基于“双碳”和不同管理评价体系下华南地区校园海绵城市设计策略探讨

在节能和减碳的需求和视角下,对比不同管理评价体系下的海绵城市设计目标并据此对设计策略进行探讨,从多角度辅助构建节能降碳、经济合理、生态适宜的场地雨水管理策略。华南地区校园气候与下垫面特征下多种设计策略的目标可达性分析发现灰绿结合的设计策略与当地条件最为匹配,增渗对于实现年径流控制目标非常关键,各类设施规模与控制能力之间并非线性关系,通过模型模拟可获得较为经济的设施设计规模。本研究为提升城市雨水管理效率提供依据,同时也为多重认证项目提供设计参考。     

新型公共媒体的安全机制研究与实现

研究了公共媒体系统中的私有安全机制的目的和要求,提出了基于内容的安全机制,该机制由制作节目端和公共媒体终端构成,考虑了MPEG-2节目的码流特性,安全机制核心由特征提取算法和散列算法构成,具有很好的兼容性和可靠性.     

嗜热真菌单宁酶的克隆表达及在柿子汁中的应用

对嗜热烟曲霉中的单宁酶基因afTanA在毕赤酵母中进行异源表达,分析重组酶的酶学性质及其对柿子汁抗氧化性的影响。研究表明,afTanA基因由1 767 bp碱基组成,编码588个氨基酸和一个终止密码子,存在1个Kex2酶切位点(Lys315-Arg316),其催化活性位点为Ser202、Asp455和His501。重组菌株经48 h诱导,重组AfTanA酶活力达到678U/mL。AfTanA的最适反应温度为40℃,最适pH5.0。不同金属离子浓度对酶活力的影响存在差异,在低浓度(1mmol/L)条件下,Zn2+使AfTanA酶活力提高49.65%,而Cu2+和Fe3+使该酶活力分别降低约78%和98%;在高浓度(5mmol/L)条件下,Zn2+使AfTanA酶活力降低47.12%,Cu2+和Fe3+能够完全抑制AfTanA活性。柿子汁经重组单宁酶AfTanA处理后,其抗氧化性能力显著提高,DPPH、ABTS自由基和·OH清除率分别提高15.79%,12.78%,3.4%。单宁酶AfTanA在毕赤酵母中实现了高效表达,并在果汁加工工业中具有良好的应用潜力。     

微尺度库埃特流动与传热的数值研究

微细通道内流体流动的研究是一个新兴的研究领域.以微库埃特流作为流动模型进行研究,通过对一般微流动的物理机理的探讨,建立相应的速度滑移和温度跳跃边界条件,采用宏观方法来模拟稀薄气体流动.通过对不同Kn数值下速度、温度、压力分布曲线分析,得出结论:库埃特流是靠剪切力流动的,在流动方向上存在剪切应力;黏性热引起气体温度增加,且Kn数值越大,温度增加越快;在过渡区的开始处热流取得最大值.     

生物接触氧化流化床处理氨氮污水的实验研究

为了提高生物接触氧化流化床处理氨氮污水的脱氮效果,采用生物接触氧化流化床在自然温度下处理人工配制模拟生活污水实验的方法,研究了氨氮污水脱氮处理的可行性、方法与效果。实验结果表明:氨氮被氧化成硝酸可由两类独立的细菌分别催化完成;反应的适宜温度为20~35℃;亚硝酸菌的最适pH值为7~8.5之间,硝酸菌为6~7.5;亚硝酸菌和硝酸菌溶解氧质量浓度在0.5 mg/L以上才能取得较好的硝化效果。反应器内填料粒径在10 mm左右有利于提高氨氮的去除效率;间歇式进水方式使活性污泥具有良好的沉降性,可为氨氮的去除提供良好的环境条件。     

红外成像系统在空中目标红外特性测量中的应用

武器系统研制、红外制导、红外隐身与反隐身技术的发展均离不开对目标和环境红外辐射特性的测量与研究,但迄今为止,复杂目标和环境的红外辐射特性仍主要依赖于实验测量。通过对近几年飞机红外辐射特性空空测量试验总结分析,描述了红外成像系统在空中目标红外特性测量中的应用技术。     

屏蔽聚磺钾钻井液解决KS—1井超高压差粘卡问题

针对KS—1井存在的多套压力系统、各层压力系数相差大及地层渗透性好的特点,在分析四次压差卡钻原因的基础上,探讨了解决该井易发生压差卡钻问题的方法。经过室内及现场试验证明,用屏蔽聚磺钾钻井液效果最好,此种钻井液抑制性、屏蔽防透性、润滑性及流变性等各相关性能都较好,从而有效地解决了KS—1井因超高压差发生卡钻的难题。     

面向变刚度复合材料筒壳高效屈曲分析的变保真度迁移学习模型

相较于传统直线铺层设计的复合材料筒壳结构,变刚度复合材料筒壳结构通过曲线纤维路径铺层,可以极大地增加复合材料的设计空间,进而获得更优的抗屈曲能力。为了准确描述曲线纤维路径,需要针对变刚度复合材料筒壳建立精细有限元模型,因此对屈曲分析和优化效率带来了较大的挑战。本论文以变刚度复合材料筒壳结构的线性屈曲及后屈曲承载力快速预测为目标,提出了一种变保真度迁移学习模型的构建方法。首先,针对变刚度复合材料筒壳结构建立合适的高保真度、低保真度模型;然后,基于大量低保真度样本数据作为源域样本集建立并训练深度神经网络,得到预训练模型;最后,以少量高保真度样本数据作为目标域样本集对最后一层神经网络参数进行微调,训练得到变保真度迁移学习模型。变刚度复合材料筒壳线性屈曲和后屈曲算例结果表明,在达到相同的预测精度水平时,变保真度迁移学习模型比直接采用高保真度样本数据构建的代理模型分别节约了47.7%和62.3%的计算成本,验证了提出方法的高效率优势。同时,与基于桥函数构建的变保真度代理模型和Co-Kriging进行比较,所提出方法在不同高保真度、低保真度样本数据组合下均具有更优精度,验证了提出方法的高精度优势。