电力无线专网中面向安全风险的分布式资源分配方法

针对电力无线专网中强干扰、高故障风险等场景下保障终端通信的问题，提出了一种面向安全风险的高能效分布式资源分配方法。首先，分析基站的能耗组成，建立系统能效最大化的资源分配模型；然后，采用K-means++算法对网络中的基站进行分簇，从而将整个网络划分成多个独立区域，并在各个簇内单独处理高风险基站；其次，在每个簇内，基于基站的风险值对高风险基站进行休眠，并把高风险基站下的用户转移连接到同一簇内的其他基站；最后，在各个簇内进一步优化正常工作基站的传输功率。理论分析和仿真实验结果表明，基站分簇操作大幅降低了基站休眠和功率优化分配的复杂度，并且在关闭了高风险基站之后，整体网络的能效从0.158 9 Mb/J提升至0.195 4 Mb/J。所提的分布式资源分配方法能够有效提高系统的能量效率。     

提取木素并结合电解回收碱工艺处理制浆黑液

采用传统碱回收方法处理黑液,在回收碱的过程中不仅烧掉了部分木素还会排放大量CO_2,造成环境污染。为解决这一问题,介绍一种处理制浆黑液的新方法。该方法工艺流程包括:酸化提木素(A)、冷冻结晶脱盐(D)、上流式活性污泥反应(UASB)、反渗透过滤(RO)和电解硫酸钠(E) 5个步骤。结果表明,经该方法处理后的木素得率为28. 09%,碱生成速率为2. 38 g/(h·L),电解硫酸钠溶液24 h碱回收率为50. 64%,再生氢氧化钠的电能消耗为1. 598 kWh/kg。     

正交试验法优化改性黄麻纤维茶叶泡袋纸制备工艺及安全性评价

目的以黄麻纤维为原料,制备高透气度茶叶泡袋纸。方法通过机械打浆处理和NaOH/尿素/ZnO水溶液改性处理,探索最佳打浆度和改性体系的最佳配比,对茶叶泡袋纸干抗张强度、湿抗张强度、撕裂度、透气度、厚度和紧度等进行测定,并对茶叶泡袋纸进行初步应用和安全评价。结果打浆度在45～70?SR之间的黄麻纤维均可制备性能良好的茶叶泡袋纸;当黄麻质量(绝干)为10 g,改性体系体积为500 mL时,NaOH、尿素、ZnO的最佳质量分数配比为6%∶10%∶0.4%,该条件下滤纸的透气度为3868.9μm/(Pa?s),抗张强度为0.60kN/m。结论改性茶叶泡袋纸的热浸泡效果优于未改性茶叶泡袋纸。热浸出物检测结果显示,重金属指标和感官指标均符合国标规定的生活饮用水要求,采用黄麻制备茶叶泡袋纸可行。     

多视点全景图与平滑漫游的研究与实现

针对单视点全景技术在相对拥塞的环境中难以观看到障碍物背后影像的不足,利用单视点空间和视点间的双向过渡链的搭建,构造一个多视点虚拟场景。采用影像匹配、直线提取等图像处理技术手段有效实现视点空间之间的平滑漫游。实验结果表明,该方法能取得较好的视觉效果,在一定程度上提高多视点虚拟场景内漫游的真实感。     

黑液循环蒸煮木片制浆技术研究

为了提高化学浆得率,提出黑液循环蒸煮木片制浆方法。通过基础实验和工业生产试验研究,得到结果：黑液循环制备化学浆的基础实验用碱量为木片的26%,浆得率为63.6%,比传统碱法制浆工艺得率50.0%提高13.6%;在工业生产试验中,用碱量为木片的18%,结合蒸煮压力波动变化,纸浆平均得率为63.9%,比传统蒸煮制浆工艺得率50%提高13.9%。此外,循环蒸煮获得的纸浆性能良好,从而证明黑液循环蒸煮木片的制浆方法是可行的。     

基于改进U2-Net与迁移学习的无人机影像堤防裂缝检测

为准确便捷地从大范围背景复杂的堤防表面获取裂缝的形态信息,提出了一种基于改进U²-Net(U²-ADSNet)的裂缝检测方法。该方法在U²-Net中融合深度可分离卷积和扩张卷积,扩大了原有模型的感受野,增强了对细节特征的学习能力,降低了模型参数;在少量无人机实测影像数据基础上,利用裂缝开源数据集进行迁移学习,降低了训练成本;通过切片预测实现对大范围无人机影像的裂缝检测,利用连通域搜索去除可能的误检。将U²-ADSNet与FCN、SegNet、U-Net和DeepCrack等语义分割模型在堤防裂缝数据集上进行对比,验证了U²-ADSNet的有效性,该模型经过迁移学习后交并比达到78.55%,综合评价指标值为87.87%,可用于堤防裂缝的检测。     

负荷时间弹性及其衡量方法

需求响应强调用户的主动性。电力系统维持瞬时平衡需要考虑不同时间产生的用电量对系统的不同影响,只采用价格需求弹性不足以全面描述电力负荷的弹性。提出负荷时间弹性概念,以充分考虑用户在用电时间上的选择余地,从定性分析和定量分析2个角度评价用户在不同时段间转移负荷的时间弹性大小,并给出算例分析。负荷时间弹性可为需求响应、分时电价、有序用电优化等应用提供支持。     

基于深度学习的结构裂缝检测综述

将无人机影像数据与深度学习技术相结合,可实现水工建筑物表面裂缝的远程非接触式检测,为维护结构正常运行提供保障。本文介绍了近年来流行的深度学习方法,梳理了基于卷积神经网络的分类、检测和分割三类算法在裂缝检测中的应用及特点。结合堤防裂缝检测,阐述了无人机影像用于裂缝检测的流程和挑战。最后给出水工建筑物裂缝检测的研究难点与展望。     

基于Android的通航航行资料电子包的设计与实现

航行资料文件数量巨大,查找困难,在飞行使用中十分不便。本文提出了一种基于Android系统的航行资料电子包的设计与实现方法,将LBS服务和电子地图相结合,将地理位置信息写入XML文件,实现了航行资料文件的自动匹配,提高了航行资料文件的使用效率。该航行资料电子包已经过测试,性能良好,验证了本方案的可行性。     

载机偏航下基于广义相邻多波束自适应处理的低空风切变风速估计

该文提出一种载机偏航下基于广义相邻多波束(GMB)自适应处理的低空风切变风速估计的方法,该方法首先利用基于回波数据的杂波距离依赖性补偿方法对杂波进行距离依赖性矫正,估计出杂波协方差矩阵。然后同时组合空域的相邻多个波束与时域的相邻多个多普勒通道来计算降维变换矩阵,并对待测距离单元内的雷达回波数据进行降维处理,进而构造GMB自适应处理器的最优自适应权矢量对降维后的回波数据实现自适应滤波。最后完成载机偏航下风场速度的准确估计。仿真结果验证了该方法能够在载机偏航情况下,获得风场速度的有效估计。