密集波分复用系统中的动态增益均衡技术

动态增益均衡技术能够克服级联多通道光放大器自发辐射噪声(ASE)和增益波动的积累带来的光信噪比恶化、动态均衡波长上/下引起的光通道功率变化等,提高长距离、大容量密集波分复用(DWDM)光传输系统的性能.文章综述了几种动态增益均衡器件技术的进展情况,比较了它们的性能,讨论了其在DWDM系统中的重要性和发展趋势.     

梭罗沟金矿选矿厂2000 t/d改扩建及生产管理实践

为进一步提升梭罗沟金矿选矿厂的生产能力和技术指标,对选矿厂进行了流程考察和工艺试验研究。研究结果表明:在溢流产品中-0.074 mm粒级占比由50%增加至55%后,可获得较好的浮选指标,从而提高金的回收率,符合选矿厂扩建条件。通过试验研究确定了生产工艺及生产规模改扩建的方向并于2013年开始实施。选矿厂改扩建后,生产规模由原来的1 000 t/d扩大至2 000 t/d,产品金精矿品位提高至60 g/t以上,选矿回收率由原来的78%提高到89.5%以上,经济效益显著。     

氧化铁(α-Fe2O3)在铁-石墨体系中对合成金刚石的影响

在国产六面顶压机上，研究了在高温高压条件下(5．7GPa，～1600℃)，氧化铁(α-Fe2O3)粉末对铁-石墨体系合成金刚石的影响。研究发现，在上述合成条件下，氧化铁(α-Fe2O3)同石墨发生氧化还原反应，生成Fe3O4和FeO，同时由于氧化铁(α-Fe2O3)的存在，对铁-石墨体系中金刚石成核具有明显的抑制作用。     

环状阀阀隙马赫数M的精确计算

阐述了气阀阀隙流速Cv计的新方法——精确气量法,并由此导出精确的间隙马赫数M的计算公式.     

星载红外探测器组件环境适应性分析与性能优选

为满足低等级红外探测器组件在高可靠性领域的空间应用需求,对星载红外探测器组件进行温度循环试验、力学试验以及高温老炼试验等环境试验考核,并基于双积分球式均匀照明系统对环境试验前后红外探测器组件相对光谱响应率进行测试。通过对比环境试验前后红外探测器组件相对光谱响应率变化,分析红外探测器组件的环境适应性,揭示红外探测器组件的质量缺陷及其他潜在缺陷,剔除早期失效,并从参试红外探测器组件中筛选出性能优良的探测器应用在星载偏振扫面仪进行大气偏振探测。试验结果表明:参试的红外探测器组件在环境试验前后具有良好的稳定性和可靠性,可以满足航天载荷应用需求。     

液压抓斗在龚嘴水电站的应用

龚嘴水电站采用液压抓斗进行清淤,取代传统的水下人工清淤方式,解决了机组进水口前水下清淤困难的问题。相对于传统的水下人工清淤,采用液压机械式的清淤,作业人员可以在坝面进行操作,保证了作业人员安全和清淤效率,并根据实际经验,提出操作注意事项。     

无线传感网中一种智能数据融合算法的实现及仿真分析

在无线传感网中,传感器节点一般都由自身装配的电池供电,难以进行电量补充,因此节约电量对于无线传感网来说至关重要.为了提高无线传感网能量使用效率,延长网络生存时间,提出了一种结合遗传算法和粒子群算法优化BP神经网络的智能数据融合算法 GAPSOBP(BP Neural Network Data Fusion algorithm optimized by Genetic algorithm and Particle swarm).GAPSOBP算法将无线传感网的节点类比为BP神经网络中的神经元,通过神经网络提取无线传感网采集的感知数据并结合分簇路由对收集的传感数据进行融合处理,从而大幅减少发往汇聚节点的网络数据量.仿真结果表明,与经典LEACH算法和PSOBP算法相比,GAPSOBP算法能有效减少网络通信量,节约节点能量,显著延长网络生存时间.     

基于逻辑Petri网的服务流程结构演化研究

流程结构演化是实现服务流程重构的一种有效手段,可以充分利用已有流程资源快速定制满足新业务需求的服务流程.然而,当前服务演化研究多关注于流程局部组成服务以及接口参数的兼容替换,对于流程结构演化所提供的操作过于简单,难以应对复杂流程演化场景.针对上述问题,提出一种基于逻辑Petri网的服务流程结构演化形式化描述方法.利用逻辑Petri网将服务流程建模为服务网,在服务网的基础上,针对不同的演化需求构建相应的结构演化运算;引入结构范式概念评价服务流程的结构健壮性,并借助逻辑Petri网的结构性质来分析与验证所建立的演化运算对流程结构范式的级别保持问题.给出了基于流程结构演化的服务流程定制框架,并基于所提出结构演化运算设计开发了仿真验证平台,验证了方法的有效性.     

基于图注意力网络与双阶注意力机制的径流预报模型

为了提高流域径流量预报的准确率,考虑数据驱动水文模型缺乏模型透明度与物理可解释性的问题,提出了一种使用图注意力网络与基于长短期记忆网络（LSTM）的双阶注意力机制（GAT-DALSTM）模型来进行径流预报。首先,以流域站点的水文资料为基础,引入图神经网络提取流域站点的拓扑结构并生成特征向量;其次,针对水文时间序列数据的特点,建立了基于双阶注意力机制的径流预报模型对流域径流量进行预测,并通过基于注意力系数热点图的模型评估方法验证所提模型的可靠性与透明度。在屯溪流域数据集上,将所提模型与图卷积神经网络（GCN）和长短期记忆网络（LSTM）在各个预测步长下进行比较,实验结果表明,所提模型的纳什效率系数分别平均提高了3.7%和4.9%,验证了GAT-DALSTM径流预报模型的准确性。从水文与应用角度对注意力系数热点图进行分析,验证了模型的可靠性与实用性。所提模型能为提高流域径流量的预测精度与模型透明度提供技术支撑。     

Fe基粘结剂制备生长型金刚石复合片的研究

在高温高压条件下(压力为5.0～6.0GPa,温度为1300℃～1500℃),以Fe基合金为烧结溶剂,采用熔渗法制备了质地均匀的D-D结合生长型金刚石复合片(PDC).利用扫描电镜(SEM)分别对制备的PDC酸处理前后的金刚石层以及金刚石与碳化钨基底的交界层进行了微观形貌观测.采用能谱面扫描,对PDC整体断面进行了成分面扫描分析.实验结果表明,Fe基合金粘结剂具有良好的浸润性能,初始的Fe基合金溶剂已整体均匀渗透了金刚石层和碳化钨基底层.经酸处理后的金刚石层已形成了致密的相互交错的D-D直接成键的微观网状烧结整体.