水利水电工程施工重大危险源辨析及应用

依据水利水电施工相关技术规范和安全法规,提出水利水电工程施工重大危险源辨析矩阵法。该方法首先利用LEC法对水利施工过程中的危险源进行初步判定,再用AHP法结合专家评定法对初定的危险源进行量化分析,得出综合安全指数,以此判定某项施工过程或作业是否是重大危险源。最后,利用该方法对大岗山水电站压力管道施工的危险性进行分析。     

一种新型塞曼效应实验仪的研制与开发

针对以往塞曼效应实验装置的缺陷及不足之处,该装置采用了新型的光学导轨和光学元件,另外还采用了新的USB高清摄像头进行视频采集,摆脱了以往塞曼效应实验装置对特定计算机的依赖性,使之更符合目前主流计算机硬件配置.在软件方面,具有更加友好的人机对话界面的软件系统在对USB摄像头采集到图像进行处理后能得到令人满意的实验结果,所得到的电子荷质比数据较以往装置所获得的结果具有更高的精确度.     

水下爆炸冲击载荷作用下舵的动态特性

利用Arbitrary Lagrangian-Eulerian(ALE)有限元方法求解爆炸冲击过程中的流固耦合问题:采用ALE算法描述流体和炸药模型,采用Lagrangain方法描述舵结构模型,不同介质间的界面采用接触罚函数耦合算法。应用有限元软件ANSYS/LS-DYNA仿真模拟舵遭受TNT炸药爆炸冲击作用的全过程,得到舵的应力云图、位移云图,典型位置压力时间历程,加速度时间曲线等冲击响应。计算结果表明:利用A L E方法可以预估舵在水下爆炸冲击载荷作用下的损伤情况,为舵的抗冲击设计提供依据。     

109m~2沸腾焙烧炉系统余热锅炉除灰技术改造

锌精矿的沸腾焙烧所产生的灰分使其余热锅炉在吸收烟气余热的过程中受热面积灰严重。应用适合的除灰技术,减小吹灰开支,保证良好的除灰效果,就要选择高效的除灰手段。锌厂1 0 9㎡沸腾焙烧炉系统余热锅炉将原有的机械振打除灰装置置换成以乙炔为燃气的高能脉冲爆破除灰装置,效果明显。     

转化炉炉头衬里损坏原因分析及抢修总结

转化炉是我公司净化车间转化工段的重要反应设备，采用的是加压催化部分氧化法，焦炉气和氧气从上部分别进入转化炉后混合，立即进行氧化反应放出热量，并很快进入催化床层进行转化反应，转化气从转化炉底部引出，温度980℃左右，压力2．2MPa。     

谷物种子精选自动化系统研究

在计算机视觉动态检测技术基础上,研究了种子精选分级自动化系统.提出了系统检测工作原理及整体结构方案,并开发研制了样机.色标传感器对种子位置进行实时跟踪,自动获得运动中每一粒种子的位置信息.根据种子的形态学特征将种子分为4级.电磁阀控制高压气流的通断从而达到分级目的.整个试验台的控制由可编程控制器PLC完成.试验结果表明,当传送带速度达到0.3m/s,气压为0.85MPa时,种子分级合格率可达90%,系统处理速度为15粒/秒.     

应用二叉树剪枝识别韵律短语边界

句子的韵律短语识别是语音合成的重要研究内容。本文提出了应用统计语言模型生成的二叉树,结合最大熵方法识别待合成汉语句子的语音停顿点。文中给出了二叉树相关的模型训练和生成算法;二叉树与语音停顿点之间的关系;在最大熵方法中应用二叉树剪枝识别句子的韵律短语。实验结果表明,在搜索算法中,利用二叉树进行剪枝,可以很大程度上提高语音停顿预测的正确率和召回率,基于试验数据的f-Score提高了近35%。     

储层孔隙介质多组分气体吸附的神经网络模型

利用误差逆传播（Error Back Propagation)神经网络技术建立了适用于储层孔隙介质气体吸附的误差逆传播吸附模型（Error Back Propagation Adsorption Model)。该模型同时考虑了储层孔隙介质本身的非均质性和吸附相结构的非均质性，并将这些非地质性信息分散记忆并贮存到模型的网络结构中，因而从理论上避免了传统吸附模型不能全面“包容”气体——储层孔隙介质吸附体系非均质特征的缺陷。最后，给出了EBPAM模型针对储层孔隙介质三元混合气和五元混合气吸附模拟的计算实例，用以证实EBPAM针对储层孔隙介质气体吸附的适用性。     

基于互连网的术语定义获取系统

文中介绍了一个实验性的基于互联网的术语定义获取系统,可以方便、迅速的从互连网上查找术语的定义以及与定义有关的内容,给用户迅速获得新生术语以及新技术词汇的定义方面的知识提供方便。系统采用一组术语定义的语言学模式,以多线程方式高效下载网页,并从中匹配符合术语定义模式的文本段落,再经一定后续处理,形成返回给用户的结果。系统中使用的语言学模式是在一定量的科技期刊语料库中获取的。试验结果表明系统的运行效率高,结果的准确度比较令人满意。     

知识发现在2型糖尿病数据处理中的应用研究

目的:首次将知识发现理论引入到2型糖尿病发病相关因素数据处理中,从大量实测数据中识别出有效的、潜在的、有用的、可理解的发病规律。方法:根据2型糖尿病数据的特点,选用数据挖掘C4.5算法对17072条有效的整群抽样横断面健康调查数据进行决策树分类。结果:通过训练模型给出糖尿病患病与否的决策分类树,该决策树可以直观地给出发病相关因素的不同层次的相对影响,经实验测试结果对于未患病的正确识别率为92.05%,对于患病的正确识别率为80.90%,同时得出了血糖值为5.85的分类临界值。结论:决策分类树结果同目前认识的高危因素趋于一致,说明数据挖掘C4.5算法适用于2型糖尿病的发病相关因素数据分析处理,是2型糖尿病数据处理的一种新方法,其在疾病的宏观控制中有着广阔的应用前景。