能量法对活塞销力信号的故障诊断

利用Pro/E软件建立单缸发动机参数化模型,导入ADAMS仿真分析不同工况且不同活塞销状态下工作情况,然后对数据进行了基于能量法的分析,得出活塞销故障诊断方法。能量值发生阶跃以及能量处于不稳定状态是活塞销的故障特征之一。     

城市街区环境要素对低碳出行的影响研究——以湖北武汉为例

该文基于对武汉八个典型街区的街区用地模式、交通设施配置、交通管理组织、周边房产信息等要素与街区居民出行特征的调查与比对,分析了不同街区环境要素对居民低碳出行的影响机理,为适合低碳出行的城市街区用地与交通环境构建提供了一定的指导。     

深海矿产资源勘探开发产业创新发展短板与对策

深海矿产资源是全球战略性资源,商业性开采时代或即将来临,迫切需要强化我国深海矿产资源勘探和开发利用布局,加快商业化开发步伐。本文通过文献分析、案例研究和一线调查等方法,深入研究国内外深海矿产资源开发产业的发展情况,系统梳理了深海矿产资源技术创新、创新资源、重大装备与关键技术、产业链培育四个方面内容。分析结果表明,我国在深海矿产资源开发利用方面存在区域发展不平衡、产业培育重视不足、核心技术对外依赖严重等问题,在深海矿产资源精细勘探、绿色开采、安全开发等环节中仍存在较大的技术瓶颈。本文提出了深海矿产开发产业技术发展的重点方向,并据此给出4方面建议,即建构学科耦合和多圈层意识、研判产业技术着力点促进形成产业链优势、加强政策支持促进多元化投入、完善合作共享机制等,以期加快推动我国深海矿产资源开发利用。     

消防水系统的应用及其维护

随着建筑业的快速发展,重大火灾事故日益增加,消防水系统已成为保障人们安全生产、生活的重要组成部分。本文对消防水系统在施工、维护过程中存在的问题进行分析,并针对性的提出一系列管理措施。     

光纤通信的特点及其应用探讨

伴随着我国经济的不断发展,我国的通信产业得到了全面的发展,其为人们的基本通信提供了先进的平台与渠道,特别是光纤通信的应用,实现了通信产业的发展.而今,人们在光纤通信认知上不断深入,且很多领域都对光纤通信给予厚望,应争相应用光纤通信,其所取得成就是不可估量的.为实现通信产业的进一步发展,应重视光纤通信技术的进一步研发与发展.对此,本文就光纤通信的特点及其应用展开了分析与研究,旨在为光纤通信未来的发展提供借鉴.     

考虑用户用电效用的售电公司交易联合优化策略

随着电力体制改革的深入,在电力市场环境下,购售电作为售电公司的核心业务,将决定其主要运营成本与核心竞争力.提出了一种售电公司购售电联合优化策略,在购电侧考虑中长期市场与现货市场购电组合以及需求响应用户的可中断负荷的调用.售电侧结合用户用电效用,决策零售套餐的价格,采用CVaR衡量风险,进行联合优化,达到售电公司收益最大,风险最小的目标.通过算例证明了所提出的联合优化模型能有效提高售电公司购售电收益,为售电公司的决策提供参考.     

基于应变的载荷监测方法研究

以复合材料盒段为研究对象,对基于应变监测的载荷监测方法开展了研究。建立了盒段力学模型,设计了传感器布置网络和试验方案,进行了试验研究。利用多元线性回归法处理、检验与优化应变数据,获得了复合材料盒段载荷回归方程,建立了载荷标定方法。试验结果表明载荷监测值与实际值误差在10%以内。     

交通荷载作用后粉质黏土不排水强度特性试验研究

利用动三轴仪,对京津高速铁路沿线典型的饱和粉质黏土经历交通荷载长期作用前后的强度进行对比试验,研究排水条件、施工扰动及超固结等因素对土体振后不排水强度的影响.研究结果表明:长期交通荷载作用下产生的累积轴向应变和孔压均可作为试样结构破坏程度的表征,且存在临界值.当应变或孔压超过其临界值时,振后强度会发生衰减.若施工扰动破坏了土体天然结构性,两者的临界值均将大大降低,地基振后强度均发生衰减,且衰减程度也比天然地基大.地基中存在良好的排水途径将有效提高正常固结地基振后承载能力;交通荷载的往复作用及排水条件对预压处理后的超固结地基强度影响较小.     

分离膜抗蛋白吸附改性的研究进展

膜分离技术可广泛应用于制糖、食品饮料、生物制药以及废水处理等多个领域,然而蛋白吸附导致分离膜的污染问题严重限制分离膜的应用。就近几年国内外在分离膜抗蛋白吸附领域的研究进展进行综述,并对分离膜未来的发展趋势进行展望。研究表明：分离膜的抗蛋白吸附能延长膜寿命,提高稳定性,通过共混法、表面接枝法和表面涂覆法,能有效地提高分离膜的抗蛋白吸附性能。分离膜的抗蛋白吸附改性方法仍需深入探索。     

融合MS-IRB与CAM的入侵检测模型

针对深度学习模型复杂度高导致的模型训练时间长、收敛速度慢等问题,本文提出了一种融合多尺度倒残差块(Multiscale-Inverted Residual Block, MS-IRB)与通道注意力机制(Channel Attention Mechanism, CAM)的入侵检测模型,该模型在确保检测性能的同时降低了复杂度.首先,将数据集中的一维网络流量数据进行数值化、归一化处理,进而转化为三通道格式;其次,利用三组倒残差块对数据进行多尺度特征提取,所使用的卷积核尺寸分别为1×1、2×2、3×3,采用通道注意力机制为各个卷积通道分配不同权重,提高了本文模型对包含更多有效信息通道的关注度,选用BN方法来降低过拟合程度并加快模型的收敛速度;最后,将全连接处理所得特征矩阵通过Softmax函数映射获得分类结果.为验证本文模型,在UNSW-NB15数据集上进行实验评估.实验结果表明：本文模型参数数量分别比CNN少34%、比LSTM少60%,且计算量比CNN小45%;同时,分类准确率相比CNN提高了0.7%.