煤介质阻挡放电脱硫的影响因素分析

依据介质阻挡放电理论,对原煤进行煤介质阻挡放电脱硫实验。实验结果表明,煤介质阻挡放电脱硫的影响因素与电极结构、介质成分和气隙距离等因素有关,如将介质放到放电间隙中间时脱硫的效果没有将介质直接放在放电极板上的脱硫效果好,加煤的情况下微放电的强度明显大于不加煤的微放电过程强度;脱硫效果呈"U"字型变化,由此推论,在一定的外界条件下,煤介质阻挡放电除硫有一个最佳的施加电压;随着电压的增加,放电脉冲的相位范围逐渐扩展。     

论吡咯与双卤分子间的卤键

运用量子化学微扰理论MP2方法,采用6-311++G(d,p)基组,对吡咯与双卤分子XY(XY=ClF,BrF,BrCl)形成的卤键复合物进行构型全优化,得到各分子的稳定几何构型和分子间相互作用能.利用电子密度拓扑分析方法分析卤键复合物的拓扑性质,探讨了该类分子间卤键的作用本质.证明吡咯与双卤分子间存在Y-X...N和Y-X...π2类相互作用,且后者比前者强.复合物中的卤键介于共价键与离子键之间,偏于静电作用成分为主.形成卤键后,2种类型卤键复合物中的电子受体X-Y键伸长,其振动频率发生红移.用电子密度拓扑分析程序GTA-2000,将π型卤键体系中π电子与σ电子分开处理,绘制出π电子密度等值线图和Laplacian量等值线图,更加形象地说明π型卤键的存在和作用本质.利用AIM程序计算了卤键复合物中各原子电子积分的性质,原子积分性质随着卤键形成发生了改变.     

一种改进的WSN成簇算法

从保证无线传感器网络(WSN)感知覆盖性能角度出发,分析节点剩余能量、重叠感知覆盖率与簇头选择的关系,改进LEACH协议中簇头阈值选择前的信息采集过程,提出一种适用于高密度随机部署的WSN成簇算法。实验结果表明,该算法可有效保持网络感知覆盖率,从而延长网络寿命。     

基于超螺旋模型的头发动态模拟方法

针对现有头发模型缺乏柔性的问题,提出一种改进的基于超螺旋模型的头发建模与仿真方法,将导引发丝构造成具有有限自由度的分段螺旋体,运用拉格朗日力学对发丝运动进行计算。通过改进卷发曲率和捻度的计算方法,并采用自适应控制结构对头发进行重组和细分,提高模拟过程的准确性和稳定性。实验结果证明,该方法可以获得较为逼真的动态模拟头发的效果。     

基于Zynq的人脸检测设计

针对目前大多嵌入式人脸检测系统因资源限制而导致的软件方式实现速度较慢的问题,提出利用软硬件协同的方法来加速人脸检测。在Zynq-7000平台的基础上,使用C语言实现了基于AdaBoost级联分类器的人脸检测算法,并测试了各个模块的运行时间。结合算法实现的具体过程及其繁复程度给出了硬件加速方案。将检测算法计算量大而多的部分转移到硬件部分进行优化加速,在Zynq-7000平台上实现了软硬件协同的人脸检测,最后给出了相应模块的加速结果。     

基于排队论的UM-BUS总线性能建模与评估

UM-BUS总线是一种具有动态容错能力和远程穿透式访问能力的高速串行总线,其性能模型对UM-BUS的综合评估和优化设计具有重要意义。针对UM-BUS总线系统,提出基于排队论的性能评估的模型,该模型定性描述了总线上不同节点之间的数据流关系、数据包到达节点的特征以及在节点处等待处理的特性;定量分析了不同数据包在总线信道传输的最大延迟、最小延迟以及平均延迟。在MATLAB平台上测试了数据包在总线上的等待时间和传输时间。实验结果可以帮助设计者快速分析总线在实际应用系统中的特性并对其进行优化配置,提高总线的使用效率。     

基于MX组件的三菱PLC监控系统设计及应用

介绍了基于MX组件的三菱PLC监控系统设计过程及应用,以MX组件作为底层驱动接口,采用C#程序调用ACT控件中的函数,实现了上位机PC与不同型号三菱PLC之间的通信,奠定了监控系统设计的基础。并以三菱FX2NPLC为例,采用RS485为通信方式,完成了上位机PC对该PLC软元件状态与数据的实时采集和控制,在此基础上开发了某测试系统人机界面,经现场实际运行表明,效果良好。     

基于nRF24LE1的智能双向汽车遥控系统

基于射频系统芯片nRF24LE1,设计了一种具有双向通信功能的汽车遥控器和车锁控制系统,重点研究了系统的结构和软、硬件设计。遥控器不仅可以发送控制信息,还可以接收车锁的反馈信息,比目前普遍使用的单向遥控器功能强大。同时在车锁部分,增加了GSM模块,实现GSM网络与遥控器的双重控制,更能确保汽车的安全。     

相空间重构-最小二乘支持向量机用于间歇过程变量在线预报

时间序列预测技术可实现过程参数未来变化趋势的早期预报,从而为分析判断工况是否正常、确定转入下一工序的时机提供依据.针对间歇过程数据长度短、非线性、动态、不同批次数据不等长等特点,提出了一种基于相空间重构-最小二乘支持向量机的非线性时间序列预测方法.首先将多批次数据随机的拼接组成长数据向量,差分处理后采用相空间重构关联积分C-C方法计算该序列的延迟时间τ和嵌入维数m,从而构建训练集和检验集,然后采用最小二乘支持向量机算法建立预测模型.对某间歇蒸馏过程上升气温度建立的5步预测模型可用于生产现场的在线预报.