基于VFD显示触屏定时器的分析与设计

随着社会对家电产品期望值的提高,智能化成为家电产品发展的必然趋势．目前,智能家电已经能够实现家电附加值的提升．在阐述了电烤箱定时器设计性能指标,以及调研分析的基础上,提出了实现智能电烤箱控制的硬件电路设计方案,对智能电烤箱硬件电路的工作原理进行了分析,并对各个电路模块进行了介绍．同时,进行了定时器电路印制板的设计和指令汇编,实现了智能控制方案,对VFD显示触屏定时器通过调试验证,符合产品的实际工作性能要求．     

钛表面处理对增强钛/瓷结合强度的影响

为了提高钛/瓷结合强度,通过不同方法对钛表面进行处理,研究了钛表面处理后钛/瓷界面组织及结合强度。试验结果表明,烤瓷前进行钛表面喷砂处理,对增强钛/瓷结合强度的影响并不显著,但对抑制钛/瓷界面裂纹的扩展起到积极作用;钛表面预氧化处理能够在钛表面形成一层均匀的氧化膜,使参与界面反应的TiO2增多,反应层增厚,但预氧化温度对钛/瓷结合强度有重要影响;钛表面磁控溅射Zr中间层能够抑制钛表面生成过厚氧化层,而中间层厚度对钛/瓷结合强度也有较大影响。     

港口腹地结构研究——以宁波港为例

从港口腹地的定义和腹地理论出发,利用圈层结构方法和点轴结构法对宁波港腹地结构进行定性描述;定量分析各腹地区域及宁波经济本身对宁波港的贡献率,由此得出宁波港的发展重点应放在浙江省内,依次兼顾内层圈和外层圈,不能盲目拓展腹地的结论.     

计算机云备份技术的特征及可用性评估模型的建立

运用文献法和逻辑分析,对计算机云备份技术的特征及可用性评估模型的建立进行了详尽的分析,从可扩展性、可用性、效率和可靠性等方面论述了云备份技术的优势,提出云备份存储将满足未来出现的大量存储需求,而且以非常好的性价比实现这个目的。最后从吸引性、易学性、易用性以及交互性四个方面对云备份软件可用性评估模型进行了构建。     

基于消费水平的公共设施选址与设计问题研究

公共设施选址需要权衡公平性和效益性,免费设施需要覆盖所有的需求点,而收费设施则以效用最大化为目标。引入Huff重力模型,在最大覆盖选址模型基础上考虑了收费设施的效用最大化,建立预算约束下考虑消费水平的公共设施选址与设计模型,根据该问题的特点,使用遗传算法进行求解。以武汉市某区为例对模型进行了案例研究,分析了预算约束、需求变化及消费水平变化对最优解的影响。     

利用路径优先级实现传感器网络中的拥塞避免

提出了一种基于路径优先级的多路径传感器网络拥塞避免算法.传感器节点通过监测队列剩余空间长度和拥塞状态持续时间实时更新节点的拥塞状态指数(CSI),当检测到CSI发生改变时,计算节点的路由状态指数(RP-SI)并通知其邻居节点,邻居节点更新记录下游节点的RPSI,调整下游路径的优先级.传感器节点根据信息优先级的不同,通过不同优先级的路径发送数据.仿真结果表明,提出的算法在减少网络拥塞的发生和减少网络时延等方面取得了很好的性能.     

格宾生态网在太平港河道整治工程中的运用

随着生态水利的发展,自然和谐观念的加强,常规堤防防护结构难以满足要求。格宾生态网是一种既可保护河岸、加固堤防,又可改善和维持水生态环境的生态形式防护工程。通过格宾生态网在丽水太平港河道整治工程区地层情况因地制宜,就地取材,兼有防护与环境保护两方面的功效的实例介绍,为同类工程提供相关经验。     

安徽网厂调度生产网络组网方案研究与实施

近年来安徽电力工业发展迅速,电网规模不断扩大,安徽省调与各发电厂间的信息传输和数据交换日益增多,网厂间原有的专线互联方式已不能满足现有业务需求。针对这一问题,本文提出了安徽网厂间调度生产网络组网和实施方案,保证网厂间信息传输畅通和电网的安全稳定运行。     

互信息与爬山法相结合的贝叶斯网络结构学习

针对爬山法容易陷入局部最优,而随机重复爬山法时间开销过大的问题,将互信息与爬山法相结合,提出了MI&HC贝叶斯网络结构学习算法。首先利用互信息构建初始网络结构,再从该网络结构开始利用爬山法进行贝叶斯网络结构学习。仿真结果表明:MI&HC算法,对小型稀疏网络结构的学习效果非常好,对较大型的网络结构的学习也能得到令人满意的结果;该算法不需要节点顺序这一先验信息,却能获得与K2算法相当的学习效果。     

Decentralized fault detection and diagnosis via sparse PCA based decomposition and Maximum Entropy decision fusion

This paper proposes an approach for decentralized fault detection and diagnosis in process monitoring sensor networks. The sensor network is decomposed into multiple, potentially overlapping, blocks using the Sparse Principal Component Analysis algorithm. Local predictions are generated at each block using Support Vector Machine classifiers. The local predictions are then fused via a Maximum Entropy algorithm. Empirical studies on the benchmark Tennessee Eastman Process data demonstrated that the proposed decentralized approach achieves accuracy comparable to that of the fully centralized approach, while offering benefits in terms of fault tolerance, reusability, and scalability.