上海某土壤源热泵系统办公建筑日累计热负荷回归分析

日累计负荷是分析土壤源热泵系统土壤侧温度日变化的重要依据。基于冬季工况实测数据分析了上海地区某土壤源热泵系统办公楼热负荷特性。使用SPSS软件,对实测日累计热负荷的可能影响因素进行相关性分析及回归分析,得到了该建筑日累计热负荷的主要影响因素为空调运行时间和室外平均干球温度,并得到线性回归方程,最后对该方程进行了验证。发现该回归方程模型在一定精度上可以较好地计算和预测上海办公建筑日累计热负荷,这可以为土壤源系统土壤温度日变化分析提供支撑。     

轨交暗埋段整体支模技术

在软土地区进行轨交暗埋段施工,需科学制定考虑时空效应的开挖和支撑方案,以有效控制从开挖到底板浇筑的时间,从而解决基坑开挖过程中的稳定和变形问题。如在主体结构施工阶段,把墙体与顶板一次或二次(需换撑的较深部位)浇筑成型,将会大大缩短该阶段的作业时间,达到安全、经济的目的。结合工程实践,介绍了轨交暗埋段墙体、顶板整体支模技术,并论述了该体系的计算、施工要点及实际效益。     

几种不干胶标签在印刷中应注意的问题?(上)

不干胶标签材料按其面料可分为纸张类不干胶标签材料、薄膜类不干胶标签材料和特种材料。不同材质的不干胶标签材料因其表面性能和印刷方式不同,在印刷中需有针对性地采取不同的工艺和措施。     

Rayleigh-Benard对流的多分形及其谱特征

首先简单介绍了分形和多分形的概念,以及用WTMM方法计算多分形谱的步骤,然后分别从理论上和WTMM方法计算了标准2-6-2分Cantor集的多分形谱图,得出了多分形谱的一般物理意义.在此基础上,利用基于小波的WTMM方法计算了Rayleigh-Bénard对流多分形谱及其随流场结构变化的特征.研究结果表明:基于小波的WTMM方法研究多分形谱是可行的;Rayleigh-Bénard对流温度信号的多分形谱结构在由流场的中心向侧壁边缘的过渡中,其多分形谱态也是渐变的.     

基于场景削减的网源协同规划研究

随着间歇性能源渗透率的不断提高,风电和光伏出力的不确定性降低了网源匹配度,带来了严重的弃风弃光问题.为提高风光利用率,采用能处理不确定性因素,且综合考量负荷、风、光出力三者在临近地区相关性的场景分析法进行数据分析.同时,为满足求解精度与求解效率的平衡,通过调整的K-medoids算法选取具有代表性的聚类场景,结合极端场...     

A-3新型起泡剂在某铜矿山浮选应用研究

针对辽宁某铜矿山的矿石性质,用A-3新型起泡剂、M IBC和原生产工艺使用的G F油进行对比试验,结果表明A-3新型起泡剂对比M IBC和G F油具有泡沫层厚,精矿品位高和单位药剂成本低等优点.     

基于蚁群算法的航空发动机PID参数优化

提出一种基于蚁群算法的PID参数优化控制算法,对航空发动机的双变量解耦控制方法进行了研究.蚁群算法采用分布式并行计算机制,易于与PID控制方法结合,优化后的控制器克服了传统的PID控制参数不易整定的缺点,且控制器结构简单规范、动态和静态性能良好,具有较强的鲁棒性.仿真结果表明该控制系统实现了解耦控制,对航空发动机模型参数在大范围内的变化均有良好的控制效果.     

应用多重PCR技术快速检测抗虫转基因水稻

通过优化PCR扩增体系中缓冲液的浓度、退火温度、引物的组合及其浓度等参数,建立了转基因水稻及其加工品中几种外源基因成分的多重PCR检测体系.利用该体系检测CaMV35S、NOS、CrylAc或CryIAb的三重PCR条件为:缓冲液工作浓度2.0x、引物各为0.2μM、退火温度为58℃,循环数为35个.缓冲液工作浓度为1.5x,其他条件不变,可进行CaMV35S、NOS、Bt和CpTi的四重PCR检测.缓冲液工作浓度为1.0x,其他条件不变,可进行CaMV35S、NOS、Bt和hpt的四重PCR检测.该多重PCR检测体系具有特异性好、简便、快速、准确等优点,能够有效地检测出转基因水稻质量百分比含量(w/w)0.1%的转基因成分.     

一个可用于完整性确认的数字图像水印算法

首先提出了一种鲁棒的、公开水印新算法,然后采用该新算法和LSB这两个不同的算法,在同一个载体图像中,同时加入了两个同样的自相似水印,一个是完全脆弱的水印,另一个则是鲁棒的水印.采用这种双重水印嵌入方案,通过对这两个分别是完全脆弱和鲁棒的水印的提取,并通过它们之间的对比和互相验证,可以达到鉴别对图像的篡改,以及对篡改的位置和篡改的内容进行识别,进而达到完整性确认的目的.     

低光照下的无人机异物检测与定位

为解决无人机在低光照环境下的巡检过程中, 不能对场景中的异物进行识别与定位, 导致后续智能算法无法获得环境语义信息的问题. 本文提出一种将ORB-SLAM2算法与适用于低光照目标检测改进的YOLOv5模型进行信息融合的方法. 首先, 通过RGB-D相机自采集低光照数据集进行深度学习训练及融合算法验证. 然后, 结合关键帧信息、目标检测模块的输出结果以及相机的固有信息完成目标像素坐标提取. 最后, 通过关键帧信息和像素坐标完成目标物体相对世界坐标系的位置解算. 本文实现了低光照环境下目标物体较为准确的识别和目标物体在世界坐标系中分米级的定位, 为低光照环境下无人机智能巡检提供了一种有效的解决方案.