基于羧酸功能化离子液体的含铽发光材料的合成与表征

合成了两种带羧酸官能团的长链咪唑离子液体,离子交换前后分别溶解稀土氧化铽,得到新型的荧光软材料,荧光光谱及荧光寿命表征显示离子液体配体与稀土离子之间进行了有效的能量传递,此荧光材料兼具稀土离子的优异荧光特性和离子液体本身的性质,有较高的潜在应用价值.     

成分配比对稀土钨电极材料组织及力学性能影响

通过固液掺杂、等静压压制、中频烧结的方法，制备了不同的氧化镧、氧化钇、氧化锆三元掺杂成分比例的钨电极材料烧结棒材，探究了不同成分配比对样品显微组织、第二相粒子分布以及宏观力学性能的影响。结果表明，氧化镧、氧化钇、氧化锆三元复合添加能够有效改善第二相粒子在钨基体中的分布形态，降低第二相在晶界的过度富集，提高钨电极材料的综合力学性能。并且当添加成分镧、钇、锆质量比为3:1:1时，材料具有最好的综合力学性能，致密度可达96.04%，显微硬度可达549.37HV0.3，抗压强度可达3785MPa，原因是此配比下第二相粒子最为细小均匀，弥散程度最高，对基体晶粒的细化作用最好，该配比下钨基体平均晶粒尺寸达到10.3μm。     

吸湿凉爽机织物的结构设计与性能

为研究织物组织结构与复合纱线线密度对织物凉爽性能的影响,将线密度为7.4和9.8 tex涤纶分别与线密度为7.8 tex锦纶反向加捻、并线后作为纬纱,以8.3 tex涤纶/竹浆纤维50/50混纺纱作经纱,设计平纹、二上一下斜纹和透孔组织织物.测试织物的瞬间接触凉感、热湿舒适性能及织物干、湿态升温曲线,并采用凉爽温度指数对织物的综合凉爽性能进行评价.研究结果表明:6种设计织物的瞬间接触凉感均高于标准,且平纹织物最好,纬纱粗细对瞬间接触凉感影响不显著;透孔织物透气性最好,且在人体出汗的状态下具有较好的导湿散热性能.平纹织物凉爽温度指数最高,最大凉爽温度为2.8℃,综合凉爽性能最好.     

炼油生产调度研究现状与挑战

调度作为计划层和执行层的纽带,是智能型工厂的主要组成部分.对此,从炼油生产装置调度的角度,对炼油调度问题进行综述与分析.首先对炼油生产调度建模问题的研究现状进行阐述,介绍目前该领域建模方面考虑的因素;其次,对炼油生产调度的各种优化方法进行总结综述;最后,结合目前的信息技术和智能制造的发展趋势,分析炼油生产调度所面临的挑战和未来的研究方向.     

西藏燕麦主要种植区灌溉定额空间分布及影响因素

燕麦为西藏自治区典型牧草之一,由于种植区地域辽阔,灌溉试验结果受限,西藏燕麦主要种植区的灌溉定额尚不明确。本文在西藏燕麦主要种植区内选取28个典型站点进行资料收集,遵循农业气候相似原则进行区域划分,基于水量平衡法揭示了西藏燕麦主要种植区灌溉定额的空间分布特征,并根据统计学原理分析了其影响因素。研究表明:燕麦主要种植区的灌溉定额呈由西藏中部至东部呈现先递增后递减的趋势,50%水文年下的燕麦灌溉定额在56~265 mm之间变化。降雨量是影响研究区内燕麦灌溉定额的主要因素(R²为0.515),ET₀次之(R²为0.152);其它气象因素中,日照时数对研究区燕麦灌溉定额影响较大(R²为0.462),且呈正相关关系;相对湿度对燕麦灌溉定额影响较小。西藏燕麦主要种植区的灌溉定额及其空间分布可为西藏自治区灌溉用水管理提供支撑。     

遥感卫星随遇接入互联网星座和在轨智能处理

低轨互联网星座是当前全球研究和发展的热点,互联网星座支持随遇接入遥感卫星和信息在轨直接处理的应用前景备受期待,但由于轨道高度不同会产生双向高动态异构星座的接入互联问题。首先,通过设定低轨卫星互联网星座在不同轨道特性、不同卫星数量情况下的随遇接入仿真场景,重点探讨了时空非连续可视性和多普勒频移问题对遥感卫星接入性能的影响;其次,基于遥感卫星随遇接入互联网星座场景的特点,分析了不同时延性在轨处理任务的流程及其星地功能分配;最后,对当前在轨智能处理算法存在的问题和未来研究重点进行阐述,为未来低轨互联网星座及遥感卫星的发展和联合组网应用提供可靠的理论支撑。     

基于形态特征提取的急性下壁心肌梗死BiLSTM网络辅助诊断算法

急性下壁心肌梗死是一种病发急、进展快、致死率高的心脏疾病,该文提出一种新颖的基于形态特征提取的BiLSTM神经网络分类的急性下壁心肌梗死辅助诊断算法,可大幅度提高医生对急性下壁心肌梗死疾病的诊断效率并有助于及时确诊.算法包括:对胸痛中心数据库心拍信号进行降噪及心拍分割;根据临床心内科医学诊断指南提取了12导联波形距离特征和分导联波形幅值特征;依据提取的特征搭建LSTM与BiLSTM神经网络进行心拍的分类识别;使用PTB公开数据库和胸痛中心数据库多临床中心进行交叉验证.实验结果表明,加入胸痛中心真实临床数据后,基于形态特征提取BiLSTM神经网络的急性下壁心肌梗死辅助诊断算法准确率达到99.72％,精度达到99.53％,灵敏度达到100.00％,同时F1-Score达到99.76.该算法比其他现有算法准确率提高至少1％,该项研究具有非常重要的临床应用价值.     

基于VMD和BSA-KELM的高陡边坡位移预测模型研究

边坡位移的时间序列曲线存在复杂的非线性特性,传统的预测模型精度不足以满足预测要求。为此提出了基于变分模态分解的鸟群优化-核极限学习机的预测模型,并用于河北省某水泥厂的边坡位移预测。该方法首先采用VMD把边坡位移序列分解为一系列的有限带宽的子序列,再对各子序列分别采用相空间重构并用核极限学习机预测,采用鸟群算法优化相空间重构的嵌入维度和KELM中惩罚系数和核参数三个数值,以取得最优预测模型。最后将各个子序列预测值叠加,得到边坡位移的最终预测值。结果表明：和KELM、BSA-KELM、EEMD-BSA-KELM模型相比,基于VMD的BSA-KELM预测精度更高,为边坡位移的预测提供一种有效的方法。     

智慧标识网络服务机理研究进展及安全性分析

随着互联网规模的不断扩大以及应用场景的多元化,传统网络无法很好地满足新业务的动态多样化需求,因此国内外对未来网络展开了深入研究.本文首先介绍了未来互联网体系架构的研究现状.其次,介绍了具备"三层、两域"特征的智慧标识网络(Smart Identifier NETwork,SINET)体系架构,然后重点阐述了SINET服务机理在服务的命名与解析、路由机制、服务缓存、移动性、传输控制机制、可扩展性、绿色节能等关键技术方面取得的研究进展,并进一步详细分析了SINET服务机理的安全性.最后总结了SINET面临的挑战,对SINET服务机理在大规模场景部署中可能存在的问题做出讨论.