甲壳素纤维与棉、毛纤维混纺产品定量化学分析方法探讨

1 试验原理 取棉、羊毛与甲壳素混纺产品,在（50±2）℃条件下,用5％冰乙酸（V／V）溶解甲壳素纤维1h,将剩余棉、毛纤维烘干称重,分别计算出棉、毛纤维和甲壳素纤维的净干质量。     

过热器、省煤器管内除水装置

本台锅炉是催化裂化装置的一个组成部分，由于整体系统尚未安装完结，锅炉本体水压试验合格后当年不能投入运行，为了防止冬季管子不被冻裂，需将过热器，省煤器蛇形管内的水除尽，为解决这一关键对题，在现场研制了吹不装置，此装置设计合理，结构简单，操作方便，通用性强，节省资金，是过热器，省煤器，再热器吹水的理想工具。     

基于微型计算机的电站锅炉运行特性仿真系统

依据基本物理定律,建立电站锅炉热力系统典型环节的动态数学模型并形成系统设备模块库,以欧拉法求解。以２００ＭＷ机组作为仿真对象,采用面向对象方法设计开发了基于微型计算机上的电站锅炉运行特性图形化仿真系统,为分析研究电站锅炉的动态特性提供了一种灵活简便的方法。     

校园网络文化背景下高职院校思想政治理论课教学方法改革探讨

本文通过对高职院校学生思想政治理论课教学面临困境进行分析,提出校园网络文化背景下应改进高职院校思想政治理论课教学方法,并采取相应的措施。     

一种面向异构大数据计算框架的监控及调度服务

各种类型的大数据计算框架存在各自专用的管理方法。传统的监控和调度服务在异构环境下的操作 由于无法获取集群整体的运行状态而受到限制,且无法综合多粒度的运行时资源状态来调度不同的计算作业。这不仅浪费了集群的可用资源,而且增加了计算作业的等待时间。针对上述两个问题,提出了一种面向异构大数据计算框架的一体化监控及动态调度管理服务。该服务可以自动适应并监控多种类型的大数据计算框架及计算作业,并对多类型作业提供一体化调度。针对Hadoop和Storm两种计算框架,实现了原型系统并进行了实验。实验结果表明,所提服务在异构环境下的大数据计算框架中能降低人工操作的复杂度,并且能提高作业的调度效率。     

发动机“心脏”中关键零部件柱塞的高效磨削——用于高效磨削柱塞端面的液体塑料夹具

喷油泵是柴油发动机的重要组成部分，是燃料供给系统最重要的一个部件，因此号称发动机的“心脏”。喷油泵的作用是把燃油的压力升高到一定数值，根据发动机的工作顺序和负荷大小，定时、定量地把燃油经喷油器输送到气缸中燃烧。喷油泵的这种功能是发动机通过带动凸轮旋转，驱动柱塞在柱塞套中往复运动来实现的，因此柱塞加工质量的好坏直接影响到发动机的性能。若柱塞加工精度不够、几何形状超差等就可能造成发动机功率下降、转速不稳定、冒黑烟、熄火或游车现象，严重时会造成飞车事故。因此，加工过程中必须严格控制柱塞的尺寸精度和形位误差。     

171 W,1.3 μm调Q准连续全固态激光器

1.3μm全固态激光及其倍频660 nm激光在医疗、显示、娱乐、科研等领域有着非常重要的应用价值。据报道,当前1.3μm全固态激光输出功率为122 W(连续波)。中国科学院物理研究所许家林等采用自行研制的大功率连续抽运激光头,通过热近非稳区谐振腔优化设计和调Q技术相结合,并利用Nd的4F3/2→4I13/2跃迁辐射获得了1.3μm准连续激光输出,平均功率171 W,光-光效率19%,脉冲宽度171 ns,运转频率5 kHz。实验装置如图1所示,每个激光头抽运功率为600 W,激光头中所用的Nd∶YAG激光晶体尺寸为5 mm×100 mm,掺杂原子数分数为0.6%;在两个相同的激光头…     

面向主动式BPM的IoT服务动态绑定方法

在现有的物联网(IoT)服务及业务流程管理(BPM)系统研究的基础上,提出一种面向主动式BPM的IoT服务动态绑定方法。首先,该方法构建了从时序序列中学习情境信息及IoT服务绑定规律的模型,并预测可绑定的IoT服务列表。该模型基于双向门控循环单元(Bi-GRU)搭建编码器解码器结构网络模型,引入注意力机制,通过优化神经网络结构提取时序数据依赖关系,从而通过该预测模型提升BPM系统的主动性。其次,将用户任务与边界非中断事件相结合实现IoT服务动态绑定活动,该活动通过集成上述预测模型和IoT服务动态切换及多IoT服务并行运行架构实现BPM系统在运行时动态绑定IoT服务。实现面向主动式BPM的基于情境感知的IoT服务动态绑定系统,基于液化天然气(LNG)危化品海上运输安全监管场景进行案例分析,对系统中预测模型的性能进行了定量的实验评价。经过对比,提出的预测模型在多项指标中均优于其他模型。案例分析和实验结果验证了方法的有效性。     

深度神经网络在无源定位中的应用研究

针对无源定位中噪声统计特性不准确和对多源信息的综合利用,提出一种利用深度神经网络（DNN）的无源定位方法,该方法将训练集数据输入到深度神经网络中进行学习训练,利用随机失活这一正则化方法提高了模型的泛化能力,对模型的超参数选择进行二维搜索,最终得到深度神经网络模型的最优参数设置。将其和传统的无源定位方程解算方法以及单层神经网络模型进行对比,仿真结果表明提出的方法能有效降低噪声对无源定位的精度影响,增强了系统鲁棒性,同时也证明了深度神经网络对多源信息的综合利用能力。     

河北省城市供水水库水质状况

河北省水资源紧缺,尤其城市供水成为社会普遍关注的问题。我省部分城市引上游水库存蓄水作为城市供水水源。同时南水北调工程建成后,可结合现有的大中型水库、洼淀进行调蓄,充分发挥综合供水效益。为此,现有大中型水库水质状况,能否满足城市供水要求,是值得研究的问题。本文采用1991～1996年的水质监测资料对6年来各大中型水库的水质状况作综合评价,供有关部门参考。