火电厂煤粉炉燃烧器的研究及应用

文章针对广东省某火电厂1056 t/h煤粉锅炉热效率偏低、实际风量远高于理论风量等问题,运用FLUENT数值模拟仿真软件计算确定燃烧器合理安装位置及安装角度,最终确定改造方案。对比分析确定改造后煤粉锅炉理论进风量、炉膛内烟温差、锅炉爆管率等,从而提高安全运行周期,提高能源利用率,为我国一次能源的合理使用提供方案。     

生态时代绿色服装设计探究

随着世界经济高速发展,生态自然资源大量的消耗和无节制的索取导致了诸多环境问题,绿色环保的设计理念也逐渐渗入服装行业中.基于生态文明的时代背景,在简析绿色服装设计理念的产生背景,以及国内外绿色服装设计研究现状的基础上,阐明了绿色服装设计是符合当今社会发展下与生态环保要求的全新理念.分析了生态时代绿色服装设计的发展趋势,并...     

论高校创新教育平台的构建

创新教育是各高校进行教育教学改革的重点问题,科学的教膏平台是高校进行创新教育的主要载体.本文从基础训练,综合性,设计性及研究性实验训练,科技创新训练,项目研究训练等四个方面对如何搭建合理的创新教育平台进行详细的阐述,完善创新性人才培养的体系.     

面对烈火

本该是天真烂漫的花季，幼小的心灵盛满的是蓝蓝的天，清碧的水，然而，一场大火却给我获上了一层阴云，至今驱之不散。那一年，我10岁。我永远忘不了那惊心动魄、惨痛无比的一幕，1994年11月30日，摈州流云宾馆因电线短路而发生火灾。当时，宾馆内浓烟四起，火势凶猛，值班的服务小姐本能地往房间打电话，希望能救出更多的人，结果……我想，她实在太缺乏消防知识了。假如，她能在发现着火的同时，打一个火警电话，情况是不是又非如此呢？假如她能在平时接受训练，哪怕只有十几分钟，局面是不是又会扭转许多呢？回答是肯定的。再看一下惊慌…     

红曲黄酒酿造过程中红曲霉生长抑制因素初探

红曲霉对红曲黄酒的色、香、味及其功能性组分至关重要。然而,红曲霉在酿酒过程中被抑制,其抑制机理并未明确。本研究采用PCR-DGGE与qPCR技术相结合的方法,对平湖红曲黄酒传统酿造过程中的优势真菌菌群动态进行定性、定量分析,并根据红曲霉的菌量变化推测可能原因,同时构造相应的体系进行验证,寻找影响红曲霉生长的关键因子。结果表明:传统酿造过程中,红曲霉和酿酒酵母是优势菌,且随着酿造时间的延长,红曲霉的菌量逐渐降低;验证体系表明溶氧量的暂时减少、红曲米的物理束缚和红曲浸泡液中的物质并不会显著抑制红曲霉的生长,而酒精度的增加是影响红曲霉生长的关键因素;传统酿造过程进一步验证酒精度的变化与红曲霉生长的关系,发酵初期的酒精度(0～4%,体积分数)对红曲霉无影响,而随着酒精度的增加,红曲霉的生长逐渐受到抑制,至发酵后期的酒精度(17%,体积分数)对红曲霉的抑制作用明显。     

光电检测传感器阵列在运动物体检测中的应用

本文构建了一个光电检测传感器阵列,基于覆盖理论和卡尔曼滤波算法,该阵列具有采集和处理阵列覆盖区域中所感知对象信息的功能,即检测和描述感知对象的存在、运动及其运动轨迹等情况。     

基于改进核模糊C均值类间极大化聚类算法

传统的核聚类仅考虑了类内元素的关系而忽略了类间的关系,对边界模糊或边界存在噪声点的数据集进行聚类分析时,会造成边界点的误分问题。为解决上述问题,在核模糊C均值（KFCM）聚类算法的基础上提出了一种基于改进核模糊C均值类间极大化聚类（MKFCM）算法。该算法考虑了类内元素和类间元素的联系,引入了高维特征空间的类间极大惩罚项和调控因子,拉大类中心间的距离,使得边界处的样本得到了较好的划分。在各模拟数据集的实验中,该算法在类中心的偏移距离相对其他算法均有明显降低。在人造高斯数据集的实验中,该算法的精度（ACC）、归一化互信息（NMI）、芮氏指标（RI）指标分别提升至0.9132,0.7575,0.9138。     

基于信息浓缩的隐私保护支持向量机分类算法

支持向量机(SVM)的分类决策过程涉及到对原始训练样本的学习,容易导致数据中隐私信息的泄漏。为解决上述问题,提出一种基于信息浓缩的隐私保护分类方法IC-SVM。该算法首先根据样本的邻域信息,通过模糊C均值(FCM)聚类算法进行聚类分析;接着,使用信息浓缩准则对聚类中心进行处理,得到浓缩点组成的新样本;最后,使用新样本进行训练并得到决策函数,并用它去进行分类测试,可以较好地保护数据的隐私。在UCI真实数据和PIE人脸数据上的实验结果表明,IC-SVM方法既能保护数据信息的安全,又有较高的分类准确率。     

基于区间二型模糊多属性决策方法的大规模储能选型分析

大规模储能的应用可以有效提升电网新能源消纳能力,降低系统峰谷差.目前,已具备实际应用能力的储能装置众多,且不同的储能装置具有不同的技术经济特性.因此,结合实际场景需求,选择合适的大规模储能类型,对于提升储能系统安全经济运行水平具有重要的理论与现实意义.针对大规模储能选型问题,在考虑了多种储能备选方案的技术、经济和环境指标的基础上,构建了大规模储能选型层次结构及指标体系,并进一步提出了基于区间二型模糊集的大规模储能选型方法.将区间二型模糊层次分析法与熵权法相结合求解指标权重,然后基于区间二型模糊集合的接近理想点(TOPSIS)法完成备选方案排序及优选,解决了传统储能选型方法主观性强的缺点;同时,通过引入二型模糊集提高了选型过程中对于不确定性因素表达的灵活性.最后,通过算例分析验证了所提方法的正确性和有效性.