启迪智性,温故求新——李有行教授装饰色彩艺术教学体系的创新魅力

李有行先生是我国著名的色彩教育家,国家二级教授,四川美术学院创办人,第一任校长。他开创的独特的色彩艺术教学体系在二十世纪六七八十年代中国各艺术院校中享有盛誉,被当时赞喻为"北有雷圭元,南当李有行"。他把早年留学法国学习绘画艺术的丰富经验与中国传统绘画艺术相融合,针对培养设计师为目标,创造了著名的李氏色彩教学体系。即从学习"图案艺术"到"绘画写生"再到"归纳色彩写生"完备的训练程序。在应用、设计学科内有效地制定了一整套以培养设计师为目标的"设计色彩"法,即作为艺术家和设计师双重身份的培养目标。     

大红山铜矿原矿输送控制系统改造

通过分析大红山铜矿原矿输送系统实施改造的必要性,阐述了ABB数字式直流调速装置和西门子PLC在原矿输送生产线控制系统中的应用。生产实践证明,该系统投运后稳定可靠,使输送能力有很大提高,获得了显著的经济效益。     

采用CDMA通信的远程照相监控系统

介绍了采用CDMA通信的远程照相监控系统的设计思想、实现功能和工作过程。通过一个基本的点对点的远程照相监控系统,说明了系统的硬件构成、软件的编程方法以及该系统应用的场合和使用它的优缺点。     

塔里木沙漠公路防护林区土壤微生物的立地条件效应

通过分析来源于塔克拉玛干沙漠腹地防护林地的土壤样品,揭示了不同立地条件下防护林土壤微生物的差异及对土壤环境因子的响应规律,主要结论如下:(1)不同立地条件下土壤微生物活性差异极显著,呈现沙垄基部＞沙垄中部＞沙垄顶部＞板结平沙地＞流沙地的规律,而土壤深度间微生物数量表现为10～20cm＞20～35cm＞0～10cm,差异不明显.(2)三种微生物对环境因子的响应有所差异,细菌与土壤总孔隙度、含水量有显著正相关关系.与全K含量显著负相关;放线菌与全P、全K和全盐含量明显负相关,与全N正相关;真菌与全K、全盐含量负相关,与有机质含量和孔隙度大小正相关.(3)土壤不同深度范围内土壤因子对微生物活性的影响程度不同,0～10cm土层主要取决于有机质和N素含量;而土壤盐分状况和孔隙结构对10～20cm微生物较为重要;20～35cm土层中微生物需要满足一定养分供应和土壤结构.因此,土壤微生物对不同立地条件下土壤环境条件响应不同,微生物种群数量表现出一定差异,最终可能影响到微生物在土壤养分转化和促进土壤发育中的作用.     

SAR地面处理系统中基于XML的网络管理

提出了一种适用于SAR地面处理系统网络监控的框架模型,该模型包括监控中心、节点和监控终端。模型各实体间采用XML作为信息交互的平台,并且提出了基于服务的网络节点逻辑划分的方案。该模型的监控范围涵盖了对硬件平台的监控到网络系统专有的业务逻辑监控,是一套完整的基于服务的系统状态监控方案。     

基于SPRINT分类算法进行医学预后分析的研究与应用

SPRINT算法是一种具有良好扩展性且能实现并行处理的数据分类方法,可以方便地从算法生成的决策树提取规则.在使用海量医学数据库进行预后分析中,它是值得推荐的一种研究方法.对该算法进行了深入研究,并在预后分析中进行了应用,对于类似医学信息处理有启发意义.     

基于ARM9的嵌入式LINUX地震数据采集系统设计

本文简要地介绍了微处理器AT91RM9200和嵌入式LINUX操作系统,同时计论了地震数据采集系统的硬件设计以及相应的软件设计方法.     

变流器辅助换流的柔性切换开关拓扑与控制

分布式新能源渗透率的快速提高,在提升配电网灵活性的同时也加大了其运行调控难度。为此,文中提出一种新型配电网柔性切换开关设备,开关由集成门极换流晶闸管(integrated gate-commutated thyristor,IGCT)与并联电压型变流器组成,其中针对并联电压型变流器采取虚拟同步发电机控制,可实现负载在不同馈线间的平稳切换。文中首先将所提柔性切换开关与柔性多状态开关及机械开关的主要特征进行比较;然后,分析柔性切换开关在故障前、故障中和故障后的工作模式,并研究在3种工作模式间进行柔性切换时的切换逻辑;最后,通过基于RT-Lab的控制在环实验模拟开关在不同馈线间切换的过程,获得不同工作模式下和柔性切换过程中的电压电流波形。实验结果表明柔性切换开关具有短时电压支撑能力,在不同馈线间切换的过程中不产生电压电流冲击。     

基于自校准技术的半球谐振陀螺正交误差的辨识补偿

在静电刚度校正技术的基础上,结合自校准算法,该文提出了一种实时辨识补偿正交误差的理论模型,并在两件套平面电极的半球谐振陀螺上进行了理论仿真和实验验证。结果表明,该方法不仅适用于半球谐振陀螺的力平衡和全角两种工作模式,还适用于虚拟进动的情况。此外,该文提出的补偿方法不会影响正交环路的控制精度,且对陀螺检测和驱动电路的增益和相位误差不敏感。     

并行智能优化算法研究进展

基于种群迭代搜索的智能优化算法在农业、交通、工业等很多领域都取得了广泛的应用.但是该类算法迭代寻优的特点使其求解效率通常较低,很难应用到大规模、高维或实时性要求较高的复杂优化问题中.随并行分布式技术的发展,国内外很多学者开始着手研究智能优化算法的并行化.本文首要介绍了并行智能优化算法的基本概念;其次从协同机制、并行模型以及硬件结构3个维度综述了几类常见的并行智能优化算法,详细分析阐述了它们优点及不足;最后对并行智能优化算法的未来研究进行了展望.