温度极化对膜蒸馏过程的影响研究

采用直接接触式膜蒸馏，以纯水为料液，考察了材料及结构不同的5种微孔疏水膜的渗透性能．分析结果认为，膜的渗透系数和温度极化系数共同影响着膜通量的大小．实验还考察了料液温度和流率对膜通量及热效率的影响，利用膜及膜两侧边界层内传热传质理论对此进行了分析讨论．因温度极化系数随操作温度变化，可通过控制适宜操作温度获得大膜通量和高热效率．增大料液流率可强化传热，使温度极化减弱，膜通量增加．     

液体炸药的发展及现状

以液体炸药的分类、制备、特性和应用等为切入点,较为详细地论述了液体炸药的现状和发展。指出混合液体炸药因具有原料来源广泛、制造简便、综合性能良好等许多独一无二的特性,而被广泛应用于军事和民用领域,并获得了长足的发展。同时警告液体炸药已成为恐怖分子实施爆炸恐怖活动的主要选择。建议加强液体炸药相关原料的管理。     

Numerical simulation for rheological characteristics of alternating distribution of soft and hard rock layers

The difficulty of selecting appropriate rheological model and parameters for the alternating distribution of soft and hard rock layers was often encountered due to the unhomogeneity, discontinuity and anisotropy of rock mass. The Burgers and generalized Kelvin models were applied to the soft and hard rock respectively and the rheological parameters were obtained based on the method of optimum separation. By using the simulated code FLAC^3D, the stability of surrounding rocks of a certain underground plant was analyzed. The effect of surface load and weakening the parameters intensity of argillaceous and bioclastic interlayers between soft and hard rock on rheological behavior of layer composite rock mass was investigated. The results indicate that the rheological characteristics of soft and hard rock layer in composite rock mass can be described well with above two rheological models.     

基于Gabor滤波的灰度图像彩色化方法

提出一种基于Gabor滤波的分层次图像彩色化方法.使用Gabor滤波提取图像纹理特征,利用纹理特征将目标灰度图像分割为多个子区域.其中,每个子区域与源参考图像的单个纹理区域相对应,且拥有单调的色彩;分别对子区域进行彩色化,从而降低全局图像彩色化的复杂度.实验结果表明,此方法能抑制图像颜色传输时颜色的丢失,有效地提高彩色化质量.     

功率受限的无线网络的传输速率控制

无线自组织网络是没有预置基础设施支撑的自组织可重构的自治网络.由于需要克服远近效应问题、干扰问题以及提高信道的空间复用度,并且为了降低网络节点的能耗,提高网络的生存时间和系统的能量效率,网络节点的发射功率受到限制.因此,如何在功率受限的情况下保证网络数据传榆性能,成为无线网络的关键问题.提出了功率受限的无线自组织网络模型,该模型用发送功率的凸函数作为度量效用的指标之一,更加贴切地反映了网络节点功率受限的特点.采用对偶分解的方法求解模型,得到分布式算法,协调节点的传输功率和数据速率,达到全网效用最大化.最后用具体的拓扑和效用函数进行仿真,验证了算法的收敛性,并考察传输速率和功率的关系对网络性能的影响.     

基于优化FBD算法的谐波与闪变综合抑制装置的应用与研究

根据当前电网中存在的实际问题,提出对系统进行谐波与闪变综合抑制的必要性.对传统的FBD(Fryze-Buchholz-Dpenbrock)法进行分析和改进.在此基础上针对三相四线制系统对FBD法进行了优化设计,通过增加一个反馈回路,提高了检测方法的实时性,增强了谐波与闪变抑制装置的动态响应特性.在理论研究与仿真分析的基础上,搭建了基于并联型有源电力滤波器的谐波与闪变综合抑制装置的仿真与实验模型,检测算法采用FBD优化算法,电流跟踪控制电路采用基于滞环比较的空间矢量控制策略.仿真与实验效果验证了检测算法与控制策略的有效性和准确性.     

全台网非线性编辑设备选用与研究

分析了中小电视台在构建高效、实用的非编网时需要考虑的问题,根据实际情况阐述了非编设备的选用要求,并对实现的非编网络系统进行了介绍.     

基于RFID和LSTM的固定资产智能感知方法

针对传统基于射频识别的固定资产感知方法存在射频信号易受环境影响、多个标签互干扰、感知识别精度低等问题,提出一种基于射频识别（RFID）和长短期记忆（LSTM）神经网络的固定资产状态智能感知方法。为克服RFID信号接收时间非连续性导致的识别精度低问题,引入序列分析思想,使用LSTM对一段时间内接收到的RFID信号序列进行模式学习,构建基于RFID和LSTM的固定资产感知模型,实现固定资产位置的二分类辨识。所提方法在高校实验室条件下开展实测实验进行性能验证。结果表明,使用序列分析的固定资产状态感知模型辨识准确率可达 99.26%,比传统基于离散时刻点的 RFID 感知模型辨识准确率高 11.05%,且对多标签的识别准确率可达93.0%。     

基于渐进式分解架构的风电时间序列预测

准确预测风电机组各项指标对准确管控机组和调控电网的供需有着重要意义. 预测指标任务可抽象为风电时间序列预测任务. 目前时间序列预测模型主要采用深度学习模型, 但是风电时间序列具有较强的波动性和随机性, 导致绝大部分模型不能较好挖掘风电时间序列的复杂演化特性. 为解决上述问题, 提出了一种基于渐进式分解架构的风电时间序列预测方法, 该方法首先应用神经网络池化分解方法将复杂的依赖关系简化并应用注意力机制学习长期趋势, 然后运用多变量融合捕捉模块增强了网络整体的多变量关联挖掘能力, 最后, 融合趋势项和周期项对风电时间序列做出准确的预测. 实验结果表明, 该方法在风电时间序列的多步预测中均方误差相比基线模型至高可提升24%, 在多尺度预测长度下表现出预测性能稳定提升的同时, 计算效率显著优于同类模型.     

Ultra-thin Body Buried In0.35Ga0.65As Channel MOSFETs with Extremely Low Off-current on Si Substrates

In this paper, we investigated the electrical properties of the Metal-oxide-semiconductor gate stack of Ti/Al2O3/InP under different annealing conditions. A min...