中波发射中天线引起的几个常见问题

本文以天线理论为基础,定性地分析了中波天线的“场”和“场形”,并借此解释了中波发射中,由于对中波天线的场和场形的影响而产生的几个问题.     

辐射源个体识别的一种可解释性测试架构

由于射频信号种类多,电磁环境复杂,特征提取难度大,现有的基于人工特征的射频辐射源个体识别方法的鲁棒性、适用性难以满足应用需求。数据驱动的深度学习方法虽然可以提供更灵活的辐射源个体识别模式,但深度学习方法自身可解释性差,而且缺乏通用测试模式来评价一个深度学习方法的优劣。本文在电磁大数据非凡挑战赛目标个体数据集的基础上,探索了基于该数据集的深度学习模型测试方法,提出面向辐射源个体识别神经网络模型的通用测试系统架构。该构架通过信号特征遮掩、生成对抗网络(GAN)、欺骗信号汇集、信道模拟等方法构造仿真测试样本,并把测试样本与原样本数据导入深度模型进行识别结果对比测试。基于测试结果分析了深度模型聚焦的信号关键特征位置,分析模型的鲁棒性,揭示信道环境对识别性能的影响,从而解释了深度学习网络模型的性能。     

一种水下被动目标纯方位跟踪方法

针对水下被动目标跟踪的非高斯噪声环境和弱可观性的特点,提出了将粒子滤波算法应用于水下被动目标跟踪的思路.该算法直接利用传感器获得的含有噪声的角度数据,通过改进极坐标系下的系统方程得到目标状态的后验概率分布,来估计目标的运动状态.仿真结果表明该算法提高了滤波的稳定性,跟踪精度优于扩展卡尔曼滤波算法和无迹卡尔曼滤波算法.     

太阳能吸附式空气取水器和太阳能制冷结露法空气取水器的热性能分析比较

文中对吸附式空气取水器和制冷结露法空气取水器进行了热性能分析，得出取水率表达式，并以此为依据作了两者之间的取水率比较。     

太阳能在暖通空调中的应用

介绍了丰富且清洁无污染的太阳能在暖通空调领域中采暖、热水系统和制冷等方面的应用，指出将太阳能热利用与建筑节能设备合理整合，必将对开发节能环保型可持续发展的空调技术做出巨大贡献。     

钢铁企业煤气富余量的统计学分析与应用

基于某钢铁企业的统计数据,分别利用概率分布和相关性分析对该钢铁企业富余煤气量的特性和规律进行了研究。结果表明:富余煤气量的概率分布可以作为钢铁企业煤气系统性能衡量的指标之一,且全年的富余量呈现正态分布,其参数也反映了不同时间段的煤气平衡状况;日富余煤气量所具有的正自相关性一定程度上体现了需结合企业历史数据对其进行预测。该研究结果对改善煤气系统的平衡具有一定的参考价值,也是自备电厂煤气供入量预测的基础和关键。     

中波天线调配网络的计算机设计

本文介绍了使用Visual Basic可视化集成开发工具，进行中波天线调配网络的计算机设计思路，并举例说明了计算机设计的全过程。     

数控工作站结构的研究与设计

本文以某小型机加企业5台数控机床通过一台PC机（数控工作站）集成入企业的CIMS为背景，介绍了数控工作站的主要功能，并对数控工作站的结构及集成关系进行了设计，建立了数控工作站的功能模型。     

北安市乌裕尔河流域城乡水利一体化研究

北安市地处乌裕尔上游,城区供水不足,沿河低洼地水田开发无水源,防洪无保障,黑土地水流失加剧,制约了城乡经济的可持续发展.新建闹龙河水库,扩建东胜灌区和先锋水库,乌裕尔河流域国家重点水土保持项目,综合治理联合运用,可解决城区供水、开发大面积水田、有利于城乡防洪和生态环境改善.     

基于HP(2)-Elman模型的钢铁企业富余煤气预测及优化调度

针对钢铁企业富余煤气的频繁波动对自备电厂能耗及煤气平衡影响严重,且难以通过建立机制模型进行预测的问题,依据HP滤波和Elman神经网络性质建立了HP(2)-Elman预测模型.并根据自备电厂能源利用的特点,建立拟合模型求解锅炉的经济运行负荷,在此基础上对富余煤气进行优化调度.模型应用表明:所建预测模型对煤气柜位预测平均相对误差小于2.8％,自备电厂煤气供入量30、45、60个点预测平均相对误差分别为1.7％、1.6％、1.6％.根据预测结果进行的优化调度可为煤气柜位调整及自备电厂锅炉负荷分配提供操作依据,一年按照330天计算,可多产蒸汽约100495t,节能约11670481kg标煤.