天然气和水蒸气转化制氢气的工作探讨

氢气是炼油工业中加氢裂化、加氢精制等加氢工艺中主要的原料,目前制氢在原料和工艺上可有多种选择,天然气制氢具有生产率高,总能耗低等优点,因此在当前和今后一段时间内仍有很大竞争力。工业上多采用水蒸气转化法,水蒸气转化是指天然气被水蒸气转化为氨气和一氧化碳及二氧化碳的化学反应。本文就主要从氢气的用途,氢气的制造方法,天然气和水蒸气转化制氨等几个方面对目前工业制氢过程予以研究。     

基于人因学理论的大屏幕显示与交互设计研究综述

近年来,大屏幕显示与交互成为了人机交互领域的一个研究热点。本文围绕相关的人因学理论对近年来大屏幕显示与交互的研究做了一个总结,并在此基础上讨论了人因学理论与研究对大屏幕显示与交互设计的启示。最后,对未来的研究方向进行了展望。     

基于上下文感知和超像素后处理的多光谱图像分类

高质量的地物类别提取是大量地学应用的基础。现有的基于像素的分类方法没有充分挖掘多光谱遥感图像中的上下文关联信息,且分类后的标签图像容易产生破碎。为了提升高分辨率遥感图像的分类精度,本文提出一种基于上下文感知网络和超像素后处理的多光谱图像分类方法。该方法利用新设计的卷积神经网络模型来更好地学习多光谱图像中的空间上下文信息。超像素后处理使用小区域分割和投票的策略来合并结构上关联的区域,以避免破碎标签的产生。本文方法在高分一号卫星数据上进行测试,并与6个分类算法进行比较。实验结果表明本文方法在精度和视觉效果上都优于比对算法。另外,对基于新模型分类后的结果进行超像素后处理,不仅减少了分类结果的破碎度,也进一步提升了图像的分类精度。     

基于三角模糊数的测试性分配方法

在考虑多因素影响的测试性分配中,需要专家通过两两比较来确定诸因素的相对重要性．然而由于人们的判断具有模糊性和不确定性,故在构造比较判断矩阵时所给出的判断往往不是确定的数值．针对这一问题,本文提出基于三角模糊数的测试性分配方法．该方法用三角模糊数表示专家评判数值范围,考虑人判断的模糊性,将无弹性的硬指标转化成模糊的软指标,建立基于三角模糊数的结构模型,同时结合层次分析（APH）方法进行指标权重的确定,由得到的权重进行测试性指标的分配．最后结合实例对本方法进行应用研究,应用结果验证了此方法的可行性．     

基于D-S证据理论的测试性分配方法研究

针对现有测试性分配方法的不足,以及人们判断的模糊性和不确定性这两个问题,将模糊层次分析法引入测试性分配中,先求得层次单排序权重向量,进而求得层次总排序权重向量,根据总排序权重向量求得各组成单元的分配指标。针对传统模糊层次分析法在融合多个专家的评价时只是进行简单的数据相加再求平均这一不足之处,将D-S证据理论运用到融合不同专家的评价中,最后结合案例应用验证该方法的可行性。     

基于扩展多信号模型的故障样本可拓评价方法

合理确定评价指标及分配指标权重对故障样本评价至关重要,文章在综合考虑测试性验证试验目的和考核内容的基础上,提出一种基于扩展多信号模型的故障样本可拓评价方法;方法基于扩展多信号流图构建故障样本评价的指标,结合可拓学理论,建立基于平均故障关联度的故障样本集可拓评价模型,并对某型机载数传测试性验证试验故障样本进行评价;研究结果验证了所提方法的有效性。     

基于可拓层次分析法的测试性分配方法研究

针对传统层次分析(APH)方法在进行测试性分配时没有考虑人判断的模糊性,以及在构造判断矩阵时需要进行一致性检验这两个问题,建立了测试性分配层次结构模型,采用可拓层次分析法对测试性指标进行分配,将符合一致性要求的判断矩阵权重向量的方法有机地融合到可拓层次分析法中;最后结合实例对本文进行应用研究,求得了合适的分配指标,应用结果验证了此方法的可行性。     

一种新的船用捷联惯导系统数字仿真器的设计

以舰船的运动特性为依据,设计了一种新的船用捷联惯导系统数字仿真器;用VC++编程语言设计舰船运动轨迹;建立陀螺仪、加速度计的误差模型;用惯导系统姿态更新、位置更新、速度更新解算的结果与航迹点参数(真值)比较,得到惯导系统误差;应用表明,该仿真器能够灵活地模拟出舰船在不同的运动状态下船用捷联惯导系统的各种导航参数,为研究舰载条件下的捷联惯导系统传递对准技术提供了可靠的试验数据。     

乡村振兴发展休闲观光农业对策分析

介绍了休闲观光农业的定义和基本属性,阐述了发展休闲观光农业对扎实推进乡村振兴战的意义和作用,分析了罗田县休闲观光农业有利条件、发展现状和存在的问题,总结了罗田县推进休闲观光农业向纵深发展的四条经验做法。     

基于WOFOST模型与遥感数据同化的油菜估产方法

在大区域尺度实现快速、精确的作物产量估测对我国粮食安全、作物种植结构调整、进出口贸易等具有重要意义。遥感技术的发展为农业估产领域带来了新的技术和手段。以湖北省油菜为研究对象，针对如何利用有限的地面观测数据进行大区域范围油菜产量估测的问题，结合遥感数据和气象数据，通过WOFOST模型进行数据同化，模拟油菜生长过程中的叶面积指数（LAI）变化，提取油菜关键生长期的LAI，以弥补大区域尺度数据的不足。之后，利用LAI作为中间量构建基于GF-1 WFV数据的大区域尺度油菜估产算法。研究发现，油菜蕾苔期和花期的综合LAI能够实现提前、准确的油菜产量预估，在蕾苔期SR植被指数与LAI相关性最好，在花期则是可见光大气阻抗（VARIgreen）植被指数与LAI相关性最好。为了验证估产算法的有效性和鲁棒性，在阳新县进行了测试。结果表明，与统计年鉴的产量数据相比估产误差低于6%，说明所提算法在大区域尺度油菜估产领域具有很强的潜力。