现在能拥有的未来电视？ 三星UA55ES8000液晶电视评测

作为三星今年的旗舰级电视产品,三星UA55ES8000使用了最具卖点的配置与功能,双核处理器,基于Linux系统的SmartHub智能应用中心,手势操作,语音控制等全新的遥控功能,无论在外观还是画质上都表现出极大的技术创新,下面就来看看此款产品的评测体验。     

寒区隧道冰害成因分析及冰柱生长发育试验研究

寒区隧道受多重因素影响容易发生渗水结冰现象,为研究该冰害形成原因和冰柱生长发育过程,将保健路隧道作为研究对象,利用现场监测和理论分析得出低温环境和水分入渗是导致冰害问题的主要原因。通过试验模拟冰柱生长发育过程,分析隧道、输电线路、桥梁等其他工程中相似的结冰现象,总结冰柱的生长形态和发育规律。结果表明:冰柱垂直生长速度远大于横向生长速度,后续水流沿着冰面呈规律性向下滴落,促成平均直径上大下小的生长形态;通过建立平衡方程,推算冰柱可能发育的最大长度,发现热通量、供水率是影响冰体尺寸的重要参数。依据上述现场调查和模拟试验所得结论,不仅可为隧道冰柱形成原因做出理论分析,也对类似工程实际具有指导意义,为隧道冰害防治提供新的研究思路。     

螺杆式空压机排气超温原因分析及解决方法与预防

针对螺杆式空压机出现排气温度超过正常温度运行问题,找出螺杆式空压机排气温度超温的原因,及时采取有效的处理方法解决排气温度超温故障,并采取有效的防范措施,保证螺杆式空压机安全、稳定、经济运行。     

计及损耗的双馈感应风力发电机高电压穿越控制策略

利用换向原理分析其电磁暂态特性，在此基础上，对DFIG输出无功功率与其铜损耗的解析关系进行了理论分析，推导出了使铜损耗最低的DFIG输出无功功率最优参考值。同时，转子的瞬时功率补偿分量减小了DC总线电压的波动，从而减少了转换器的功率损耗。由此，提出了考虑DFIG铜损和转换器损耗的DFIG高电压穿越控制策略。仿真结果表明，该控制策略可以在保证DFIG高电压穿越能力的同时降低DFIG铜损耗与换流器损耗，并具有较好的暂态特性。     

可控中子孔隙度测井仪器设计

源距与屏蔽体厚度是直接影响可控中子孔隙度测井仪器测量准确性的重要参数。源距不仅影响测井仪器的测量误差，还影响测井仪器对地层孔隙度的灵敏度。屏蔽体厚度是保障测井响应完全反映地层的重要参数。从灵敏度、屏蔽率以及误差3个方面确定可控中子孔隙度测井仪器的源距与屏蔽体厚度。研究结果表明:近探测器源距越小，测井仪器灵敏度越高；近远探测器的间距对测量误差的影响随间距的增大，先减小再增大；当屏蔽率在70%以上且屏蔽率随厚度的变化较为缓慢时的屏蔽体厚度可作为屏蔽体最低厚度。     

三支决策-基于粗糙集与粒计算研究视角

从三支决策3个历史发展阶段出发,通过粗糙集和粒计算两个研究视角对三支决策的发展踪迹和演化过程进行介绍。分析了三支决策与粗糙集理论的历史脉络、内在联系和相互关系,探讨了决策粗糙集、概率粗糙集、粗糙集和三支决策之间的包含关系;探讨了基于多层次粒计算和多视角粒计算下的三支决策方法;提出了一个基于三支决策的粒计算研究框架模型。最后,给出了三支决策的研究现状和未来发展方向。     

覆盖型岩溶土洞泡沫混凝土复合地基模型试验研究

通过建立室内模型,进行了复合地基变形特性研究试验,研究覆盖型岩溶土洞泡沫混凝土复合地基的变形特性。试验设置两种工况共九组试验,探讨在分级荷载作用下不同桩长形成的复合地基的沉降规律,处理前后的土压力变化规律,以及桩土荷载分担比的变化规律。结果表明,当溶洞无充填物时,利用泡沫混凝土进行充填及作竖向增强体桩,桩体与充填体形成整体,与桩间土共同形成复合地基,地基承载力提升明显。若桩长继续增加,承载力没有提高,桩体工作性状接近端承桩。当溶洞被其它软弱土层充填时,桩长越长,承载力越高,但达到一定长度之后承载力提升有限,桩体工作性状接近摩擦桩。试验结果对泡沫混凝土复合地基处理覆盖型岩溶土洞的应用具有参考价值。     

基于非饱和－饱和渗流的降雨入渗边坡稳定性分析

对于雨水入渗导致的土质边坡稳定性问题,基于土质边坡非饱和－饱和渗流和ＤＰ５本构模型,引入非饱和土的基质吸力分量、抗剪强度方程和渗流方程,进行了非饱和－饱和渗流场与应力场耦合的边坡稳定性数值分析。结果表明:降雨入渗后,在土体历经由非饱和状态向饱和状态转变的过程中,土体的重度增加导致附加应力增加,饱和度增大致使基质吸力减小,渗流与应力的耦合作用增大了边坡的不稳定性;边坡滑移破坏开始在饱和的表层区域出现,滑移破坏从浅层渐近向深层发展;塑性破坏在坡脚部分最先出现,由坡脚逐渐向坡顶延伸,最后塑性区域贯通并扩大,造成边坡失稳。研究结果可为工程实践提供有效实用的依据和方法。     

融合整体与局部信息的武夷岩茶叶片分类方法

针对武夷岩茶鲜茶叶叶片图像分类问题,提出一种融合整体与局部信息的分类方法。该方法使用两分支并行结构构建了一个整体与局部信息融合的卷积神经网络模型。实验表明,在9个品种共计7330张武夷岩茶鲜茶叶叶片图像数据集上,基于ResNet18构造的两分支并行卷积神经网络模型的分类准确率为96.68%,超过了其他CNN模型的分类准确率。这表明通过融合全局信息、边缘形状信息和纹理局部信息能有效提高分类准确率。     

变电站蓄电池机理分析及其状态多维度智能检测策略研究

以研究蓄电池运行健康状态管理为目的,通过对蓄电池内部电化学理论进行底层分析,研究蓄电池运行状态参数的基本概念。以蓄电池内阻、电压、容量以及开路特征和温度的全维度数据的检测方法为基础,提出变电站用直流电源蓄电池的状态检测采集和智能一体化多维度管理策略,为实现蓄电池状态监测、容量预测、开路预测、健康状态预警等功能提供思路。研究结果表明:该方法解决了变电站运行的蓄电池设备在运行中的状态监测盲点、故障无法提前预知等所带来的事故隐患问题。