三峡水力发电厂700MW水轮发电机故障诊断专家系统

三峡水力发电厂在我国电力系统中占有十分重要的地位。为提高三峡水轮发电机的安全运行水平、逐步实现优化检修,研制、开发了三峡水力发电厂发电机定子水冷状态监测及故障诊断专家系统。该系统是一个集在线实时、在线非实时和离线数据的采集与分析、状态监测、故障诊断、故障处理、故障统计分析于一体的多任务、多客户端、多信息处理、B-S结构的发电机定子水冷状态监测及故障诊断专家系统,已于2004年5月投入运行。实践表明:该系统的应用可显著地提高发电机的安全性和可靠性并为状态/优化检修提供科学的决策依据,降低发电成本,产生巨大的经济效益和社会效益。     

缪子对小尺寸中低原子序数物质三维成像技术的模拟研究

缪子成像是一种利用天然本底辐射中极具穿透力的缪子射线通过散射或透射技术对高原子序数Z或隐藏物体进行无损成像的技术。当前的研究对象是大尺寸的高Z物质,而针对小尺寸的中低Z物质的成像技术在国内鲜见报道。本文提出了一种针对小尺寸中低Z物质的三维成像技术,利用Geant4软件模拟了缪致次级粒子的产生过程,模拟结果表明次级粒子主要为电子和γ光子,通过缪致次级粒子与入射缪子符合探测技术筛选入射缪子径迹,利用有限角度成像算法对待测物体进行了三维图像重建,结果表明,该技术适合于小尺寸的中低Z物质成像,尤其对小尺寸中Z物质的重建效果明显,重建图像可区分08 cm的凹槽。     

二氧化碳和环氧丙烷、环氧乙烷三元共聚物的合成与表征

利用负载二元羧酸锌催化剂在不添加任何溶剂的情况下进行二氧化碳和环氧丙烷、环氧乙烷的共聚反应,合成了降解材料三元共聚物聚甲基乙撑-乙撑碳酸酯。利用凝胶渗透色谱法、红外光谱、核磁氢谱和碳谱、热分析等对其结构和热性能进行了表征。结果表明,这些三元共聚物主链上具有较高的碳酸酯键含量和较高的分子量,与二元共聚物相比,热学性能没有明显的改变,5%失重温度(TGA-5%)高于250℃。     

中小学Office软件教学中自动评测的实现

Office操作是中小学信息技术课教学中必须掌握的技能之一,对Offce操作采用自动评测的方式可以减少教师批改作业时的重复劳动以及可能因此带来的批改错误,使得作业的评阅更加客观、准确和公正.针对目前中小学信息技术课教学的现实情况,提出一种与软件系统相对独立的,利用Office对象模型和宏对学生的作业进行自动评测的方法.     

大数据与个人隐私保护模型研究

随着数据业务爆炸式的增长,人类已经进入了大数据的时代。未来的数据会成为水、电一样的公共社会资源,同时用户个人隐私数据的保护需求也越来越高。为了在大数据时代有效地保护好用户的个人隐私,本文首先对个人隐私数据进行分类,然后提出了个人隐私数据分层标准模型,并对模型的合理性与实用性进行了验证。此模型为解决个人隐私保护提供了统一的标准,并且为政府和企业提供了有利的参考价值。     

一种基于DZR协议的AD Hoc网络路由协议

为提高网络技术的吞吐性能,本文将MIMO传输技术与路由技术进行了结合,通过MIMO的分集和复用技术提出新型DZR路由协议.文中概述了DZR双区域路由协议,并从业务量变化、节点密度变化的角度对其进行了网络仿真结果分析,得出其性能优势,验证了DZR双区域路由协议的真实可行性.     

5种悬浮种衣剂对红麻发芽率影响及对苗期立枯病的防控效果评价

[目的]就目前市面现有的种衣悬浮剂对红麻发芽率的影响及苗期立枯病的防控效果进行评价。[方法]通过室内和田间2种方法进行评价。[结果]29%噻虫·咯·霜灵FS 1.16 mg/kg处理的种子发芽势最高,提高出苗率方面表现最好;12%甲·嘧·甲霜灵FS 1.32 mg/kg的对红麻立枯病菌的防控效果最好,防效达94.29%,其次为25%咯菌腈FS 0.15 mg/kg,防效达93.46%。[结论]上述3种悬浮种衣剂值得在生产上推广应用。     

内置式机械密封变形分析与计算

机械密封零件的变形将影响到密封的效果，造成工程上的损失。掌握机械密封变形的计算方法，对正确选择密封方式和改进机械密封设计有很重要的意义，这里通过对内置式机械密封变形的分析与计算，指出了影响机械密封的设计因素，提出了改进机械密封的方法。     

某大型飞机刹车蓄压器管路压力过高的分析与改进

 针对某大型飞机刹车蓄压器所处管路压力在转场飞行中过高的问题，分析发现，刹车蓄压器所处管路被单向阀隔离而成为封闭管路，由于刹车蓄压器容积较大并充有氮气，当环境温度变化时，氮气会因温度升高导致气压压力升高，进而导致管路油液压力升高。在刹车蓄压器管路上加装了安全活门，实施更改后，重新进行了试飞验证，结果表明刹车蓄压器管路压力过高的问题未再出现。此问题的分析与解决可为其他大型飞机刹车蓄压器压力管路设计提供借鉴。     

结合旋转森林和AdaBoost分类器的多标签文本分类方法

针对一些多标签文本分类算法没有考虑文本-术语相关性和准确率不高的问题,提出一种结合旋转森林和AdaBoost分类器的集成多标签文本分类方法。首先,通过旋转森林算法对样本集进行分割,通过特征变换将各样本子集映射到新的特征空间,形成多个具有较大差异性的新样本子集。然后,基于AdaBoost算法,在样本子集中通过多次迭代构建多个AdaBoost基分类器。最后,通过概率平均法融合多个基分类器的决策结果,以此做出最终标签预测。在4个基准数据集上的实验结果表明,该方法在平均精确度、覆盖率、排名损失、汉明损失和1-错误率方面都具有优越的性能。