电力机车受电弓滑板C/Cu复合材料的研究进展北大核心

受电弓滑板是安装在电力机车车顶,从接触导线获得电力的设备。滑板/接触导线的导电性、摩擦磨损等一直是电力机车提速的关键问题,因此受电弓滑板材料的力学性能、摩擦磨损性能、导电性等方面的研究至关重要。炭纤维、石墨等作为性能优异的增强体,近年来广泛用于受电弓滑板材料。本文介绍了受电弓滑板C/Cu复合材料的研究现状,分析了C、Cu两相界面结合改善问题,展望了今后受电弓滑板C/Cu复合材料的发展趋势。     

智能跟踪算法在采砂监管中的应用研究

受利益的驱动,长江流域非法采砂行为屡禁不止,给采砂有效监管造成很大的困扰。采砂监管水平的提高需要高效准确的跟踪识别技术作支撑。提出了一种基于相关滤波器的可变跟踪框智能算法。该算法可以准确快速地跟踪江河湖面上的非法采砂船,计算量少,鲁棒性高,对硬件的要求并不严苛,可以自由应用于从低性能到高性能的各种设备。基于该算法开发了非法采砂船追踪器,再配合百度深度学习平台Easy DL后,可构成一套采砂船监控系统,能够实现对长江水域非法采砂船24 h的有效监控,从而大大提高监控非法采砂行为的效率。     

某高硫铜硫矿工艺矿物学研究

研究了某高硫铜硫矿的工艺矿物学。结果表明,原矿中铜品位为2.85%,硫品位为24.32%,金含量为0.48g/t,铜、硫、金是主要回收的元素。原矿中的金属矿物有黄铜矿、黄铁矿、蓝辉铜矿。目的矿物黄铜矿和黄铁矿的嵌布粒度差异较大,且铜矿单体解离度相对较差。在选择工艺流程时应该注重氧化铜矿物的回收,同时要选择合适的磨矿细度,保证目的矿物单体解离。     

四川省植被覆盖时空演变及未来变化趋势分析

四川省地处长江上游,是长江流域重要的生态屏障;解析该区域植被覆盖的时空演变特征,对长江上游的生态环境修护与治理具有重要意义。基于长时间序列的MODIS NDVI数据,解析2000~2016年间四川省植被的空间分布格局与时间变化特征;采用趋势分析法和Hurst指数,预测未来植被的变化趋势及持续性。结果表明:(1)四川省NDVI多年平均值为0.50,植被覆盖整体上呈现川东高于川西的空间分布特征;(2)2000~2016年间,四川省的NDVI值在0.48至0.53之间波动,整体呈上升趋势,增长率为0.002 5/a;(3)植被覆盖度在未来变化将呈现改善大于退化的趋势;植被持续性改善的面积大于持续性退化的面积。     

加快推进全过程工程咨询促进工程质量全面提升

正2017年2月24日,《国务院办公厅关于促进建筑业持续健康发展的意见》(国办发〔2017〕19号)发布,明确指出加快推行工程总承包和培育全过程工程咨询(以下简称"新模式")。《意见》鼓励投资咨询、勘察、设计、监理、招标代理、造价等企业采取联合经营、并购重组等方式发展全过程工程咨询,培育一批具有国际水平的全过程工程咨询企业。2020年4月,《房屋建筑和市政基础设施建设项目全过程工程咨询服务技术标准》(征求意见稿)发布,提出政府投资工程应带头推行全过程工程咨询,鼓励非政府投资工程委托全过程工程咨询服务。在民用建筑项目中,充分发挥建筑师的主导作用,鼓励     

加强工程施工中暖通施工管理措施的研究

随着社会的发展和居民生活水平地提高,人们对所居住的环境也有了更高的要求,不仅要能满足基本居住功能,还要有较高的舒适度[1]。暖通施工是建筑工程中重要的组成部分,对保障建筑工程使用功能的有效性起到了关键作用。人们的高要求提高了建筑工程的暖通工程施工难度,当中也出现了一些问题,本文主要对暖通工程施工管理中常见的问题进行了分析,并提出了相应的控制措施,为暖通工程的施工管理提供一些建议。     

基于凸闭包集的不规则三角网算法研究与实现

不规则三角网是影响土石方量计算的关键问题之一，虽然目前已有大量研究人员对Delaunay三角网进行优化，但仍然缺少对三角网生成速率和计算精度的综合研究。针对此问题，基于VB.NET平台的点、边以及三角形的结构化数据结构设计快速生成凸闭包集形成Delaunay三角网，通过四边形空圆特性以及对角线最短原则对构网结果进行检验和优化。试验计算表明，该算法的计算结果与经典DTM法、方格网法的土方量计算相对误差均在0.30%以内。该方法不仅具有较高的组网效率，并能保持较好的计算精度。     

基于模糊线性回归的油井管柱腐蚀预测信息系统

针对我国中部地区某油田高含硫恶劣工况,利用积累的历史数据,采用基于模糊线性回归的计算模型获得回归系数,校验后将计算模型应用于现场工况,并开发油井管柱腐蚀预测信息系统,为该油田金属腐蚀预测提供支持。     

科学确定目标 确保建设工程品质

正所有建设工程都有自己的建设目标,主要包括建设工期、造价、质量和安全文明等。在建设工程实施过程中,各参建单位、包括建设行政主管部门都围绕建设工程目标,通过建设工程的规律、技术、法规和外在条件等组织实施建设工程的管理和监督,从而实现建设工程     

基于深度学习的两阶段联合声学回波和混响抑制技术

在现代通信系统中，通信语音的质量和可懂度会被回波与混响严重损害，人与人之间的交流因此会被严重干扰。为了同时消除回波与混响的负面影响，本文提出了一种基于深度学习的两阶段联合声学回波和混响抑制系统。该系统逐步地消除加性声学回波与多径效应产生的混响干扰，从而获得目标语音。系统首先使用基于理想比值掩蔽（Ideal Ratio Mask，IRM）的模型去除与目标信号不相关的声学回波，紧接着对于与目标信号强相关的混响干扰，系统通过利用一个基于“隐掩蔽”的谱映射模型将其去除。两阶段模型最后进行联合训练以获得更好的系统性能。一系列不同声学环境下的实验结果表明，本文所提出的系统可显著地消除回波与混响干扰，从而极大地增强了目标语音的语音质量与可懂度。