基于博弈理论的无线传感器网络融合路由

主要研究了无线传感器网络路由路径的链路质量及节点剩余能量对网络整体可靠性及能效的影响,提出了无线传感器网络数据融合可靠路由的博弈论模型。该模型的求解属于NP问题,论文还提出了一种基于节点效用进行路由选择的分布式实现算法。仿真结果表明该算法能提高网络路由路径的可靠度和能效性。     

煤制乙炔的热集成设计和动态性能分析

等离子裂解煤制乙炔工艺是一种处于试验阶段的新型煤化工路线。系统的节能、平稳运行对新工艺的经济性和可行性至关重要。本文基于夹点技术对煤制乙炔全流程进行了用能分析和诊断,得出了最优的能量利用目标;在考虑实际约束的情况下提出2套换热方案。进一步,利用路径法得出两套换热方案的传递函数,由此建立了动态仿真模型,进而得到2套换热方案对扰动的动态响应特性;在对传递函数进行分析的基础上,发现影响换热网络动态性能的公用工程位置和单个换热器换热充分度2个因素。结果表明,方案1和方案2均具有较好的动态性能,能够保障节能方案的平稳运行。     

小视场环境下三维立体测量技术

介绍了传统的基于摄像机内外参数获得空间三维信息的方法;并通过建立空间三维点阵与像面空间映射关系,提出一种新的获得三维信息的方法,该方法不用求解摄像机的任何内外参数。在小视场范围内验证了两种方法的精度,分析了两种方法的优缺点。试验表明后一种方法的精度比较高,说明了它的可行性和适用范围。     

纳米ZnO可见光催化活性的改善及其降解性能

由于半导体ZnO禁带宽度较宽,因而其可见光催化活性较差。本文分别采用N掺杂、碳包覆、贵金属修饰以及半导体复合等方式来改善纳米ZnO的可见光催化活性,并以罗丹明B为降解污染物,对比了不同材料可见光催化降解有机污染物的效率。研究结果显示以氨水为氮源,通过水热法制备的氮掺杂N-ZnO光催化剂,相比于纯ZnO,对可见光吸收增强。采用葡萄糖水热碳化法所制备的C@N-ZnO样品则对有机污染物具有强的吸附能力,贵金属沉积所获得的样品Au/C@N-ZnO与半导体复合所制备的复合结构CdS/Au/C@N-ZnO在可见光区域具有更强的吸收能力。稳态和瞬态荧光光谱显示氧缺陷、贵金属沉积以及半导体复合形成异质结可有效提高光生载流子的分离效率,从而提高催化剂的光降解效率,并对催化机理进行了初步探讨。可见光催化降解罗丹明B结果显示CdS/Au/C@N-ZnO样品的反应速率是纯ZnO的6.7倍。     

新形势下高校模具专业生产实习模式的研究

文章深刻分析了当前模具专业方向生产实习的现状和不足,结合实际提出了集成式、自助式、本土式和虚拟式的实习模式,并深刻阐述了其内涵、初步建立了实习评价体系。使得模具专业方向生产实习进一步凸显特色,实习质量不断提升。     

纤维与粉煤灰改良粉土的正交试验分析

黄河三角洲地区粉土、粉砂分布广泛,为了使其满足作为路基填土等实际工程的要求,消除不良工程特性而需要对其进行改良。掺入适量的粉煤灰、石灰可以提高粉土的抗剪强度,但同时也会增加土的脆性。因此在改良土中掺入纤维来进一步提高其抗剪强度并改善其脆性。采用正交试验设计,选取了具有典型代表意义的九组试样进行三轴压缩试验、直接剪切试验与固结试验,分析了不同粉煤灰、石灰掺量,纤维掺量与纤维长度对改良土的抗剪强度与压缩性等工程特性的影响。获得了各项指标的粉煤灰与石灰掺量、纤维掺量与纤维长度的最佳配合比参考值。采用线性多元回归方法,建立了改良土力学指标与多种影响因素的经验公式,为黄河三角洲地区粉土的改良提供了可以借鉴的数据与经验。     

全卷积神经网络遥感影像道路提取方法

针对人工选取简单特征提取道路效果不理想以及深度神经网络隐藏层信息应用较少的现状,提出一种基于全卷积神经网络的遥感影像道路提取方法。采用初始区域获取、中心线提取、中心线校正的工作流程对资源三号影像进行道路提取。首先自动标注训练样本,完成全卷积神经网络训练,借助卷积层等隐藏层提取的复杂特征获取道路区域;然后依据道路长宽比、形态学运算和格拉斯-普克(Douglas-Peucker,DP)算法完成干扰图斑滤除和断裂区域连接等工作;最后使用Zhang-Suen算法提取中心线,并利用网络首层卷积结果进行中心线校正。实验结果表明,该方法能借助自主学习的特征和网络隐藏层信息实现道路较好提取,不同实验区域中平均准确度在90%以上。     

气相色谱法测定几种蔬菜水果中草甘膦残留

采用气相色谱法测定了苹果、桃、胡萝卜中革甘膦残留。通过阳离子柱净化，用三氟乙酸（TFA）、三氟乙酸酐（TFAA）和三甲基原甲酸酯（TMOA）进行衍生化反应，并在毛细管柱DB-17上分离后，ECD检测，质谱确证后，对其结果进行了分析。结果表明，该检测方法灵敏度高，最低检测限0．05mg／kg（S／N〉3）。平均添加回收率苹果93％、桃89％、胡萝卜92％，变异系数分别为10％、12％、10％。