地源热泵土壤热物性测试与分析

运用恒热流测试原理自主研发了岩土热物性测试仪,通过现场测试的方法,调整加热管的加热功率、埋管中循环水流量、埋管进出口水温随时间变化规律,利用线热源理论确定了地下岩土的热物性参数。实验表明,土壤初始温度的测量精度对于提高土壤的导热系数是至关重要的,在未扰动的土壤温度以及给定PE管材的条件下,测试时间为50小时左右时,土壤导热系数逐渐趋于稳定,收敛于3.109 W/(m.℃),整个测试过程平均导热系数为3.489W/(m.℃),该结果为地源热泵系统的准确设计提供了依据。     

一种基于母函数的JPEG2000隐写分析方法

针对JPEG2000图像小波系数一般统计特征在BPCS-JPEG2000隐写前后变化不明显的问题,提出了一种基于小波系数母函数的隐写分析方法。通过对JPEG2000图像三级小波系数低频子带进行主分量提取,计算出相应的母函数,分析它在隐写前后的变化,提取出九个母函数值作为特征向量输入到SVM分类器中。实验证明在嵌入比例为30%以上可得到80%以上的真阳性率,同时假阳性率很低。     

基于T-S模型的二级倒立摆模糊控制研究

对非线性、强耦合和绝对不稳定的二级倒立摆进行了运动分析,并针对实验用的二级倒立摆,建立了其运动的状态方程.根据实验中运动的特点,提出了基于T-S模型的模糊控制,取得了较好的控制效果.     

江水源热泵尾水排放方式优选试验研究

为研究江水源热泵尾水在不同排放方式下对江河水域温升的影响,利用数字式温度传感器构建实时温度传感器网络,针对江水源热泵尾水淹没式、表面式和射流式3种排水方式及其在12种出流方式下江河水域的温升情况进行了模拟试验研究。对各种排放方式下的温升均值、温升方差、最高温升值、超温升均值点数等指标项采用加权平均法计算优选值,并结合三维温升图对试验结果进行了分析。结果表明,从整体上看射流式排放方式优于表面式和淹没式排放方式,双口出流方式优于单口出流方式,其中对河道水域温升影响最小的排放方式为表面式排水顺流双口出流方式。     

3（5）-取代-1H-吡唑甲酸及其铜配合物合成与表征

以四种不同的酮类化合物及草酸二乙酯为原料,设计合成了四种3（5）-取代-1H-吡唑甲酸化合物,通过IR及^1H NMR对所合成的化合物结构进行了表征．化合物3a与金属铜离子配位,得到一个双核铜配合物晶体,该晶体属三斜晶系,空间群为P-1,晶胞参数为a=7．082（8）A,b=9．156（10）A,c=25．86（3）A,a=97．088（19）°,β=92．024（18）°,γ=112．649（13）°,V=1529（3）A3,Z=4,Dc=1．597g/cm^3,配合物的晶体结构进一步确证了所合成化合物结构的准确性．     

高固含量P(AM-DMC)反相微乳液的制备及絮凝性能

通过反相微乳液法制备得到了固含量为40%～50%的P(AM-DMC)反相微乳液,并对产品结构进行了核磁及红外光谱表征。针对SAGD采出液深度处理热石灰软化工艺段污水对产品絮凝性能进行了研究,结果表明P(AM-DMC)反相微乳液具有良好的絮凝效果,优于现场絮凝药剂。阳离子度和相对分子质量分别约为22%和400万时絮凝效果最佳,投加质量浓度为3 mg/L的条件下可大幅度降低混凝剂的投加量,显著降低出水的浊度。     

打印机光谱特性化方法研究综述

目的 打印输出技术是目前国内外图像复制领域的主流技术。打印机特征化旨在建立打印机输入控制值与输出色彩信息值之间的对应关系,保证打印输出图像各像素色彩值的准确性。基于可见光谱的打印机特性化过程,以图像光谱信息作为打印机特性化过程中的色彩控制依据,可避免基于色度的打印输出过程所固有的同色异谱问题,实现图像色彩复制领域最高级别的无条件颜色匹配。在广泛文献调研的基础上,本文回顾了打印机光谱特性化方法各部分研究的发展历程,分析介绍了该领域主要研究内容及其研究现状,对打印机光谱特性化方法流程进行了较为全面的综述。方法 以Yule-Nielsen修正的光谱Neugebauer模型（YNSN模型）为典型代表,从打印机墨量限制方法、正向光谱预测模型、反向光谱分色模型以及色彩匹配评价度量4个方面,对目前基于可见光谱的打印机特性化方法研究情况进行了总结与归纳,并结合现有研究存在的问题对未来研究发展趋势进行了展望。结果 综合近几年该领域研究发展情况,认为目前打印机光谱特性化方法研究在墨量限制算法合理性、正反向建模精度等方面已经取得了较为理想的结果。然而,尽管已有20多年的广泛研究,鉴于光谱数据的高维性以及具体应用场景的多样性,导致准确而高效的实现光谱打印机特性化仍然是一个极具难度的问题,特别在建模效率提高、模型适用性增强、模型物理意义提升以及评价度量综合性能优化等方面,目前研究仍存在较大的研究发展空间。结论 打印机光谱特性化是实现图像色彩信息高保真打印复制的必要手段,其今后将继续在图像复制领域起到非常关键作用。然而,由于基于光谱的打印机特性化过程涉及光谱学及色度学理论、半色调呈色理论、最优化计算理论、人眼视觉机理、数字加网技术等多种理论与技术,故其研究具有一定的难度与挑战性。本文对打印机光谱特性化方法研究现状进行了较为深入的介绍与分析,意在使国内同行对该领域有一个较为全面的了解,以期引起更多研究者对该领域的关注。由于篇幅所限,许多问题未及深究。     

