差动式电容传感器数字解调技术

在大地测量中,我们对如何检测出地壳微小的变化很感兴趣,利用差动式电容传感器可以检测出这种微弱的信号。本文对差动式电容传感器的输出信号进行数字化解调,介绍了三种解调方法,分别是数字包络解调、数字正交相干解调及基于Goertzel算法的解调。文中给出了各自的原理,并用Matlab对给出的信号进行了仿真比较,结果分析。     

北京葛洲坝大厦办公主楼结构设计

北京葛洲坝大厦由1幢办公主楼、大堂门厅、2幢商务酒店及裙楼组成。办公主楼结构高度为117m,采用钢筋混凝土筒中筒结构体系,存在三项不规则,属于复杂高层建筑结构。采取基于性能的抗震设计方法,对办公主楼采用多模型多程序进行了弹性和静力弹塑性分析。计算结果表明,结构各项指标均符合规范要求,整体安全。     

系统性改进基于物品的协同过滤算法的研究

传统基于物品的协同过滤算法在实际应用中存在一定的缺陷,如热门的物品与其他物品之间有很大的相似度,用户多活动时有对相似度的干扰等问题,导致推荐效果不理想。文中针对该问题进行了研究,并提出通过降低热门物品权重,减少用户活动干扰相似度的影响,物品相似度矩阵归一化等多种方式进行系统性改进算法,通过实验结果验证,在一定程度明显提高了推荐质量。     

基于分解的多目标花朵授粉算法

在过去几十年里，许多多目标进化算法被广泛应用于解决多目标优化问题，其中一种比较流行的多目标进化算法是基于分解的多目标进化算法(MOEA/D)。花朵授粉算法是一种启发式优化算法，但迄今为止，花朵授粉算法在基于分解的多目标进化算法领域的研究还非常少。本文在基于分解的多目标进化算法的框架下，将花朵授粉算法拓展至多目标优化领域，提出一种基于分解的多目标花朵授粉算法(MOFPA/D)。此外，为了保证非支配解的多样性，本文提出一种基于网格的目标空间分割法，该方法从找到的Pareto最优解集中筛选出一定数量且分布均匀的Pareto最优解。实验结果表明，基于分解的多目标花朵授粉算法在收敛性与多样性方面均优于基于分解的多目标进化算法。     

基于风险的检验(RBI)在硫磺回收装置的应用

在大型石化装置检验检测过程,应用基于风险的检验技术(RBI)可以减少过度检验和无效检验的问题。以某厂的硫磺回收装置为例,采用RBI技术对装置内主要的压力容器和压力管道进行风险评估,根据其损伤机理和风险等级,有针对性地提出检验策略,优化了检验范围、检验比例与检验项目,并根据最终的风险水平,科学合理地确定检验周期。RBI技术的应用将有助于实现检验检测效率的提高,有效预防事故的发生,降低石化企业成本,实现装置的长周期安全高效运行。