210t铁水包静置温降过程的数值模拟

通过数值模拟方法,研究了210 t铁水包静置温降过程中铁水包包盖和铁水液位对铁水温降速率的影响.模型中使用S2 S辐射传热模型来考虑渣层与包盖间的辐射传热,并分析了不考虑铁水自然对流对计算结果的影响.结果表明:铁水静置过程计算中,考虑铁水自然对流现象能够明显提高铁水温度的均匀性,并提升计算结果的准确性.使用包盖能够有效...     

网格环境下的电子病历整合设计

不同电子病历在数据上的异构性阻碍了信息的共享,本文采用基于OSGA-DAI的中间件法解决异构医疗数据的集成问题。OGSA-DAI通过Web Service的方式对数据源进行服务化的封装,屏蔽了数据资源在存储管理上的异构。对于数据资源在信息表示上的异构性,则采用信息映射的方法,将原数据库中的数据映射到一张虚拟的表中,使用户不必了解原数据资源的表示信息即可查询获取数据。     

高寒高海拔地区某排土场边坡滑坡模式分析与雷达监测效果研究

为解决高海拔露天矿排土场边坡安全稳定性监测中存在的常规监测仪器布置以及人员值守的高投入和高风险等问题,本文以西藏某露天铜矿排土场边坡为研究对象,选取典型剖面,通过岩石室内物理力学试验获得坡体岩石物理力学参数,采用简化Bishop和Morgenstern-Price极限平衡法方法分别计算排土场不同滑坡模式下现状边坡各分区稳定性系数,针对高海拔地区的独特气候,利用InSAR监测高海拔排土场边坡形变信息,综合评价高海拔排土场边坡安全稳定性,为高海拔排土场边坡滑坡灾害风险预警与防控提供理论和技术支持。     

基于CAN总线的发射机电源监控系统

为了适应现代电子对抗系统对发射机的要求,介绍了一种基于CAN总线的数字程控式发射机电源监控系统,分析了系统的工作原理,详细介绍了软、硬件的设计。     

建筑空调能耗关键变量通用提取方法及工具的开发

建筑空调能耗关键变量是所有可能对建筑空调能耗产生影响的变量中起决定性作用的少数变量。关键变量的确定对于常用的两类能耗预测模型(白箱模型和黑箱模型)都非常重要,基于关键变量而非全部变量建立模型可大大简化建模过程但不过度损失模型精度。关键变量的确定是比较复杂的过程,且容易受到初始边界条件的影响。提出1种关键变量通用提取方法,该方法分别对空调负荷相关和系统相关的特征进行分析,采用Morris法和回归法两种敏感性分析方法从初始变量集中提取出关键变量,并基于Python和Eppy开发了关键变量自动提取工具,该工具适用于不同气候区的各类建筑。案例分析结果表明,使用该方法提取的关键变量集可以用少数变量较准确地描述空调能耗变化。     

一种危险分析软件的设计与实现

危险分析是一个复杂的系统工程,单凭手工完成是难以想象的。本文系统地介绍了系统安全性分析中的危险分析及几种危险分析方法,并提出了一种计算机辅助危险分析的软件设计,最后指出了目前关于危险分析计算机化尚存在的问题,为今后的继续研究提出了新的思路。     

移动Ad Hoc网络自相似业务排队性能分析

对实际网络业务大量的测量表明,网络中的业务量存在着自相似特性,移动Ad Hoc网络中的业务同样具有该特性.目前对于移动Ad Hoc网络方面的研究只限于实测和简单的定性分析.采用更接近实际情况的队列长度有限G/D/1排队模型对移动Ad Hoc网络性能进行了分析和仿真,结果表明自相似业务导致排队性能变差,缓存匮乏,时延和分组丢失概率恶化.为此提出了基于网络规划模型的适用于自相似业务的路由算法.该算法利用多路径备份路由,当链路失效时可以迅速地寻找到新的替代路由,减小缓存中排队时延和丢包率,并对网络的发射功率进行优化提高信道空间的复用度.仿真结果表明,该算法可以改善分组丢失概率,提高网络吞吐量,降低时延.     

基于随机Petri网的P2P存储系统可靠性模型和分析

可靠性是可信性研究的基本内涵之一,也是P2P ( Peer-to-Peer)存储系统研究的关键。P2P存储系统结点具有高动态特征,结点频繁地上下线给系统的可靠性分析带来困难。结点的暂时离线会增加副本数量,从而导致系统不必要的损耗。较多的副本数量会增加系统的可靠性,但是同时会导致系统的一致性维护成本增加。而较少的副本数量又会导致系统的可靠性显著降低。针对副本的数量和可靠性之间的关系,采用随机Pctri建立了P2P存储系统的可靠性模型并加以分析,围绕数据可靠性度量要求和数据副本的数量建立关系模型,从理论上指明研究系统可靠性的目的和基本原则,这可以在系统组建之初帮助优化系统的设计。     

神经网络预测Ad hoc节点流量的路由协议

提出了一种基于神经网络预测模型对网络流量负载进行预测的负载均衡协议NNP-LBRP（Load-Balanced Routing Protocol based on Neural Network Prediction model）,该协议利用RBF神经网络预测模型对Ad hoc网络中的节点流量负载进行预测,根据预测到的下一时刻的流量负载状况,在节点出现拥塞之前提前更换路径,避免中间节点出现拥塞,以此来提高网络的性能。协议中的流量值是以MAC层接口队列长度来衡量,负载均衡中的负载是流量负载。另外,协议在目的节点处采用了延迟应答策略,即在多路径中选择负载最轻的路径应答,对改善网络的性能也有一定作用。仿真结果与AODV路由协议进行比较,数据包投递率提高了约10%;平均端到端延时平均降低了27%;网络开销平均降低了26%。     

基于探测的多信道无线网状网机会路由算法

多信道无线网状网的性能在很大程度上依赖于信道分配和路由选择.现有的多信道无线网状网路由大多没有考虑信道之间的干扰问题,从而导致通信性能下降.针对这一问题,提出一种基于探测的多信道无线网状网机会路由(POR)算法.首先,根据干扰能量,选出最佳通信信道集来降低信道间的传榆干扰.在此基础上,采用探测方式计算路径期望传输时延,确定候选链路集并运用机会路由机制进行数据传输以最小化端到端的传输时延.实验结果表明,POR可以显著地降低平均端到端时延,提高数据包投递率,为数据传输提供实时性和可靠性保证.