利用均匀设计和MATLAB软件优化L—异亮氨酸发酵条件

采用均匀设计法考查了L-异亮氨酸生产茵黄色短杆菌Brevibacterium flavum的种子培养基和发酵培养基中几种主要成分对L-异亮氨酸发酵的影响，通过MATLAB软件分析获得最佳种子培养基和发酵培养基配比，在此条件下该菌株可产L-异亮氨酸15．1g／L。     

青海电网调度自动化局长,总工子系统

青海电网调度自动化局长、总工子系统，是青海电网调度自动化系统应用功能的扩展，它采用多种灵活的编程技巧，电路简单，工作方式灵活可靠。它为青海省电力局的省局领导及时掌握并指挥电力生产发挥了重要的作用。     

桁架三角型组合挂篮的可行性研究和设计

对桁架三角型组合挂篮的结构形式，计算模型，主要力学性能和参数作了介绍，并对该挂篮的可行性及使用特点作了分析和探讨。     

养护温度对高强轻集料混凝土强度和抗渗性的影响

研究了高强轻集料混凝土在高温养护条件下强度和抗渗性变化情况。Cl^-抗渗性采用电场加速方法;水抗渗性采用表面吸水法测试。结果表明,湿集料混凝土在50℃后强度就急速下降,而干集料混凝土85℃养护时温度下降不明显。混凝土Cl^-抗渗性和电阻随养护温度的提高而降低,且干集料混凝土的Cl^-抗渗性和电阻比湿集料混凝土要高得多。养护温度对水的渗透性无显著影响,但湿集料混凝土的吸水量要比干集料混凝土高出20％左右。干集料混凝土抗渗性好的原因是由于干集料的吸水作用使得混凝土过渡层变得致密所致。     

Riemann-Liouville分数阶图像增强算法及其电路实现

为了解决整数阶微分对图像纹理增强效果不明显及Grümwald-Letnikov（G-L）微分后会使RGB彩色图像边缘色彩失真的问题,提出了一种Riemann-Liouville（R-L）分数阶图像增强算法并讨论了该算法的电路实现.从R-L定义出发,推导出分数阶微分方程,构造了数字图像8个方向上的0~1阶分数阶微分模板并讨论了其数值运算规则,在此基础上构造并实现了数字图像的R-L分数阶微分电路,并在HSI空间对I分量进行分数阶微分实现彩色图像增强.实验结果表明,该算法能比较明显地增强图像的纹理和边缘细节,增强后的图像清晰度和对比度提高,图像视觉效果明显,具有非线性增强灰度图像和彩色图像的复杂纹理特征及边缘信息的独特优势和良好效果.     

连续子波变换数值实现中尺度采样间隔的确定

为了确定连续小波变换数值实现中各种母波相应尺度采样间隔的最佳值，按照数字信号序列的最高数字频率等于或小于。的两种情况，论证了均匀点格采样时连续子波变换数值实现中Morelet母波以及偶对称或奇对称的各阶高斯函数导数解析母波的尺度采样间隔的最佳取值，奇对称母波数值实现中同时所需的时间平移量，偶对称或奇对称的各阶高斯函数导数解析母波的相应数字滤波器的波动情况。本结果应用于信号小波分析的工程实现和理论研究，试验结果与理论结论完全符合。     

将分数阶微分演算引入数字图像处理

为了系统论述图像分数阶微分对纹理细节的增强能力及其侧抑制原理,提出数字图像分数阶微分掩模及其运算规则。论述了分数阶微分的动力学物理意义并推导了分数阶微积分与经典时-频分析之间的关系,分析了在一定条件下二维分数阶微分的可分离性;其次,从信号处理和生物视觉神经模型两个角度提出图像分数阶微分的高斯差感受野模型,并分析其产生的特殊马赫现象;最后,提出并论述了数字图像分数阶微分掩模及其运算规则。计算机数值实验结果表明,对于纹理细节信息丰富的图像信号而言,分数阶微分对灰度变化不大的平滑区域中的纹理细节信息的增强效果明显优于整数阶微分运算。     

220 kV金属氧化物避雷器故障类型分析与处理

对近年上海220 kV金属氧化物避雷器故障进行分析,介绍了避雷器在线监测仪指针卡涩引起示数偏大、避雷器表面脏污或内部受潮等引起发热的问题,针对不同故障现象列举了带电检测和停电试验等故障诊断方法,并总结了故障诊断过程中的注意事项,以保证人身及设备安全.     

基于断裂力学的诱导裂缝性井漏控制机理分析

诱导裂缝性井漏是钻井过程中常见的井漏类型,控制此类漏失的关键是阻止裂缝的延伸.应用岩石断裂力学的理论与方法,揭示了钻井液堵漏阻止诱导裂缝延伸的作用机理.分析了堵漏后裂缝内压力分布,提出人工隔墙对裂缝壁面的支撑应力应与钻井液的液压相等的新观点;建立了诱导裂缝性漏失堵漏的断裂力学模型,推导了裂缝尖端应力强度因子的计算公式;研究了堵漏材料不同封堵住置形式对阻止诱导裂缝延伸的影响,提出堵漏材料在裂缝入口后较短距离内的封堵为封堵诱导裂缝的最佳位置形式,堵漏评价装置必须能反映这种封堵形式;给出了堵漏阻止诱导裂缝延伸的必要条件,即裂缝尖端部分流体压力必须低于水平最小主应力,增加缝内流动压降或加速缝尖段内流体压力耗散有利于裂缝的阻裂.     

一种基于点集自适应分组构建Voronoi图的并行算法

论文提出一种基于点集自适应分组构建Voronoi图的并行算法,其基本思路是采用二叉树分裂的方法将平面点集进行自适应分组,将各分组内的点集独立生成Voronoi图,称为Voronoi子图;提取所有分组内位于四边的边界点,对边界点集构建Voronoi 图,称为边界点Voronoi图;最后,针对每个边界点,提取其位于Voronoi子图和边界点Voronoi 图内所对应的两个多边形,进行Voronoi多边形的合并,最终实现子网的合并.考虑到算法耗时主要在分组点集的Voronoi图生成,而各分组的算法实现不受其他分组影响,采用并行计算技术加速分组点集的Voronoi图生成.理论分析和测试表明,该算法是一个效率较高的Voronoi图生成并行算法.