阳泉矿区高产高效矿井建设现状及发展趋势

近年来,阳泉煤业集团公司在高产高效矿井建设方面取得了一定成绩,但与国内外先进水平相比仍有较大差距。介绍了国内外和集团公司高产高效矿井建设的现状,指出了制约集团公司高产高效矿井建设的因素及发展趋势。     

厚膜阴极电泳漆的特点及其发展趋势

厚膜型阴极电泳漆是阴极电泳漆的新一代产品，其膜厚明显高于一般电泳漆。介绍了厚膜电泳漆的特点及其发展方向。     

硼酸镁晶须的合成研究

报道了硼酸镁晶须的合成研究结果。硼酸镁晶须是一种性能价格比高的晶须产品，利用熔盐法合成出长10—50μm、直径0．5—2μm的硼酸镁晶须。还就硼酸镁晶须增强复合材料的研究和硼酸镁晶须工业化的前景作了展望。     

SOA中基于属性的访问控制安全策略

SOA环境具有分布性.异构性和动态性的特点,传统的访问控制模型已经不能满足其需求.为解决SOA环境下的访问控制问题,提出了一种基于属性的访问控制模型(Attribute-based Access Control,ABAC).模型以实体的属性作为评价的基本单位.通过对主体属性、资源属性以及环境属性的动态评估,结合访问控制策略来对用户的访问进行控制.并采用XACML和SAML两个规范对模型进行了实现.分析了框架中属性和访问控制策略的查询响应方法,以及访问授权的流程.分析结果表明,结合XACML和SAML标准实现的ABAC模型具有较好的安全性和移植性,适用于异构的SOA环境.     

锂电池健康度和剩余寿命预测算法研究

为了实现锂电池健康状态检测和电池故障诊断,在电池全生命周期退化数据基础上,分别使用容量增量分析和差分电压分析法进行特征提取,使用皮尔逊相关系数对健康因子进行相关性分析,并将其输入到人工神经网络用于电池健康状态(state of health, SOH)预测。针对电池容量非线性的退化特性以及局部重生现象,使用双指数函数对其进行建模。同时结合粒子滤波算法对模型参数进行估计,实现电池剩余使用寿命(remaining useful life, RUL)的概率密度预测。实验结果表明所提出的方法能够实现SOH的精准预测和RUL的不确定性估计。     

基于时空分布映射的大规模电池健康状态研究

针对传统方法难以对不间断电源系统、微网储能系统的蓄电池组进行高效准确的状态估计问题,提出了一种全新的基于数据驱动的方法应用于大规模电池的健康状态预测。首先,分析电池的历史数据,从电池健康状态（空间维度）和时间演变放电过程（时间维度）2个层面对电池状态进行有效聚类。其次,将数据分布映射到高维空间,设计相应的基于时空分布映射的电池健康状态预测深度神经网络模型。最后,实验模型验证了所提方法的有效性。     

基于径向基神经网络的波达方向估计算法

针对传统的波达方向（DOA）估计算法在实际应用中普遍存在计算量较大,无法实时地跟踪期望信号且无法处理信号源数大于天线阵元数的问题,提出了一种在智能天线中基于径向基神经网络的波达方向估计算法.该算法利用神经网络进行多信号源跟踪（MUST）来完成信号源侦测和DOA估计.通过建立神经网络DOA估计算法模型,并对所建立的神经网络进行训练.通过仿真将该算法与传统的DOA估计算法进行比对的结果表明,基于径向基神经网络的波达方向估计算法能够快速准确的检测到信号源,响应时间明显快于传统的算法.     

全过程投资控制理论在库什塔依水电站的应用

全过程投资控制的内容包括项目各个阶段所涉及的所有成本和费用(如前期的土地成本和动拆迁费用)。同时,项目保修期内的运营费用也应作为项目实施阶段投资控制的一个重要影响因素来加以考虑。在库什塔依水电站的投资决策、项目设计、项目招投标、项目施工、项目竣工阶段,均采取了一定的措施进行投资控制。     

调距桨梢涡精细流场的数值模拟

为验证湍流粘度取为mk/的修正剪切应力输运(SST)湍流模型在螺旋桨梢涡精细流场粘性模拟中的适用性,对驱逐舰母型桨DTMB5168调距桨的梢涡流动进行了模拟与校验。结果显示:0.9R以上径向区域周向平均的轴向、周向和径向速度分量均与试验值吻合很好,但0.9R以下区域的径向速度分量存在一定偏差;0.7R和0.92R处沿周向变化的三个速度分量变化形态均与试验值一致,故可由此来确定梢涡涡核区,但周向和径向速度分量峰值比试验值略小;轴向0.3R距离内梢涡涡核运动轨迹的模拟结果与试验值吻合较好。由此证明了修正的SST湍流模型在螺旋桨梢涡流动模拟中的适用性,还表明由叶梢区的径向、周向和轴向方向以及桨叶近壁面法向、叶截面弦长方向和尾流轴向方向的网格节点密度来局部控制叶梢区流动的模拟效果的可行性。