改进型LOG算子在偏振片绝对角度中的应用

光学成像系统自身通常都具有一定的偏振效应,严重影响仪器偏振测量精度,而提高仪器中偏振片绝对角度精度能提高偏振定标精度,对校正光学系统自身的偏振特性具有重要的意义。对偏振片直线透光轴Raw图像高精度边缘定位和直线检测是偏振片绝对角度计算的关键步骤。针对传统LOG算子各向同性及虚假边缘与边缘定位精度相矛盾的缺陷,提出改进型一阶导阈值旋转式椭圆对称LOG算子。该算子不仅保留了经典LOG算子的优点,还具有对不同角度的边缘更加有效地进行检测,在保持边缘定位精度下,减少虚假边缘的特点。在处理得到的边缘二值图像上,进行直线检测求出偏振片绝对角度,通过对比分析最小二乘法线性拟合和霍夫变换的直线检测效果,得出霍夫变换能精确计算出偏振片绝对角度。实验证明改进型LOG算子与霍夫变换相结合提高了偏振片绝对角度测量精度,对偏振定标精度具有很大的提高。     

Re-GAN：残差生成式对抗网络算法

目的 生成式对抗网络（generative adversarial network,GAN）是一种无监督生成模型,通过生成模型和判别模型的博弈学习生成图像。GAN的生成模型是逐级直接生成图像,下级网络无法得知上级网络学习的特征,以至于生成的图像多样性不够丰富。另外,随着网络层数的增加,参数变多,反向传播变得困难,出现训练不稳定和梯度消失等问题。针对上述问题,基于残差网络（residual network,ResNet）和组标准化（group normalization,GN）,提出了一种残差生成式对抗网络（residual generative adversarial networks,Re-GAN）。方法 Re-GAN在生成模型中构建深度残差网络模块,通过跳连接的方式融合上级网络学习的特征,增强生成图像的多样性和质量,改善反向传播过程,增强生成式对抗网络的训练稳定性,缓解梯度消失。随后采用组标准化（GN）来适应不同批次的学习,使训练过程更加稳定。结果 在Cifar10、CelebA和LSUN数据集上对算法的性能进行测试。Re-GAN的IS （inception score）均值在批次为64时,比DCGAN （deep convolutional GAN）和WGAN （Wasserstein-GAN）分别提高了5%和30%,在批次为4时,比DCGAN和WGAN分别提高了0.2%和13%,表明无论批次大小,Re-GAN生成图像具有很好的多样性。Re-GAN的FID （Fréchet inception distance）在批次为64时比DCGAN和WGAN分别降低了18%和11%,在批次为4时比DCGAN和WGAN分别降低了4%和10%,表明Re-GAN生成图像的质量更好。同时,Re-GAN缓解了训练过程中出现的训练不稳定和梯度消失等问题。结论 实验结果表明,在图像生成方面,Re-GAN的生成图像质量高、多样性强;在网络训练方面,Re-GAN在不同批次下的训练具有更好的兼容性,使训练过程更加稳定,梯度消失得到缓解。     

基于改进遗传算法的D2D资源分配策略

针对D2D（Device to device, D2D）通信技术在蜂窝系统中的资源分配与干扰问题,提出一种基于改进遗传算法的D2D资源分配策略。首先,确定保证蜂窝用户和D2D用户通信质量的功率范围,然后提出一种改进的遗传算法来确定D2D的最佳发射功率,最大化系统吞吐量。该算法在保证蜂窝系统服务质量（Quality-of-service, QoS）的同时,让交叉算子和变异算子随进化代数进行自适应变化,从而达到全局最优。仿真结果表明,本文所提算法可有效提升系统吞吐量并提高D2D用户的信道利用率。