优化球团原料的配矿

为了获得低成本、质量好的球团矿产品,以两种铁精矿粉（低铁高硅磁铁矿和高铁低硅磁铁矿）和一种膨润土为原料,以生球落下强度、抗压强度以及焙烧后成品球团抗压强度为评价指标,在相同造球工艺和膨润土加入量的条件下,研究两种质量不同的铁精矿混合配料造球对球团性能的影响。研究表明,随着低铁高硅矿配比的增加,生球落下强度、抗压强度以及焙烧后成品球团抗压强度均随之降低。通过优化配矿,当低铁高硅矿配比达40%时,生球的落下强度达到3次以上,抗压强度达20N以上,焙烧后抗压强度为3850N,完全满足生产要求。     

贵州省烤烟上部烟叶成熟期主要气象因素分析

为评价贵州省主要植烟县(市、区)上部烟叶成熟期的气象条件,利用贵州省63个县(市、区)2011—2017年8—9月气温和降雨量数据,分析了上部烟叶成熟期的气象因素,并筛选出推迟至9月中旬采收上部烟叶时具备适宜气温和降雨量条件的县(市、区).结果表明:除毕节市、贵阳市、六盘水市的大部分植烟县(市、区)外,其他49个县(市...     

基于OPN的变结构IMM目标跟踪算法仿真设计

目标跟踪理论是一个比较前沿的理论,在军事领域和民用领域都有着广泛的应用前景。随着计算机技术、新材料技术等一些高新技术在飞行器上的应用使得机动目标的机动性越来越强,传统的机动目标跟踪算法已经难以适应这种变化。针对这种情况,本文研究和分析了变结构多模型算法的基本思想,提出了一种基于有向图切换的变结构交互多模型算法,并利用对象Petri网对这种算法进行了仿真设计。     

致密油二氧化碳吞吐动态特征及影响因素

采用大型露头方形岩心与长岩心,开展了不同注采参数.不同焖井时间等多种注采方式下的CO2吞吐实验,分析了 CO2吞吐的动态特征、影响因素及波及方式对采收率的贡献.研究表明:CO2吞吐开发可分为CO2返排、产气携油、高速产油、产油速率减缓4个阶段.产气携油阶段以游离气驱为主,高速产油阶段以溶解气驱为主;CO2注入量与开采速...     

基于动态序列图像的汽车碰撞分析系统的实现

提出一种基于动态序列图像的汽车碰撞分析系统的实现方法,并就其中关键技术进行了讨论:引入基于大气物理模型的图像复原方法,消减天气对现场采集的图像质量的影响;提出了背景差分与时间差分融合的方法,实现对运动目标(车辆)的快速检测;利用编码技术实现对车身特定点的自动识别、匹配和跟踪;运用DLT算法进行摄像机标定,进行图像测量.本系统应用于碰撞过程的定性和定量分析,结果表明了其有效性.     

电子签名法实施后的CA机构

2005年4月1日，我国第一部信息化领域的法律《中华人民共和国电子签名法》(下称电子签名法)正式颁布实施，与之同时生效实施的还有信息产业部颁布的《电子认证服务管理办法》(下称管理办法)。电子签名法从法律的层面确立了电子签名的法律效力，设立了电子认证服务市场准入制度，明确了电子认证服务机构(下称CA机构)的、法律地位及认证程序，     

基于体绘制的动态云场景模拟

为了实现动态云场景的创建与绘制,文中提出一种基于体绘制的三维云模拟算法。算法用Perlin噪声干扰椭球模型,得到云场景区域内体素颜色的基本数据,然后对体素颜色进行软化模糊和添加阴影处理,建立绘制区域的云数据模型;同时通过ray casting对绘制区域进行体数据采样渲染,模拟出三维云的效果。仿真实验结果表明：该算法模拟出的云场景可让云形状颜色位置动态改变,也可让视点穿过云层,具有动态和交互效果,是一种可行的动态云场景模拟算法。     

面向飞行目标的多传感器协同探测资源调度方法

针对飞行目标机动性带来的多传感器协同探测资源调度动态性需求, 提出一种新的基于近端策略优化(Proximal policy optimization, PPO)与全连接神经网络结合的多传感器协同探测资源调度算法. 首先, 分析影响多传感器协同探测资源调度的复杂约束条件, 形成评价多传感器协同探测资源调度过程指标; 然后, 引入马尔科夫决策过程(Markov decision process, MDP)模拟多传感器协同探测资源调度过程, 并为提高算法稳定性, 将Adam算法与学习率衰减算法结合, 控制学习率调整步长; 最后, 基于改进近端策略优化与全卷积神经网络结合算法求解动态资源调度策略, 并通过对比实验表明该算法的优越性.     

上6片烟叶烘烤过程中水分与颜色及化学成分的协同变化

为优化上部烟叶烘烤技术,设置优化烘烤工艺和常规烘烤工艺2个处理,通过对烘烤过程中烟叶样品的采集分析,研究了烘烤过程中烟叶水分与颜色、内在化学成分的协同变化及烤后烟叶的品质差异.结果表明:①上部烟叶烘烤前期失水较难,叶片失水集中在变黄后期至定色期.②烘烤过程中烟叶失水与颜色及化学成分变化密切相关,随烟叶含水率由75％左右...     

基于人工智能方法的高压直流阻尼调制研究

在对传统比例一积分（PI）控制所存在的问题进行剖析的基础上,对人工智能方法在高压直流阻尼调制中的研究现状进行了全面的综述。主要分析模糊控制以及神经网络控制在高压直流输电系统直流调制中的研究运用,指出目前各种直流输电控制策略研究所存在的问题并提出相应的解决方案。在此基础上,提出一种新型的在线神经网络自学习控制策略,并对其在直流阻尼调制中的运用前景进行了展望。