SDL语言中的面向对象概念

介绍ＳＤＬ语言最新版本中的面向对象语言机制,探讨与此相关的概念及其使用方法。在分析类型与实例在系统规范中的区别和联系的基础上,举例说明类型的定义和使用方法,介绍了在面向对象框架下类型的一般化和专门化概念,最后指出ＳＤＬ语言中面向对象概念的不足之处并提出了相关的改进思想。     

洛可可风格荷叶边在现代女装中应用研究

文章分析了洛可可风格荷叶边特点,结合实例探讨了洛可可风格荷叶边元素在现代女装中的应用,并设计了一款洛可可风格荷叶边女装,旨在为现代女装设计提供一定参考.     

基于演化构件模型的软件演化研究

基于CBD,从软件演化的角度提出了演化构件的概念模型、技术模型以及演化构件关系运算的相关理论,建立了演化构件关系图到演化构件关系运算表达式的转换算法,为用代数理论研究构件的属性、行为特征以及软件演化提供了理论基础和依据。系统地分析了软件演化过程中的波及效应及构件贡献度,为控制软件演化过程、制定合理的演化方案提供了技术支持。     

大孔树脂纯化寒富苹果渣多酚工艺优化

通过研究10种大孔树脂对寒富苹果渣多酚的静态吸附及解吸性能,筛选出一种最佳的大孔树脂,并利用这种树脂对寒富苹果多酚的纯化工艺进行优化。结果表明:HPD-826型树脂有较好的吸附和解吸性能,经实验确定其纯化苹果多酚的最佳动态吸附条件:苹果多酚提取液pH为5,浓度在0.5～0.8mg/mL之间,上样速度1mL/min;最佳洗脱条件:洗脱液为60%的乙醇溶液,解吸温度20℃,洗脱流速0.5mL/min。在此条件下,纯化样品的多酚纯度为52.26%。     

中美俄输气管道工艺设计标准差异研究

中亚地区是我国海外管道投资合作重点地区。为提高管道输送工艺设计的科学性和经济性,应研究国标、美标和俄标在管道输送工艺设计方面的技术差异,包括地区等级划分、壁厚计算和压力试验等内容。研究表明:国标和美标按照管道沿线户数划分地区等级,俄标按照管段类型和设备功能划分地区等级;国标和美标按照管材屈服强度计算壁厚,俄标按照管材抗拉强度计算壁厚;国标、美标和俄标分别按照设计压力、最大操作压力和工作压力确定强度试验压力。由此得出结论,应酌情提高国标地区等级的户数,俄标的壁厚计算值高于美标和国标,俄标在试压介质和稳压时间上更严格,国标在高强度水压试验方面,与美标和俄标存在差距。     

基于组件评估的软件结构权衡分析方法ATAM

软件结构权衡分析方法(ATAM)是一种评估软件结构的技术，它不仅用于软件系统的结构的特性评估，还能在有质量冲突体系中做出折衷。利用这种方法，评估者可以检查出那些存在于软件体系结构中的潜在的危险。通过对不同学科中评估方法和理论概念的研究，获得一组基本的组件，用它来开发一种新的评估方法，或者去分析某一现存的评估方法，进而改善这一评估方法。     

基于长短时记忆神经网络的风电机组滚动轴承故障诊断方法

风能作为一种绿色能源在我国能源结构中发挥着越来越重要的作用;风电机组的滚动轴承作为传动系统的重要组成部分,是其主要故障部件之一;随着风电规模的不断增长,及时地发现风电机组滚动轴承的故障对风电场安全稳定运行具有重要意义;针对传统回归神经网络存在的梯度消失问题,提出了利用长短时记忆神经网络对风电机组滚动轴承进行故障诊断的模型;首先,利用小波包变换对风电机组滚动轴承振动信号进行处理,提取其特征向量,将其作为长短时神经网络的输入,从而诊断出风电机组滚动轴承的3种常见故障;通过算例分析,结果表明所提出的方法能够有效地对风电机组的滚动轴承进行故障诊断,并且在故障特征量差异不明显的情况下长短时记忆神经网络仍具有良好的故障诊断性能,说明了该方法的可行性和有效性。     

面向应急救援的多源数据融合技术

地震灾害发生后,为实现生命体的快速发现和科学救援,需要多源数据的辅助支撑.遥感数据、现场环境数据、危险设施分布数据、生命体征数据、生命探测设备运行状态数据以及历史数据,共同构成了应急救援场景下的多源异构数据集.本文面向应急救援领域的数据统一监管、多维分析等应用需求,深入研究多源异构数据的三维空间融合分析技术,提出了一种基于WebGL渲染技术的无插件三维空间融合方案,研制应急救援数据融合可视化系统,实现统一时空框架下应急救援场景所需多源异构数据的融合表达,辅助作业人员进行联动态势分析,帮助指挥人员进行指挥决策,大幅提高应急救援现场应用的工作时效.     

智能配电网自我认知过程

根据电力系统所面临的挑战、智能电网的智能配电网是智能电网发展的重要方面.对智能电网的研究,主要的是如何让电网具有智能.通过将结构主义、功能主义和行为主义三种方法和谐统一的“机制主义”及人类智能系统模型,完成对“信息→知识→智能”转换过程,把它们统一起来成为完整的人类认知过程,解析和定义智能配电网信息及其转换和自我认知过程.在人类智能系统模型下,重新解释DFSM及其智能系统对智能配电网的重要意义.使得智能配电网在经过自我认知过程后,能够更加方便的对整体和部分进行有效的仿真和模拟,在长期的认知过程循环中逐步建立智能配电网的知识库和策略库,作为智能配电网具有智能化的基础,最终使得智能配电网具有拟人特性和管理、协调、控制、优化、维护自身和被控对象.     

基于边缘检测的SAR图像自适应区域分割

受相干斑噪声影响,合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar,SAR）图像成像质量低,目标判读困难。针对传统方法对SAR图像分割存在噪声敏感、细节缺失、过度分割等问题,提出一种基于边缘检测的SAR图像自适应区域分割方法。首先引入双边滤波构建级联滤波器,对SAR图像进行保边抑噪;然后建立基于纹理复杂度的阈值估算模型,实现阈值自适应目标SAR图像边缘检测;最后提出基于边缘特征的自适应区域生长分割方法,较好解决了传统区域生长算法对SAR图像分割时出现的过度生长和过度分割之间的矛盾问题。该方法综合利用了SAR图像二维熵、边缘灰度信息、区域灰度信息,实现了对单极化目标SAR图像的自动分割。实验表明,相较于其他传统分割方法,该方法保边抑噪能力更强,目标细节检测更准确,较好解决了SAR图像过分割问题。