深圳5G电信工程直供电建设成本与效益分析

针对电信工程“降本增效”的总体发展目标,以5G建设的政府直供电配套政策为基础,从5G直供电建设的成本分析、效益分析、实施效果和优化策略4个方面,对深圳5G电信工程直供电建设的成本与效益进行分析,分析结果认为：在充分理解配套政策的基础上,采取直供电建设模式,有助于实现5G电信工程的建设大幅提速和成本有效降低。     

降低数据中心PUE的方法维度与前沿趋势

PUE（电源使用效率）是数据中心规划建设的核准指标。分析国内主要城市数据中心PUE政策要求,从场地选址、布局规划、热交换方式和热交换效率4个方面总结降低数据中心PUE的方法维度。探索降低数据中心PUE的前沿趋势,有助于从规划阶段起即为新建或改造数据中心降低PUE创造基础性条件,为提高项目建设可行性提供重要的支撑作用。     

基于多参数灵敏度分析与遗传优化的铁水质量无模型自适应控制

铁水硅含量(化学热)和铁水温度(物理热)是高炉炼铁过程最重要的铁水质量指标, 其建模与控制对于整个高炉炼铁过程的运行优化意义重大. 针对高炉炼铁过程极复杂动态特性以及铁水质量难以进行常规机理建模与控制的难题, 基于直接数据驱动控制思想, 提出一种基于多参数灵敏度分析与大规模变异遗传参数优化的高炉铁水质量无模型自适应控制方法. 首先, 基于紧格式动态线性化(Compact form dynamic linearization, CFDL)无模型自适应控制(Model free adaptive control, MFAC)技术确定铁水质量的多变量数据驱动控制器结构; 然后, 针对CFDL-MFAC众多可调参数对控制器性能影响大, 同时对众多参数整体优化非常耗时且效果不理想的问题, 基于多参数灵敏度分析(Multi-parameter sensitivity analysis, MPSA)技术, 提出基于大规模变异与精英局部搜索遗传优化的CFDL-MFAC控制器参数整定方法; 最后, 将参数整定后的CFDL-MFAC控制器应用到高炉炼铁过程多元铁水质量控制, 并与基于递推子空间辨识的数据驱动预测控制进行比较研究, 验证所提控制方法的有效性和先进性.     

基于信息神经网络的状态维修

基于状态的维修(CBM, condition based maintenance)是设备(武器系统)预报初始故障的主动维修的一种形式[1],是装备或设备维修的重要发展方向,也是本世纪初国内外维修领域研究的热点课题.为进一步推进CBM理论的研究与应用,这里提出一种基于信息神经网络的状态维修.在分析CBM所包括内容基础上,介绍了信息神经网络的故障诊断原理,并针对自行火炮发动机进行了CBM的案例研究.通过实验表明,基于信息神经网络的故障方法对于状态维修具有良好的效果.     

太赫兹光非对称解复用器中自发辐射噪声特性分析

提出了一个在超短脉冲注入半导体光放大器 (SOA)时 ,在考虑了半导体带间效应以及带内效应 ,包括载流子热效应、谱烧孔效应、双光子吸收效应以及超快非线性折射效应的自发辐射噪声的计算模型。并利用该模型计算了放大自发辐射 (ASE)噪声对太赫兹光非对称解复用器 (TOAD)开关性能的影响。数值结果表明 ,在考虑ASE噪声情况下 ,TOAD的开关窗口的边沿更陡 ,在开关窗口的尾部还会出现明显的小峰。结果还表明 ,在输入为理想孤子脉冲下 ,即使考虑ASE噪声 ,在TOAD处于开的状态时 ,其输出信号的信噪比也大于 2 5dB。     

承压水上采煤底板水害治理方法研究综述及展望

针对我国许多煤田水文地质条件十分复杂,矿井水害对煤矿安全生产威胁程度不断加大的现实,概述了承压水上底板水害治理的一般路径,分析了煤矿底板突水的形成条件,介绍了承压水上采煤底板水害治理的主要方法,研究了注浆加固技术和疏水降压技术的特点及适用条件。     

PGA/PBAT保鲜膜对蓝莓果实保鲜性质动力学分析

以蓝莓为研究对象,利用双螺杆挤出机和流延机制备聚乙醇酸(PGA)/聚对苯二甲酸-己二酸丁二酯(PBAT)生物降解复合膜,以酶活、生物活性化合物、果实品质、感官评价为考核指标,探究了不同组成的复合膜对蓝莓保鲜品质的影响。结果表明：60%(质量分数,下同)PGA/40%PBAT组,可以有效抑制H₂O₂含量升高,延缓总酚、总黄酮、可溶性固形物含量(SSC)及感官评分降低。因此,PGA和PBAT复配后的生物降解保鲜膜更有利于蓝莓的保鲜,尤其是60%PGA/40%PBAT保鲜膜。     

高炉铁水质量均方根误差概率加权集成学习建模

高炉炼铁是一个物理化学反应复杂、多相多场耦合的大滞后、非线性动态密闭系统,其关键质量指标―铁水温度、Si含量、P含量、S含量难以直接在线检测,且离线化验过程滞后严重.针对这一实际工程难题,本文提出一种基于均方根误差概率加权集成学习建模算法,用于高炉多元铁水质量的预测建模.首先,为了提高建模数据质量,对高炉原始数据进行时间粒度的统一、数据归一化等数据预处理操作;为了提高建模效率和降低计算复杂度,采用灰色关联分析法提取与多元铁水质量指标关联度最强的关键变量作为建模输入变量.然后,为了提高建模的精度,提出一种均方根误差概率加权集成随机权神经网络(RVFLNs)算法.该算法采用具有快速建模速度的RVFLNs为子模型,使用核密度估计方法估计出子模型的均方根误差概率密度函数曲线,进而求出每个子模型的均方根误差概率并作为自身权重进行加权求和,得到最终的均方根误差加权集成RVFLNs模型.最后,数值仿真验证和工业试验表明:所提算法能够根据实时输入数据的变化对多元铁水质量进行快速准确的预测.     

点柱式上向水平分层充填采矿法结构参数优化研究

鉴于二道河铁矿属于"三下"开采范围,地表有河床、公路、工业场地以及临时性住房等需要保护的单元,确定采用点柱式上向水平分层充填采矿法,以实现安全、经济、高效回采。通过调查分析矿区范围内的水文地质条件,结合岩石力学室内试验以及工程类比得到岩体力学参数,并采用FLAC3D有限差分软件分别对8种采矿方案各分层开挖充填后的采场应力、位移及塑性区的大小及分布规律进行模拟,最后在数值模拟结果的基础上对8种采矿方案进行极差分析。结果表明:矿房长度对顶板最大拉应力、点柱最大压应力、底板最大起鼓量、顶板最终沉降量和塑性区总体积等指标的影响程度最大,点柱尺寸次之,分层高度最小。综合评价得到采矿方案Ⅰ、方案Ⅱ、方案Ⅳ为较优方案,并由此推出最优方案Ⅸ,即采场结构参数选择为矿房长度49.5m,点柱尺寸5m×5m,分层高度5m。