交联铝塑复合管水力计算方法

介绍了俄罗斯规范中有关交联铝塑复合管系统的水力计算方法，并与钢管系统的水力计算方法和北京市技术规程中的相关计算方法进行了比较。指出了目前我国交联铝塑复合管等管材系统水力计算方法可改进和完善之处。     

天然气中甲烷及非烃组分的汽液相平衡研究进展

液化天然气中的非烃组分会在液化、运输过程中对其造成不同程度的影响,获得基础的相平衡数据对于优化液化流程十分必要。在介绍含不同非烃组分天然气分布基础上,较详尽地论述了CO2-CH4,H2-CH4,He-CH4体系以及部分非烃组分之间的汽液相平衡实验研究进展及部分理论研究。论述结果可知,很多早期的汽液相平衡实验数据精度有限,实验数据不广泛,尤其是在较低温度区域内的汽液相平衡数据点非常少,为未来的工作提出了研究方向。     

用于壳聚糖降解的复合酶制剂产生菌的筛选

以壳聚糖为唯一碳源,结合固态培养基发酵培养,从自然界中筛选得到一株产复合酶的菌株,初步鉴定为曲霉属.该菌产复合酶中以壳聚糖酶、纤维素酶和α-淀粉酶为主,它们的酶活分别为2.206、0.790、3.229U/mL.该复合酶降解壳聚糖的最适温度为50℃,最适pH为5.6,最适时间为4h.通过有机溶剂分级沉淀,发现该复合酶降解壳聚糖的最终产物以聚合度为8～16的壳寡糖为主,表明该复合酶在壳寡糖制备方面具有一定的应用价值.     

论三江源区水生态安全问题及其对策

三江源区地处青藏高原腹地,是欧亚大陆上孕育大江大河最多的区域,是生物多样性资源的宝库,也是湿地生态资源的发育区,被称为地球的"第三季",它是整个三江流域中下游地区乃至东南亚国家生态安全及可持续发展的生态屏障。由于特殊的气候、自然、地理     

基于循环神经网络的螺丝锁附状态检测

自动锁螺丝机是精密电子产品装配流水线的重要组成部分之一,而螺丝锁附状态的检测对整个流水线和电子产品质量起着举足轻重的作用.传统检测方法通常采用感应器或伸缩弹簧,具有检测类别单一、性能不稳定、实时性差等问题.鉴于此,本文提出一种基于循环神经网络的智能螺丝锁附状态检测方法,该方法以锁附过程产生的角度、扭矩、速度序列数据为研究基础,以循环神经网络为研究手段.研究结果表明本文模型相比传统检测方法,具有检测故障类别更多、检测方式更稳定、检测过程更快等优点.对OK、浮锁、未锁进和锁斜4种状态的检测达到了优良的准确率.     

高精度深低温(80～180K)汽液相平衡实验装置研制

深低温区的汽液相平衡实验研究在化工和能源等各领域具有重要作用,其数据也是专业数据库热衷于搜集的对象。论文自行研制了一种用于测量深低温区汽液相平衡数据的高精度实验装置。实验装置主要由恒温系统与测量系统组成,即包括不锈钢平衡釜、控温温度测量系统、真空及配气系统等,恒温浴中的冷量由液氮提供。在恒温浴中,温度达到平衡后其波动小于±5 mK(30 min)1。温度测量采用四线制标准铂电阻温度计,其型号为WZPB-I,China,不确度为±1 mK(ITS),数据采用Keithley 2002多功能万用表进行采集,温度总的不确定度为±10 mK,压力采用压力传感器(型号:PMP4010,Drunk)进行测量,总的压力的不确定度为±330 Pa。此外以Visual BASIC为开发平台,为实验台设计并开发了一套集实时数据采集、自动控制、存盘记录和数据分析处理于一体的测控软件。通过实验装置初步测试,测试结果显示实验装置运行良好,实验数据与参考数据具有良好的一致性,可以满足实验要求,且所开发的软件方便实用,明显提高了实验测试的自动化水平,有力保障了混合工质相平衡实验工作的顺利进行。     

近十年西方译论在中国的发展研究综述

本文主要对1999年到2009年间国内外语类核心期刊上发表的关于西方翻译理论的文章进行分析、归纳和总结,发现：在西方翻译理论研究文化转向的大背景下,中国学者对西方翻译理论的研究也呈现出了文化转向的趋势;在对西方翻译理论的引鉴过程中,研究者不再是一味地对其进行吸收,在质疑的同时提出了自己的翻译观点,这使得西方翻译理论在中国得到了更加深入的发展。最后,文章对西方翻译理论在中国的发展趋势进行了预测。     

一体化网络中基于位置的组密钥管理方案

一体化网络为了支持安全性和移动性,将成员的身份和位置信息进行分离。对于贡献型组密钥管理算法,如果仅仅考虑成员的身份,而不考虑位置,将会导致在物理位置上相隔很远的成员进行消息的交互,使得组密钥的生成时间较长。本文借助主机距离估计技术来探测成员的位置,提出基于位置的贡献型组密钥管理方案L—TGDH来快速的生成组密钥。     

融合时空注意力机制的P波到时拾取网络

针对现有地震到时拾取算法精度较低、鲁棒性较差等问题,设计了一种基于深度学习的地震P波到时拾取网络,该网络为编解码结构,可实现地震波形序列的逐点预测。网络编码器对输入数据进行多尺度特征提取与融合,提高特征利用率;利用多尺度残差结构深度挖掘数据中隐藏特征信息,提升模型非线性拟合能力;在解码网络中加入时空注意力机制,提高网络对到时特征的感知能力;提出深层编码特征融合模块,在保证特征完整性的同时有效避免融合特征过程中出现的特征序列污染问题。实验结果表明,提出的网络在0.1 s、0.2 s、0.3 s三个误差阈值下,拾取命中率分别为75.04%、94.6%、97.37%,平均绝对误差和均方误差为0.092 s、0.036,相比现有传统方法与深度学习到时拾取方法,具有更高的P波到时拾取精度。     

基于FCoE技术部署校园数据中心

从校园数据中心建设的角度出发,重点介绍了FCoE技术在校园网数据中心的部署方式。