Raney Ni催化剂降解含酚废水制氢研究

为了实现生物难降解高毒性的含酚废水的活性和资源化利用,利用碳氢有机化合物与水之间的水相重整反应技术降解含酚废水制氢。考察了温度、酚浓度和液体空速等对Raney Ni催化剂或Sn修饰的Raney Ni（Sn—Raney Ni）降解含酚废水制氢性能的影响。结果表明,在温度543K,压力5．5MPa,酚浓度1mmol／L和液体空速1．42h^-1。下,含酚废水通过水相重整过程可以一步生成H。和CO2等气相小分子,酚的降解率和制氢的选择性分别达到100％和98．6％：Sn修饰的Raney Ni比Raney Ni催化剂具有更好的降解含酚废水制氢的性能。为生物难降解有机废水的处理和含酚废水制氢资源化提供了一种新的方法。     

基于MCS自适应算法的机翼颤振主动抑制

为了有效抑制空间飞行器机翼颤振,探求一种具有良好抗内外扰动性能的自适应控制器,分析了最小控制综合算法MCS（Minimal Control Synthesis Algorithm）的基本原理及其优点。针对三自由度二元机翼颤振模型特点和振动工程领域的控制要求,将其改进运用到机翼的颤振主动抑制上来,并利用Matlab软件仿真控制系统。仿真结果表明,MCS算法能够使被控对象快速跟踪理想参考模型的输出,系统具有较强的抗突风和测量噪声扰动的能力,能快速抑制机翼的颤振。     

基于XPE的嵌入式雷达显控终端系统

采用ETX-PM嵌入式硬件平台,结合Windows XP Embedded操作系统,构建了雷达显控终端系统.该系统根据具体雷达操控应用定制,降低了系统对硬件的依赖性,增加了系统的灵活性;采用EWF保护机制,提高了系统的可靠性和安全性.     

基于RMSprop的粒子群优化算法

粒子群算法对所有粒子采用相同的惯性权重,忽视了单个粒子的特性,导致收敛精度偏低且易陷入局部最优.结合RMSprop算法中对每一个维度进行自适应设置的策略,提出一种自适应惯性权重粒子群优化算法RMSPSO.考虑粒子每一个维度的速度变化及动量,进行自适应动态惯性权重设置,使算法在全局寻优和局部寻优之间达到良好平衡.选取10...     

中外合作设计的思考与实践

该文在阐述中外合作设计历史与现状的基础上,结合工程实例的介绍和分析,总结了合作设计的一些经验体会,并提出了进一步的思考。     

基于机器学习的入侵检测研究

针对现有的检测技术和入侵检测系统还存在一些问题和不足,提出将机器学习方法应用在入侵检测系统中,建立了一个基于学习的入侵检测系统模型,给出了一个基于机器学习的入侵检测系统的设计.该系统不仅能通过模式匹配的方式检测到一些已知的攻击,还能通过自我学习检测到未知的攻击.     

基于ROC曲线的镜片舒适度眼动指标研究

基于眼动仪检测到的受试者眼动数据,提出一项新的眼动指标——眼睑间距变动百分比,并对比传统的眼跳次数、瞳孔直径等眼动指标,经过显著性和相关性分析后,最后利用受试者特征曲线（Receiver operating characteristic,ROC）曲线评价每个眼动指标对镜片舒适度的判别性能。实验结果表明,本文提出的眼睑间距变动百分比反映镜片舒适度的性能最好,瞳孔直径次之,眼跳次数和平均注视时长相仿。本实验结果证明可以通过检测患者的眼睑间距变动百分比,来准确快速地判断镜片的舒适程度。这项研究成果能帮助相关从业者从更加客观的角度评价镜片的舒适程度,也为中国当前日益严峻的近视防控形势提供了一定的技术理论帮助。     

基于卷积神经网络的水下目标声呐图像识别方法

水下目标识别是水下无人探测的一项核心技术,为提高水下自动目标识别准确率,提出基于卷积神经网络的目标声呐图像识别方法,针对声呐图像特点,设计了融合图像显著区域分割和金字塔池化的水下目标识别模型。基于流形排序显著性检测方法分割和裁剪图像,减小输入数据维度并减少图像背景对目标特征提取过程的干扰;通过堆叠卷积层和池化层,从原始声呐图像中自动学习目标的高层语义信息,避免人工提取图像特征对有效信息的破坏;提出采用空间金字塔池化方法提取特征图中的多尺度信息,弥补声呐图像细节信息少的缺陷,同时解决输入图像尺寸不一致的问题。结果表明,设计的卷积神经网络模型在实测声呐图像数据集上能够比常规卷积神经网络更准确、更快速地识别水下目标。