主蒸汽母管压力自动控制及其实施方案

针对主蒸汽母管压力自动控制难以实现的问题,设计了一种独立的母管压力控制系统,规划了它与各台锅炉DCS之间的信息交换方案,提出了调压锅炉在线识别及蒸汽母管总负荷给定的计算方法;应用等微增率准则进行锅炉负荷的优化分配,得到一种能兼顾控制品质和机组经济性的母管压力自动控制方案。应用结果表明,该方案易于实现,且有很高的控制精度和很好的节煤效果。     

小波变换用于FTIR光谱定量分析

傅里叶变换光谱学已经用于环境气体的定量分析中,为了保证高灵敏、精确可靠的测量结果,需要对实测光谱进行预处理.将小波阈值滤波算法应用于气体红外光谱分析中,以实际测量得到的气体透过率光谱为处理对象,首先完成了单组分测量光谱的小波去噪;其次,实现了多组分实测光谱的小波去噪与定量分析;最终可以获得气体浓度等重要的光谱分析结果.算法实现结果表明该方法具有良好的应用前景.     

基于MATLAB的机械振动系统响应求解

以一个二自由度汽车振动系统为研究对象,通过分析该系统中汽车悬架的振动形式及受力状况,求解该振动系统的数学模型和振动微分方程。运用Matlab软件编程求出汽车悬架的转角θ和质心位移X,绘出该振动系统响应的图像。求解过程简短,图像数据准确、明了,且符合振动学原理,显现了Matlab在求解此类机械振动系统的响应中的适用性和优越性,从而为求解一般机械振动系统的响应提供了简单有效的方法。     

基于智能相机的混合交通流检测方法

针对目前缺乏混合交通视频智能检测设备的问题,利用CCD传感器与DSP芯片构建了智能相机框架体系和硬件原型系统,采用背景初始化、背景模型与前景获取、物体分割、特征提取、多目标识别分类、摄像机参数标定等视频图像处理技术,构建了混合交通流检测软件方法体系,开发了相应的嵌入式算法系统,实现了混合交通流参数检测。在不同交通状态下的测试结果反映了该系统具有良好的性能,可实现混合交通流参数检测。本方法可为混合交通流智能相机的研发提供借鉴和参考。     

残余应力对压头诱导的硬质薄膜断裂机制的影响

近年来,随着制备工艺的革新,硬质薄膜作为保护涂层已有了广泛的应用.在实际使用过程中,硬质涂层经常承受接触载荷作用.薄膜在接触载荷下易产生环形裂纹,从薄膜的表面起裂并扩展到界面,从而影响材料的可靠性和稳定性.同时,硬质薄膜中的残余应力的存在也将直接影响薄膜的服役周期.基于内聚力模型,采用有限元方法模拟来探究残余应力对压头诱导的硬质薄膜/韧性基底中薄膜本身断裂的影响规律.给出在不同残余应力下薄膜发生环形裂纹的起裂半径、裂纹间距、临界压入深度以及临界载荷,进而对运用压痕法测量薄膜的断裂韧性和工程应用提供指导.     

基于抗裂的沥青路面合理结构研究

利用专门的道路设计程序,对半刚性基层沥青路面进行结构力学计算。通过沥青路面内的应力大小和分布分析,得到层底拉应力随结构力学参数(各材料层厚度、模量及结构形式)变化规律,据此提出避免沥青面层疲劳开裂和半刚性基层反射裂缝的沥青路面合理结构,并指出基于抗裂的沥青路面材料组合设计方向。研究结果对半刚性基层沥青路面结构组合设计具有理论参考价值。     

颗粒表面粗糙度对纳米压痕特性影响研究

对复合涂层的颗粒进行纳米压痕过程中,从最大压入深度计算出的接触面积受到颗粒表面的最高处以及最低处的影响.建立颗粒与基体的纳米压痕有限元模型,计算分析颗粒表面形貌对压痕结果的影响.结果显示:利用颗粒压痕载荷深度曲线计算出的弹性模量与硬度误差随着颗粒曲率的增大而加大.采用一种简单的模型对接触深度的公式进行了相应的修正,最后与有限元分析得到的结果进行比较,所得弹性模量和硬度的误差相对降低,验证了该模型的可行性.     

基于回归分析的会展产业链互动关系的实证研究

会展经济是城市经济发展中的新兴动力。上下游会展企业构建了会展产业链,会展产业链的效率直接影响会展企业的竞争力。通过问卷调查的方式,采用计量模型定量分析了会展产业链相关因素。实证研究表明：企业认知资本、探索性学习资本、企业发展资本和企业人力资本变量与会展产业链核心竞争力存在着正相关关系;会展企业的合作频率与合作企业抱着共赢的心态、有共同语言能够有效沟通、关注会展企业现有项目的市场、高层管理者具备完备的知识结构、高层管理对会展创新活动的支持和参与等因素存在着正相关的关系。为此,在核心竞争力的构建上,会展企业应该关注产业链上相关因素的正相关作用。     

基于无线传感器网络的饮用水监测设备设计

该文基于ZigBee技术,并结合GPS定位技术设计了一种面向饮用水安全的无线传感器网络监测设备,对影响饮用水安全的pH值、重金属离子等水环境参数进行实时数据采集、监测。监测设备由电源管理模块、通讯模块、外部存储模块、信号采集模块以及控制器模块组成。实验表明该设备对饮用水环境的实时监测性能良好。     

基于统计推理的社区发现模型综述

社区有助于揭示复杂网络结构和个体间的关系.研究人员从不同视角提出很多社区发现方法,用来识别团内紧密、团间稀疏的网络结构.自2006年以来,提出了一些基于统计推理的社区发现方法,它们可识别实际网络中更多的潜在结构,并以其可靠的理论基础和优越的结构识别能力成为当前的主流.该类方法的主要目标是建立符合实际网络的生成模型以拟合观测网络,将社区发现问题转化为贝叶斯推理问题.首先给出社区发现中生成模型的相关定义;其次按照模型中社区组成元素将已有统计推理模型分为节点社区推理模型和链接社区推理模型,并深入探讨各种模型的设计思想及实现算法;再次,总结各模型适用的网络类型及规模、发现的社区结构、算法复杂度等,给出一种选择已有基于统计推理的社区发现模型的方法,并利用基准数据集对已有典型统计推理模型进行验证及分析;最后探讨了基于统计推理模型的社区发现存在的主要问题和未来发展的方向.