冷却数据中推断出与实际带钢相匹配的卷取温度模型水冷换热学习系数，并将其应用于模型预设定计算。首先，对冷却特征参数进行识别，按照相对型、绝对型、相等型和策略型四种方式进行定义，并对实际带钢与历史带钢的各项冷却特征参数进行相似距离计算。当历史带钢的总相似距离满足要求时，将其聚类为实际带钢的相似卷，并考虑各相似卷的时间影响，计算相似权重值；随后，基于相似带钢的头部和尾部信息，建立由卷取温度预报误差、偏离学习系数回归值惩罚项和偏离默认值惩罚项等构成的目标函数以及相应的约束条件，采用梯度下降法求解该二次规划问题，通过三次优化逐步计算出学习系数参考值和表征学习系数与带钢速度及目标卷取温度呈双线性关系的两个参数；最后，根据实际带钢的穿带速度、目标卷取温度等冷却条件计算冷却设定所需的学习系数。现场应用表明：基于十万块历史带钢冷却数据驱动的模型参数即时自适应设定算法可增强卷取温度模型对带钢头部冷却的预设定能力，学习系数即时自适应设定能力随着内存中保存的历史带钢冷却数据的多样性和检索出的相似卷数量的增加而提升

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为理解三波点在壁面及端面积碳留下记录的确切机制，推动对螺旋爆轰内部结构的研究，采用端面烟熏玻璃与内壁烟膜结合的实验方法记录胞格结构，并得到不稳定、较稳定及稳定预混气的侧壁及端面爆轰记录.2H2+O2+3Ar给出了清晰精细的端面结果，其单头螺旋结果表明相对于结果近似的侧壁结果，内部螺旋结构并非固定.进而从附着碳粒的粒度尺寸分析出碳迹附着原理并结合五种预混气的反应特性，确定键能足以克服碳迹吸附在表面的力时才能擦除烟迹.另外预混气中的碳分子也会导致烟迹堆积而影响端面结果，反射激波的强度也影响记录的清晰度.最终确定烟迹擦除机制受预混气影响，应针对预混气选用表面粗糙度载体和积碳颗粒尺寸，并给出了记录爆轰结构的方法

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