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1.
5G非地面网络(non-terrestrial network,NTN)技术是5G通信系统面向卫星通信和低空通信等新应用场景的重要技术,标志着5G技术应用从陆地通信走向了空间通信。首先分析了5G NTN和地面5G的差异点,包括网络架构、时频同步、HARQ和移动性管理等。进而介绍了3GPP Release 17的5G NTN标准进展及关键技术点与3GPP Release 18的5G NTN增强技术。最后展望了未来空、天、地一体化的技术演进。通过对5G NTN技术研究和标准分析,明确了5G和卫星通信融合的技术路线,并为后续6G空、天、地融合系统研究和设计提供基础。 相似文献
2.
在中国着力实现绿色经济转型和促进产业结构升级的时代背景下,如何兼顾环境规制、绿色创新与产业结构三者之间的关系,以获取环境保护、绿色技术创新、产业结构升级“三重红利”,已成为当今我国学术界研究的重要课题之一。本文基于2003—2019年中国30个省、自治区、直辖市的省级面板数据,采用空间杜宾模型,在3种权重矩阵下比较环境规制、绿色创新对产业结构升级的影响,测算出主要解释变量的直接效应、间接效应、总效应,并对我国东部、中部、西部地区的环境规制和绿色创新是否推动产业结构升级进行了实证检验。研究结果表明:1)整体上环境规制与绿色创新在3种空间权重矩阵下均具有促进产业结构合理化和产业结构高级化的作用,其中环境规制强度在地理距离矩阵下每增加1%,产业结构高级化水平将提高0 065%;绿色创新对产业结构高级化的影响在地理距离矩阵下表现最为显著,影响系数达到0 066。2)从溢出效应来看,环境规制在地理距离矩阵下能够直接促进地区产业结构高级化;绿色创新则通过空间溢出效应倒逼推动地区产业结构高级化。3)在区域异质性方面,环境规制对产业结构高级化的推动作用在西部地区表现最为突出,在东部、中部地区作用并不明显;绿色创新对产业结构高级化的正向驱动作用则呈现出西部大于中部、中部大于东部的发展趋势。我国各地区应努力提升企业的绿色创新能力与城镇化水平,积极推动高污染企业的产业转型,并遵循因地制宜的原则,通过提高环境规制强度,制定和实施地区差异化政策,以避免“污染避难所效应”式的产业转移,这对于促进我国产业结构升级,实现经济高质量绿色发展具有非常重要的现实意义。 相似文献
3.
为改善H型垂直轴风力机(VAWT)的气动特性,文章研究了6种翼型型线改变后的翼型对H型VAWT气动特性的影响,并进行了数值模拟计算和风洞试验。风洞试验验证了模拟计算的结果,证明了型线改变后的风力机对提高气动性有积极的作用。试验结果表明:1波浪型风机和Dimple型风机均可在一定叶尖速比(λ)范围内提高风力机的风能利用率,其中1波浪型风力机在低λ下最高可提高风能利用率13.76%,其单叶片切向力在下游区明显增大;Dimple型风力机在高λ下最高可提高风能利用率14.6%,其单叶片切向力在上游区明显增大。两种改型后的翼型均可改善流动分离,并提高VAWT的气动性能。 相似文献
4.
5.
壁板式密封舱结构是返回式航天器的主要金属部件,其载荷复杂、可靠性要求高、结构优化目标不易实现。由于以弹性极限为核心的传统设计方法难以在保证强度的前提下有效实现结构减重,提出了一种基于安定理论的密封舱结构设计与优化方法。使用Abaqus参数化建模方法对不同参数组合下的模型进行了批量化安定分析,在得到各种设计构型的安定载荷因子后进行了详尽的敏感度分析,综合考虑了各构型的质量强度关系并给出了效率较高的设计方案。研究结果表明,将安定分析用于密封舱结构,可以在保持质量不变的前提下,通过优化结构尺寸有效提高承载能力。 相似文献
6.
Liu Yang Pengfei Yu Wenyuan Li Fengliang Cao Xin Jin Sheng Xue Xianglong Zhang Tingwei Zhang Mingbo Wu Wenting Wu 《American Institute of Chemical Engineers》2022,68(9):e17760
Hydrogen peroxide (H2O2) has been listed as one of the 100 most important chemicals in the world. However, huge amount of residual H2O2 is hard to timely decomposed into O2 and H2O under acidic condition, easily resulting in explosion hazard. Here, we reported a core–shell structure catalyst, that is graphene with Co N structure encapsulated Co nanoparticles. Co N graphene shell serves as the active site for the H2O2 decomposition, and Co core further enhance this decomposition. Benefiting from it, the H2O2 decomposition were close to 100% after 6 cycles without pH adjustment, which increased 6 orders of magnitude compared with no catalyst. At the same time, the O2 generation reached 99.67% in 2 h with little metal leaching, and ·OH has been greatly inhibited to only 0.08%. This work can cleanly remove H2O2 with little deep oxidation and protect the process of H2O2 utilization to achieve a safer world. 相似文献
7.
8.
在工业过程中,存在着辅助变量与主导变量数据比例严重失衡的问题。协同训练算法是其中一种利用无标签数据中的潜在信息以提升学习性能的模型训练方法。然而目前在协同训练软测量建模过程中,学习器之间存在严重的训练特性交叉重叠的问题,这将导致对主导变量的预测性能衰减。针对这一问题,提出基于二子空间协同训练算法的半监督软测量模型two-subspace co-training KNN(TSCO-KNN)。该模型将二子空间分块算法与协同训练算法相结合,利用辅助变量与主成分子空间PCS和残差子空间RS两个特征子空间的相关性程度,将数据变量拆分为两个具有显著差异性的学习数据集,进而使用KNN回归器进行协同训练,共同用于对主导变量的预测。最后在乙烯精馏塔塔顶乙烷浓度和TE过程产品浓度软测量中进行仿真研究,验证本文所提算法的有效性。 相似文献
10.
溢流是钻井作业中最常见的事故之一,如果对溢流监测与诊断不及时,可能导致严重的井控风险,甚至井喷。钻井现场监测数据较多,直接采用这些数据作为溢流诊断模型的输入会增加模型的复杂度,影响模型的准确率,并且在诊断模型建立过程中存在溢流样本数据标记代价较高的问题。为此建立了基于核主成分分析-半监督极限学习机(KPCA-SSELM)的钻井溢流诊断方法。首先利用核主成分分析(KPCA)算法对钻井各参数进行信息整合,提取其主成分以反映原数据的核心信息,然后选用半监督极限学习机(SSELM)算法进行模型训练,最后利用现场钻井数据与SSELM和KPCA-ELM等模型进行对比实验,验证模型的有效性。结果表明,基于KPCA-SSELM的模型较其他模型具有较高的溢流诊断率及模型泛化能力,采用半监督极限学习机算法能够在钻井数据标记样本比较少的情况下充分挖掘无标签样本所包含的信息训练网络,进一步提高模型的性能,具有很好的应用前景。 相似文献