基于受激布里渊散射光学发生器和放大器的理论分析

本文在受激布里渊散射基础上，对其光学参量发生器和放大器的特点进行了理论研究，同时分析了相位 失配量在相应参量过程中对相位共轭光反射效率、泵浦阈值功率以及放大倍数的影响．这为进一步利用放大器提高 相位共轭提供了理论参考，具有一定指导意义．     

大出口角离心泵叶轮内部流动的PIV测量分析

本文利用可视化的激光粒子成像测速技术(PIV)对一个大出口角的离心泵叶轮进行了内部流场的速度测量。结果证明离心式叶轮内部的流动基本是符合势流理论的。但在靠近叶片压力面处存在一个弱射流-尾迹结构。     

兼顾效率和公平的电网企业业扩服务综合评价方法

业扩报装服务作为供电服务最核心的业务之一,是电网企业直接对接客户、服务客户的窗口业务,在提高客户满意度、增加客户黏性和配合企业市场化改革等方面具有重要作用。设计了一套兼顾效率和公平性的业扩报装服务评价指标体系及其评价模型;在此基础上,基于计划评审技术提出了描绘指标的标准化概率分布曲线的方法,并据此开展了效率指标和公平指标的双维度指标评价;依托某地区的数据样本开展算例分析,将样板数据计算结果和标准概率分布函数进行了对比分析。结果表明,从公平性指标值以及样本曲线可以反映出数据样本的离散度和不公平性,并对比出不同地区之间的业扩报装服务水平的不平衡及不充分问题。     

荆州背斜带入井液伤害评价及增产对策研究

江陵凹陷新沟嘴组陵76井块和沙32井块在滚动勘探开发及试采工作中发现,区块储层相对孔喉细小、储层敏感性强,在钻井、试油试采及开采过程中容易受到污染,从而导致求产成功率偏低,或者在求产过程中不能有效稳产。本次研究以陵76斜-2井和沙32井油气储层为研究对象,通过结合储层岩石学特征,开展了室内相关实验,并提出了针对性措施,为研究该区油气层增产开发提出了新的发展方向。     

三角花键拉刀的啃齿及其预防

EQ—140载重汽车转向万向节叉的内三角花键采用半自动拉削加工,经常发生拉刀啃齿现象,轻则在工件齿顶或齿侧形成啃切拉伤,重则在拉刀齿及齿槽上发生堆屑,将工件上对应的整条齿拉掉。为了解决啃齿问题,我们通过分析该拉刀结构和拉削实验证明,动态轴向拉削力不平衡会产生轴向弯矩,并在拉刀最大挠曲变形处发生啃切,并针对这种情况提出了具体的改进措施。     

动力型热管内R134a流动凝结传热过程的特性

针对动力型热管内流动凝结传热过程中的特性复杂未知,搭建了动力型热管冷凝特性测试实验台。对不同流量及干度下的R134a管内流动凝结过程中的压降特性和传热特性进行了实验研究,实验结果表明：压降随着管内工质质量流量和气体干度的增加而增加,与文献中3种不同压降模型进行了比较,得出Muller-Steinhagen-Heck模型能更好地预测管内流动凝结过程中的压降特性。传热系数随着管内工质质量流量和气体干度的增加而增加,并且低干度区的增长斜率要明显大于高干度区的增长斜率,与文献中4种不同传热模型进行了比较,得出Chen模型能更好地预测管内流动凝结过程中的传热特性。该研究为泵的选择、换热器的设计、系统的优化以及两相流凝结相变过程的研究提供了理论参考。     

广东:“十一五”期间拟投资11000亿元重点建设“十大工程”

本刊讯 日前,广东省委常委、 常务副省长钟阳胜在广东省十届人 大常委会第二十一次会议上透露, “十一五”五年是广东省经济社会发 展的重要转型期,广东省将投资 11000多亿元重点建设“十大工 程”。 “十大工程”包括如云浮至广西 苍梧(平台)、韶关至江西赣州等出 省高速公路(广东段)和珠三角外 环、广珠西线、广深沿江、汕梅等省内 高速公路;武广客运专线、洛湛、厦深 沿海、赣韶等出省铁路,广珠、广深西 线、广湛复线等省内铁路,以及广州、     

一种起动装置用永磁减速微电机

在一些伺服系统中常需要电动机短时工作。受传统直流伺服电动机的设计影响,电机往往设计得外径较大,转矩达不到要求。结合轿车,摩托车起动电机的设计和结构特点,此种电机可参考制造。此种电机有永磁直流电动机,行星减速器,驱动齿轮和螺管式电磁开关组成。电磁开关通...     

Progressive framework for deep neural networks:from linear to non-linear

We propose a novel progressive framework to optimize deep neural networks. The idea is to try to combine the stability of linear methods and the ability of learning complex and abstract internal representations of deep learning methods. We insert a linear loss layer between the input layer and the first hidden non-linear layer of a traditional deep model. The loss objective for optimization is a weighted sum of linear loss of the added new layer and non-linear loss of the last output layer. We modify the model structure of deep canonical correlation analysis (DCCA), i.e., adding a third semantic view to regularize text and image pairs and embedding the structure into our framework, for cross-modal retrieval tasks such as text-to-image search and image-to-text search. The experimental results show the performance of the modified model is better than similar state-of-art approaches on a dataset of National University of Singapore (NUS-WIDE). To validate the generalization ability of our framework, we apply our framework to RankNet, a ranking model optimized by stochastic gradient descent. Our method outperforms RankNet and converges more quickly, which indicates our progressive framework could provide a better and faster solution for deep neural networks.     

基于风险降低值的输电检修优化模型及应用

智能电网融合了大量通信技术、计算机技术、可再生能源并网技术,在某种程度上增加了电网的不确定性,对输电检修提出了新的挑战。为此建立了以风险降低值最大化为目标、以检修资金和人员为约束条件的输电检修优化模型,并采用基于动态规划的松弛线性规划算法对模型进行了求解。实例应用结果表明,以系统风险降低值最大化为目标来安排输电检修任务合理、可行,且通过优化资源分配能进一步增加风险降低值。