热处理工艺对1Cr22Mn15N不锈钢析出行为的影响

用金相法、电镜观察等分析研究了固溶 时效处理过程中温度、时间对1Cr22Mn15N不锈钢碳(氮)化物析出的影响。结果表明,对于1Cr22Mn15N不锈钢,在试验温度范围内Cr23C6多呈颗粒状、蠕虫状、层片状、菊花状沿晶界分布,并逐渐向晶内生长,而σ相多呈颗粒状析出;得到了其相应的等温析出物动力学曲线,Cr23C6的等温析出的鼻尖温度约为850℃,相应的孕育期为100～180s,950℃以上析出物较少,其中不析出的临界冷却速度约为3.3℃/s;析出物主要是Cr23C6,时效时间越长析出物就越多,随时效时间的延长有少许σ相的析出,氮主要是以Cr23C6和过饱和间隙原子的形式存在。     

基于实时路况的交通信号灯智能管控方法

为解决城市严重的交通拥堵问题,提出一种基于实时路况的交通信号灯智能管控方法。实时检测交叉方向车辆,计算车道占用率,应用模糊控制理论优化信号灯切换频率,确保双向车道均衡使用。实验利用实测数据,结合模拟分析结果,针对早晚高峰以及中午等3个典型时段道路交通状况,与传统定时控制方法进行比较,比较结果表明,该方法能够有效地利用车道,增强交通通行能力,较传统的定时控制方式更具有适用性。     

用dsPIC30F3010实现无刷直流电动机正弦波驱动

针对具有霍尔传感器的无刷直流电动机,以dsPIC30F3010为核心控制芯片,绘制出系统的总体设计框图,同时采用空间矢量调制法生成六路SVPWM信号,从而实现无刷直流电机的正弦波驱动.实验结果表明采用空间矢量脉宽调制法,可以实现正弦波驱动无刷直流电机的平稳运行.     

基于流行病理论的无线认知传感网抗攻击模型

大量无线通信设备在ISM频段工作致使免许可频段频谱资源稀缺,促使认知无线电和无线传感器网络（WSN）融合,形成无线认知传感器网络（WCSN）。文章研究了无线认知传感器网络中的数据伪造攻击,即恶意次用户通过向其他次用户发送伪造的频谱感知数据,导致控制中心做出错误的频谱分配决策。基于流行病理论,文章对数据伪造攻击中的信息传播过程进行了建模和分析,找出了决定无线认知传感器网络中潜在流行病爆发的关键因素。最后,通过仿真实验,对模型进行了验证,并对系统动态特性进行了研究。     

基于WZ-2188超声波流量计煤气流量检测及其补偿中的应用

根据梅山钢厂石灰窑现有采用孔板流量计测量煤气流量所存在的问题,提出了一种基于WZ-2188超声波流量检测为基准,结合孔板流量计流量检测的双重检测方法,实现了石灰窑供气系统煤气流量的准确测量,并以此为基础实现煤气流量在线补偿。此补偿方法对于采用孔板流量计测量煤气流量的套筒石灰窑均适用。     

Exploring the tidal effect of urban business district with large-scale human mobility data

Business districts are urban areas that have various functions for gathering people, such as work, consumption, leisure and entertainment. Due to the dynamic nature of business activities, there exists significant tidal effect on the boundary and functionality of business districts. Indeed, effectively analyzing the tidal patterns of business districts can benefit the economic and social development of a city. However, with the implicit and complex nature of business district evolution, it is non-trivial for existing works to support the fine-grained and timely analysis on the tidal effect of business districts. To this end, we propose a data-driven and multi-dimensional framework for dynamic business district analysis. Specifically, we use the large-scale human trajectory data in urban areas to dynamically detect and forecast the boundary changes of business districts in different time periods. Then, we detect and forecast the functional changes in business districts. Experimental results on real-world trajectory data clearly demonstrate the effectiveness of our framework on detecting and predicting the boundary and functionality change of business districts. Moreover, the analysis on practical business districts shows that our method can discover meaningful patterns and provide interesting insights into the dynamics of business districts. For example, the major functions of business districts will significantly change in different time periods in a day and the rate and magnitude of boundaries varies with the functional distribution of business districts.     

工业软测量模型结构与输入变量选择的研究

针对过程工业中难以直接测量的变量建立其软测量模型,对于实现关键指标的在线监测和实时控制具有十分重要的意义.变量的选择直接关系到神经网络软测量模型的预测性能,针对现有输入变量和网络结构选择方法在工业应用中的不足,提出了一种基于敏感度分析的方法来确定网络输入变量集和前馈神经网络隐含层节点个数,并建立了高密度聚乙烯(HDPE...     

引导学生自主学习,在实践中培养创新型人才

<正>1研究背景近年来,计算机硬件,特别是多核技术及嵌入式技术的发展,给计算机相关研究带来了新的契机,同时也对计算机相关课程的教学产生了深远影响。多核技术的发展使未来大多数的软件     

面向颗粒状农产品的分选方法

为提高颗粒状农产品分选精度,提出了一种基于现场可编程门阵列(FPGA)的k最近邻(k-NN)方法.该方法分两步:第一步对基于FPGA的彩色线阵CCD成像系统得到的图像在PC上进行保存,并对得到的图像进行特征提取,然后用k-NN方法对提取的特征进行特征筛选得到最优特征集.第二步将训练好的最优特征集放在FPGA的ROM上,FPGA对线阵CCD得到的图像数据实时提取特征与ROM上最优特征集做距离计算实现k-NN分选算法.对花生和开心果两种颗粒状农产品用该方法进行实验,以RGB颜色空间为主要特征,结果表明:在选择合理特征个数和k值情况下对花生和开心果的分选正确率都达到了95％以上.