基于CAN总线的楼宇照明控制系统设计

介绍了CAN总线的性能和特点,提出了一种基于CAN总线的照明控制系统设计方案,分析设计了控制节点的硬件电路,并对上位机和控制节点的软件设计进行了讨论.此控制系统适合应用于智能建筑.     

燃煤砷污染和抑制的研究进展

对煤燃烧过程中微量砷的污染和抑制的国内外研究现状进行了综述 .概述了煤燃烧过程中微量砷的排放对环境产生的危害 .分析了煤中砷在燃烧过程中不同温度下的转化形态 ,烟气中砷的主要存在形态 ,以及煤中砷在燃烧产物中的配置和主要影响因素 .给出了美国不同电站的燃煤锅炉、工业燃煤锅炉以及民用燃煤锅炉砷的排放因子 .探讨了不同吸附剂与含砷化合物的作用机理 ,以及减少燃煤过程中砷污染的可行性 .强调了加强煤燃烧过程中微量砷排放研究的重要性     

新乡市‘7.9’暴雨对地下水影响分析

2016年7月8日,新乡市普降大雨,降雨一直持续到9日20时,全市平均降水量达到145.10 mm,本次降雨在给新乡市造成洪灾威胁的同时,对地下水形成了很大的补给,平均地下水埋深回升了1.02 m,尤其是新乡市市区,地下水平均埋深回升了2.27m,而其它年份同期平均地下水埋深回升的远小于此。经分析计算得出,本次暴雨总降雨水量为10.44亿m3,地下水蓄变量为2.93亿m3,地下水补给系数为0.28。     

简易湿式排烟脱硫技术在中小型燃煤锅炉上的应用

介绍了三菱重工面向中国中小型燃煤锅炉市场,开发研制的35 t/h锅炉用烟囱组合型简易湿式排烟脱硫装置在亚星运行5年多的实际业绩和亚星与三菱重工正在实施的湖南株洲75 t/h锅炉用国产化简易排烟脱硫装置。     

小型图书管理系统的设计和实现

图书管理系统作为现代社会高校日常事务中不可或缺的一个IT系统,拥有悠久的历史传承。从其功能上看,它将图书工作人员从繁琐、杂乱的图书管理信息中解救出来,也使得读者能够更快捷全面的了解图书信息。作为软降工程的一个项目,小型图书管理系统实现了计算机的管理自动化。此系统,用C#开发前端界面和后台业务,用SQL作为数据库来存放读书信息。实现了信息管理、借还操作、图书排列及信息查询等多个必须功能。从结果上看前期工作已基本上满足日常图书管理工作的基本需求。     

基于CATIA的建筑构件设计二次开发技术

利用VB6.0对CATIAV5 R17进行二次开发,实现针对于窗户、标高等建筑构件的二次开发任务.讨论了CATIA在Winows NT下二次开发的原理和方法,并给出了比较通用的CATIA二次开发部分原代码,为CATIA二次开发做了基础性工作.     

分析计算机平面设计中设计软件相互结合与应用

随着科学技术的快速发展,我国的计算机技术也得到了提升,在平面设计方面,由于计算机技术的扶持加入,使得平面设计这一项目更加灵活,加深了人们对于平面设计的印象。应值得注意的是,在平面设计的过程中,应掌握好所运用的设计软件的自身特点,这样才能够做到将计算机平面设计与相应的设计软件有机结合,使其作用最大化。本文分析了计算机平面设计中设计软件相互结合与应用,希望所提出的拙见能够为计算机平面设计与设计软件结合有所作用,促进其良性发展。     

构造煤分布的地质控制及其地震地质一体化预测方法——以沁水盆地阳泉新景矿3号煤层研究为例

构造煤与瓦斯及煤层气密切相关。由于构造煤分布具有强烈的非均质性,现有基于地质预测与地球物理直接识别的构造煤分布预测成果难以满足煤矿瓦斯超前治理及煤层气开发的精度要求。以沁水盆地阳泉新景矿3号煤层为例,利用区内钻孔煤芯数据、采掘巷道中煤体结构的连续观测数据以及三维地震成果资料,研究煤层中“软煤”(碎粒煤和糜棱煤)的分布特征,交会分析其与煤层赋存形态、断裂系统、聚煤前后地层层序砂地比、煤层厚度等地质特征参数的关系,厘清构造煤发育的主控地质要素,得出构造煤分布受构造-围岩-煤层“三元”突变耦合控制的认识。在此基础上,提取三维地震数据及解释成果中对构造煤分布具有主控作用的3类共6种地震地质表征属性,采用灰色关联法构建基于多属性融合的构造煤分布预测模型,预测研究区3号煤层中的“软煤”分布情况,经采掘及后续煤层气开发井验证,预测精度较高,证明了该方法的有效性及可行性,为精准预测构造煤分布提供了一种新的技术思路与方法。     

基于DE-EDA-SVM的瓦斯浓度预测建模仿真研究

瓦斯浓度作为衡量煤矿瓦斯危害程度的一个重要指标,为了能够更加准确的预测煤矿瓦斯的浓度,提出一种差分进化-分布估计（DE-EDA）算法优化的支持向量机瓦斯浓度预测新方法。利用无线传感网络系统采集工作环境中的瓦斯浓度数据,并经过降噪处理后作为训练样本。采用DE-EDA算法对SVM模型的惩罚参数C、损失参数ε以及径向基参数γ进行优化,利用优化后的模型进行瓦斯浓度的预测。通过MATLAB软件仿真可以得出,所采用的优化模型能够准确的预测煤矿瓦斯浓度的变化趋势。并与经过粒子群（PSO）算法优化的预测模型相比较。结果表明,经过DE-EDA算法优化的SVM模型具有训练速度更快、预测更准确的特点,为实际煤矿瓦斯浓度的预测和处理提供了更加可靠的理论基础。     

基于深度学习的电网安全态势感知方法

为了提高电力网络的安全性,实现电力网络的可持续运行,引入深度学习神经网络,开展对电力网络安全态势感知方法的设计研究,以此提出一种全新的安全态势感知方法。本文采用电力网络安全态势评估指标,结合各类电力网络环境因素,对未来可能发生的电力网络变化趋势进行预测;明确电力网络安全态势评估指标及其相关表述含义后,对电力网络安全态势风险进行综合量化,通过划分电力网络安全态势风险量化及等级,构建基于深度学习的电力网络安全态势预测模型,验证模拟安全态势感知预测结果。通过真实电力网络算例的方式,得出新的安全态势感知方法应用在现实电力网络运行环境中时,能够实现对其安全等级的精准预测,可以为电力网络的可持续运行提供安全保障条件,具有一定的实用性。