企业实施品牌经济发展战略的探究

经济全球化和全球一体化的发展加剧了企业的竞争,给企业发展带来了前所未有的发展机遇和挑战,企业实施品牌经济发展战略,培育自己的优势品牌,赢得国内竞争优势,不断开拓国际市场,打造世界名牌,不断增强企业的核心竞争力,促进企业不断发展壮大。     

利用海康硅藻土制备啤酒助滤剂的研究

本项研究根据海康硅藻土的特点,采用合理的加工工艺流程,制备了优质的啤酒助滤剂。通过啤酒过滤应用,其性能达到美国同类产品Celite水平。本项研究成果已通过广东省石化厅主持的中试技术鉴定,为广东省硅藻土资源的开发利用提供了科学依据。     

逆流式冷却塔设计探讨

<正> 在工厂循环水系统中,冷却塔的优化设计,对于工厂的经济效益影响是不容忽视的。冷却塔设计中选用合理的塔型,采用高效淋水装置和配水均匀的喷溅装置可以提高塔内气流分布的均匀性,减少塔内空气阻力,保证风机在高效区运行,因此上述问题是冷却塔优化设计最基本和最关键的问题,本文拟就此进行初浅的探讨。     

气液固三相并流系统流型的混沌识别

运用确定性混沌分析技术，研究了气液固三相并流系统散式鼓泡流、聚式鼓泡流、柱塞流、泡沫流及环状流压力波动信号的混沌动力学行为。结果表明，吸引子可以用来表征气液固三相并流系统的动力学行为，混沌特征参数相关维D2和K熵可以用来定量识别以上五种流型。以混沌定量识别为基础，给出了三相并流系统的流型图。     

基于微藻培养的沼液处理相关耦合技术进展

基于微藻培养的沼液处理相关耦合技术是近些年沼液资源化处理利用领域的研究热点。本文综述了沼液处理与CO₂固定耦合技术、沼液处理与高值生物质生产耦合技术、沼液处理与生态农业耦合技术等耦合技术的研究发展现状与优缺点，并指出了各耦合技术发展的关键问题，如沼液处理与CO₂固定耦合技术中高CO₂耐受性藻株选育与固碳影响机理研究问题、沼液处理与高值生物质生产耦合技术中低成本、低能耗高值生物质生产技术开发问题、沼液处理与生态农业耦合技术系统性评价体系缺乏问题等。最后，为促进耦合技术突破现有瓶颈，从微藻选育、微藻培养、沼液处理与沼气工程综合经济性4个角度提出相关的建议。     

液氢用低温三偏心蝶阀的反向密封性能分析北大核心CSCD

针对液氢用低温三偏心蝶阀较难现实反向密封的问题,对三偏心蝶阀在实现反向密封过程中出现的泄漏问题进行分析,探讨了三偏心蝶阀密封的影响因素,研究了三偏心蝶阀反向密封时蝶板的变形。结果表明:在流体反向流动时,解决蝶阀密封副的密封比压,是解决液氢用低温蝶阀反向密封的关键;三偏心蝶阀密封副的密封比压与其过盈配合设计相关;三偏心蝶阀密封圈的密封面边线是形成接触密封的关键位置,将过渡区的面密封改为线密封,有利于降低三偏心蝶阀在关闭时密封圈对阀座的磨损程度,为确保蝶阀形成有效的反向密封,蝶阀关闭时须在密封面上形成连续的密封比压;通过对蝶板和阀座结构采取加大密封部件的刚度和提高密封副的结合程度等优化设计措施,可实现三偏心蝶阀的反向承压密封的功能。选取Class150 NPS42三偏心蝶阀,使用氦气测试其在液氮(-196℃)环境下的反向密封性能,通过试验验证,低温蝶阀在设计压差内的泄漏量不能超过4 L/min,满足并优于标准允许的泄漏值,研究结果可为液氢用低温三偏心蝶阀的设计提供参考依据。     

指挥控制系统效能评估指标值灰色预测模型

开展指挥控制系统效能预测性评估研究是提高评估准确性和预判战争发展的重要支撑.首先提出基于区间数的混合数据统一转换方法,解决了指标值为混合数据类型难于评估的问题;其次提出基于最近数据优先累积法的区间GM(1,1)模型,对累积法累加过程进行优化,体现最近数据对预测更重要的特点,用于GM(1,1)模型的参数估计,同时根据区间数整体性改进GM(1,1)模型,解决了传统灰色预测方法预测平均误差较大和无法对区间数时间序列进行预测的问题,最后利用新陈代谢思想对模型进行完善.以某次装备试验评估数据为例进行实例分析,结果表明,改进后的区间数GM(1,1)模型预测精度高,满足试验评估数据多样性和动态性特点,证明了该模型的可用性.     

基于实测电厂出力的电力市场出清算法

提出了一种基于实测电厂出力的电力市场出清算法,按发电机组的实际报价作为分段标准,对日负荷曲线进行分段,顺序安排基荷段和腰峰荷段的机组出力,求解得到初始总购电费用,再以水电机组的出力性质进行约束,最小化总购电费用求解得到最优的发电机组组合方案,算例应用结果充分证明了该算法的合理性和经济性.     

基于时序特征和集成算法的用户购买预测

大数据时代,电商平台积累了大量用户在平台上的行为数据,比如浏览、点击、下单和加入购物车等等.如何使用机器学习算法去探索大数据背后的用户消费喜好和习惯成为了一个新的研究热点.本文主要在特征工程和模型搭建两个方面对用户购买预测的效果做出提高.通过深入理解电商业务知识,利用统计学知识,分别从用户、商品和评论数据等多个方面的数据构建了115个特征;在模型搭建方面,主要设计了一个两层融合模型,第一层采用了XGBoost、CatBoost和逻辑回归作为基分类器,从不同的角度考虑用户购买预测,第二层采用加权平均的方法对基类模型的预测结果进行融合,其权重由线性分类器学习生成.实验结果表明该融合模型的F1评分要高于个体分类器,并且多次实验证明,融合模型的稳定性也要比个体分类器好.     

一个简易的智能家居煤气报警器的设计

设计一个简易的、基于单片机的智能家居煤气报警器。以单片机AT89C52作为报警器的主控制器,控制系统电路。以周围气体和温度传感器为辅,实现对泄露气体和温度的检测。报警器的设计采用了模数转换电路,通过数码管晶体显示器可显示气体浓度及室内温度,并且采用移动无线通信技术能将数据实时传送到手机客户端,从而起到报警功能。