建筑施工企业信息化管理分析

随着我国经济的快速发展,我国的建筑行业也得到了迅速成长,并逐渐成为我国经济发展过程中的重要基础。随着科技的进步和发展,越来越多的新技术被应用到建筑行业当中。然而由于企业之间的实力水平不尽相同,新技术的投入在使用过程中对建筑行业仍然面临着着一定的挑战。所以,在市场经济日益发展的今天,建筑企业如何在激烈的市场竞争中占有一席之地对众多企业而言仍然是一个严峻的考验。基于此,企业只有紧跟时代的发展,将最新的管理经验引进到企业的发展当中来,全面实现企业信息化管理,最终提高企业发展活力,进而保障我国建筑行业的健康、稳定的发展,并在经济建设中更好地发挥作用。     

微棱锥阵列薄膜UV压印成型及光学特性研究

采用UV压印固化成型的方法制备具疏水性的微棱锥阵列减反薄膜,并设计正交试验探究了各工艺对其微观结构成型的影响,得到复形度高的微棱锥阵列薄膜的优化方案(压强0.5～0.8 MPa,充型时间30 s,光固化时间1 min).通过对其减反性能分析,所制备的微棱锥阵列薄膜比无织构的平膜加权反射率低5％,分析各影响因素发现抑制气泡缺陷,并控制微棱锥特征结构参数高度和侧面夹角精度可使微织构薄膜减反能力相比提高21％,同时织构膜水滴接触角表明其具有自洁性.     

双酶法制糖工艺对谷氨酸发酵水平的影响

双酶法制糖工艺对于谷氨酸发酵来说非常重要,本文主要进行了糖化周期,糖液透光,糖液OD值,糖化过程搅拌等方面的实验.结果表明:糖化周期30h～35h,糖液透光率≥80%,糖液OD值＜0.10,采用间歇搅拌制备的糖液对发酵无影响.     

频率漂移的RFID冲突标签的物理层恢复

在无线射频识别（RFID）系统中,物理层上恢复冲突标签可有效提高系统识别效率.然而在超高频（UHF） RFID系统中,频率漂移是一普遍现象,它对物理层的冲突标签恢复有一定的影响.本文针对频率漂移的标签冲突恢复问题,采用径向基函数（RBF）网络分离算法对冲突信号分离,并利用FM0电平边沿跳变的原理实现解码,以此实现冲突标签信号恢复.实验结果表明,当发生频率漂移时,本文的方法在误码率和分离效率上均优于传统算法.     

用于超高压管汇材料15CrNiMo的综合性能研究

针对高压管汇应用中出现的非正常损坏状况,以15CrNiMo钢为研究对象,对其采用几种不同的热处理工艺处理后,对比分析其金相组织、硬度和耐磨性。研究结果表明:15CrNiMo钢采用渗碳+等温淬火+低温回火热处理后其工作面可获得下贝氏体+回火马氏体的混合组织,其强度及耐磨性得到显著提高,心部材料仍具有良好的塑性及韧性,从而可提高材料的综合力学性能,延长高压管汇的使用寿命;对15CrNiMo钢进行渗碳处理后其表层含碳质量分数由原来的0. 15%提高到0. 66%～0. 70%,且由表层到内层从高到低逐渐变化,这部分材料已由低碳钢转化为中碳钢,比较适合进行等温淬火,易于产生下贝氏体;对15CrNiMo钢采用渗碳+等温淬火处理后,虽然其在滑动磨损情况下的耐磨性不如回火马氏体钢,但在冲蚀磨损情况下,由于大量贝氏体的存在,且表面存在不同程度的压应力,可有效阻止裂纹的扩散,所以其耐磨性优于回火马氏体。研究结果可为使用高压管汇进行石油和页岩气开采的行业提供一定的理论参考。     

RFID动态帧时隙ALOHA防冲突中的标签估计和帧长确定

为提高射频识别(Radio frequency identification, RFID)标签的识别效率, 本文针对RFID动态帧时隙ALOHA防冲突系统, 提出了新的标签估计方法和帧长确定方案. 标签估计中采用了不同的贝叶斯代价函数, 提出了几种贝叶斯标签估计方法, 它们的估计结果准确, 而且通过减小标签数取值范围可使计算复杂度得到降低. 随后, 推导出一种根据标签数确定最优帧长的方案, 它能使系统达到最大的信道利用率, 该最大信道利用率要大于帧的时隙数等于标签数时所能达到的最大利用率.     

基于虚拟样机的某型转管机枪动力学仿真

转管枪设计过程中对主要部件的动力学特性描述是非常必要的.文中在分析了某型号转管枪自动机原理和受力特点的基础上,利用SolidWorks和ADAMS建立了该枪的110刚体63自由度的虚拟样机的自动机模型.选取枪管角位移、枪机速度和位移为校验指标,对比分析仿真结果与试验结果,验证了仿真分析的可信性.通过虚拟仿真获得了自动机运动过程中各主要部件的动力学特性,并研究了部分结构参数对机枪动力学特性的影响,为进一步的仿真及结构优化奠定了基础.     

机枪枪架结构改进及其动力学特性分析

以某型重机枪为研究对象,在不改动枪身的前提下对弹性三角枪架进行了改进研究。采用ADAMS/Autoflex模块,建立基于刚柔耦合多体系统动力学的机枪虚拟样机模型,并求解出其在连发状态下的动力响应。所得结果与原有三脚架进行了分析比较,证明了改进型三脚架的优越性。     

工业噪声环境下多麦状态空间模型语音增强算法

在协同作业的工业环境中进行语音通信时,语音往往会淹没于工业噪声中,致使语音通信的有效性受到影响。针对这种工业噪声下的语音环境,提出了一种采用多麦克风的卡尔曼语音增强算法。该算法简化了状态空间模型(SSM)中的差分方程以降低复杂度,每个采样点实时得到去噪信号从而增强了实时性。另外,为了进一步简化复杂度,还利用最小二乘原则来对语音进行增强。实验中采用了公开数据库的语音信号和工厂噪声信号来模拟多麦下的带噪语音,将所提算法与传统算法进行了对比。实验结果表明,所提算法的输出语噪比(增强后的语音与残留噪声之比)优于传统算法约2 dB,而运行时间仅不到传统算法的2%,且延迟时间仅是毫秒级。     

轻度认知障碍的BOLD信号MEMD降噪处理

早期诊断轻度认知障碍是干预阿尔茨海默症的有效途径.目前常使用静息态功能磁共振成像和机器学习方法进行轻度认知障碍的辅助诊断,其关键是使用血氧水平依赖(blood oxygenation level dependent, BOLD)信号构建大脑的功能性连接.针对大脑静息态BOLD信号中存在各种外界噪音干扰的问题,提出结合多元经验模态分解与皮尔逊相关的重构方法与极正极负重构准则,将大脑默认模式网络的中心节点后扣带回皮层作为模板,重构BOLD信号以降低外界噪音干扰.实验结果表明,基于极正极负重构准则降噪后的BOLD信号构建功能性连接,相较降噪前的数据,在分类性能方面可以提高数据的差异性,在特征选择性能方面可以对数据集降维的同时进一步提升分类性能.此外,以上性能均优于传统重构准则.最后,对降噪后的最优特征子集进行统计性分析,发现脑岛可能是默认模式网络的相关脑区,小脑蚓体与后扣带回皮层可能构成一种认知功能补偿网络,这是以往研究中少有提出的结论.