空调冷热源的选择与经济性分析

以天津某办公建筑为例,采用温频法(BIN 法)和费用年值法比较了土壤源热泵、电制冷 集中供热、直燃机3种空调系统冷热源的经济性。土壤源热泵的系统造价最高,但年运行费、费用年值在3种方案中最低,具有较好的经济性。     

络合离心萃取法在高浓度含酚废水处理中的应用

介绍了络合离心萃取法在含酚废水处理中的应用情况。该方法的采用,解决了高浓度含酚废水处理这一技术难题,与传统的工业处理方法相比,投资省,占地面积小,设备操作弹性大,消耗低,不但降低了环境污染,而且可回收废水中的酚重新利用,效果显著。     

基于多视平均和共轭相乘处理的SAR图像域DPCA慢动目标检测新方法

天线相位中心偏置(DPCA,Displaced Phase Center Antenna)技术应用于双通道SAR图像域检测地面慢动目标,具有操作简单、高效实用的特点,因此寻找性能更优的DPCA检测量具有重要的理论和实际意义.本文在深入分析经典图像域DPCA检测量存在的不足的基础上,引入多视平均、共轭相乘处理,提出了几种新的DPCA检测量.理论分析和实验验证表明:新DPCA检测量具有杂波和噪声抑制能力强、旁瓣抑制好、定位精度高等特点,说明共轭相乘操作和多视平均处理能够有效地弥补经典DPCA检测量的缺陷,有效提高检测性能.此外,理论推导了随机噪声和通道之间的绝对增益误差等干扰因素对DPCA检测量的影响,证明了新DPCA检测量具有较强的抗干扰性.     

基于协方差矩阵的双通道SAR图像域地面慢动目标检测算法的性能对比研究

双通道合成孔径雷达(SAR,Synthetic Aperture Radar)具有巨大的地面慢动目标的检测潜能,备受国内外SAR-GMTI (Ground Moving Target Indication)研究者们的青睐.现有的双通道SAR图像域地面慢动目标检测算法,都可归为对协方差矩阵的合理分解和变换.本文分析和对比了各种基于协方差矩阵的慢动目标检测算法:首先,对现有算法进行了归纳分类,在此基础上分析比较了每类算法的基本原理,并阐明了它们各自的优缺点.进而,结合实验验证,分别从杂波抑制能力、稳健性、动目标ROI(Region of Interest)获取精度、多视处理的影响以及抗干扰性等方面作了进一步地对比分析,全面总结了现有算法的检测性能.最后,结合现有算法存在的不足,指出寻找更优的动目标检测量的攻关方向,完善和发展了双通道SAR地面慢动目标检测理论.     

二维数学模型在泵站上游水动力研究中的应用

泵站上游区域的水动力条件直接关系着泵站的运行状况,因此,为了解决其水动力条件,对一维、二维、三维水动力数学模型及泵站上游不同区域的水动力特性进行了分析,根据分析结果,提出了针对不同区域采用不同类型数学模型的技术方法,并将该方法用于对化子闸泵站上游整体区域水动力特性的研究。在研究过程中,采用了含自由水面的平面二维水动力模型以及简化的二维水动力模型,对泵站前池水流分别进行了水动力特性数值模拟研究,得到了满足工程研究需求、符合物理规律的研究结果。研究结果表明：所提出的技术路线可行有效,实际采用的方法科学合理,研究成果可为类似泵站工程的设计研究提供技术支撑,也可以为其他相关工作提供参考与借鉴。     

V-SLAM深度学习闭环检测研究进展与展望

闭环检测是同步定位与建图（simultaneous localization and mapping,SLAM）中的一个重要组成部分,用于减少移动机器人在位置估计和构建环境地图时产生的累计误差。传统方法采用人工设计的特征,但在外界环境中容易受到光照、天气和视点变化等因素所带来的影响。随着深度学习技术的发展,闭环检测得到广泛的探索,且在复杂环境中基于深度学习的闭环检测具有较强的鲁棒性。通过梳理闭环检测的背景和发展现状,从基于深度卷积神经网络、自动编码器和语义信息三个方面,对目前视觉SLAM（visual-SLAM,V-SLAM）闭环检测方法的基本原理、算法特点进行了对比分析,并从视觉应用层面上总结了三类方法所适用的场景,最后讨论了闭环检测未来在自然环境变化、多移动目标和实时动态三个方面所存在的挑战和研究展望。     

对偶表面粗糙度对Nano-SiO2改性PTFE复合材料摩擦学性能的影响

为了研究干摩擦条件下对偶表面粗糙度对纳米粒子填充改性聚四氟乙烯（PTFE）复合材料摩擦磨损及转移膜特性的影响规律,本文采用冷压成型、热烧结的工艺方法制备nano-SiO2填充改性PTFE复合材料;采用LSR-2M型往复摩擦磨损试验机评价了nano-SiO2改性PTFE复合材料与具有三种不同表面粗糙度的对偶钢块（GCr15）之间的摩擦磨损性能;利用光学显微镜（OM）、扫描电子显微镜（SEM）和能谱仪（EDS）分别表征了转移膜及磨屑的形貌、微观结构以及化学成分,从微观角度揭示nano-SiO2改性PTFE复合材料的摩擦转移机理。试验结果表明,纯PTFE及不同含量nano-SiO2填充改性PTFE复合材料的摩擦系数均随对偶钢块表面粗糙度的增大整体呈增大趋势,在粗糙度为Ra0.1的对偶表面上复合材料的摩擦系数随着nano-SiO2含量的增加变化相对较小;在三种不同粗糙度对偶表面上,nano-SiO2的加入均有效降低了PTFE的磨损体积,当填充比例为0.5wt%时复合材料在粗糙度为Ra1.2的对偶面上摩擦学性能最佳,磨合时间约为纯PTFE的1/3（缩短了近10min）,耐磨性较纯PTFE提高了34.1%。由此可见,复合材料中nano-SiO2的含量与对偶表面粗糙度存在一定的协同效应,即nano-SiO2的含量与对偶表面粗糙度具有匹配性,合理的摩擦配副能有效促进复合材料的摩擦转移,并能在对偶表面形成覆盖率高、均匀、连续、表面较粗糙且与摩擦方向趋向一致的转移膜,有利于降低材料的磨损。     

“模式识别”课程教学改革探索

为提升研究生"模式识别"课程教学质量的整体水平,强化研究生创新能力培养,本文阐述如何借鉴国际高水平大学在"模式识别"教学中的经验,分析"模式识别"课程的现状和差距并提出教学改革内容和具体措施。依照本文的思路和措施初步进行的教学改革,我们取得了比较明显的教学效果。