小型电冰箱(制冷器)的设计

在办公室，家庭和卫生系统中，经常要用体积小、功耗低、便于携带的冷藏设备或制冷设备。本文就是针对这些特殊要求提出，实现小型制冷器的设计，所设计的小型制冷器具有体积小，重量轻，无机械转动等独特的优点。本系统由温度传感器感受制冷器内温度，并把温度的变化传递给中央控制芯片单片机AT89C52，由芯片控制制冷系统使冰箱内温度达到显示屏上的设定值，使用者只需根据需要利用小按键设定不同的温度即可，达到预定的制冷效果。     

基于微粒群优化算法的不确定性调和调度

Blending is an important unit operation in process industry. Blending scheduling is nonlinear optimization problem with constraints. It is difficult to obtain optimum solution by other general optimization methods. Particle swarm optimization （PSO） algorithm is developed for nonlinear optimization problems with both continuous and discrete variables. In order to obtain a global optimum solution quickly, PSO algorithm is applied to solve the problem of blending scheduling under uncertainty. The calculation results based on an example of gasoline blending agree satisfactory with the ideal values, which illustrates that the PSO algorithm is valid and effective in solving the blending scheduling problem.     

6061 铝基碳化硅复合材料搅拌摩擦焊工艺研究

目的研究搅拌道次对6061铝基碳化硅复合材料的影响。方法对6061铝基碳化硅复合材料进行了搅拌摩擦焊实验。结果获得了型面良好,表面光滑的焊接截面,焊核区组织为细小的等轴晶,热机影响区为弯曲变形的晶粒,热影响区组织发生了明显的粗化。结论搅拌次数越多,Si C颗粒分布越均匀,热机影响区与热影响区附近硬度最低,热影响区硬度较低,焊核区硬度比母材稍高。     

干线传输系统中引入RAODM的初步探讨

从ROADM的技术特点入手,结合目前干线传输网络建设的实际情况,探讨在干线传输系统中引入RAODM的可行性、引入方式及注意事项等。     

以图像分类为目标的字典学习算法

综述了字典学习算法的主要研究方向之一,即以图像分类为目标的稀疏表示字典学习算法。从空间变换法和类别指示法两个角度,分析各种算法的优缺点,并对相应的实验结果进行比较。总结了利用这类算法进行图像分类时所面临的其他一些关键问题,如模式识别中的旋转不变性和计算速度等。依据目前已有的技术和应用需求,探寻该领域未来的研究方向。     

鄂尔多斯盆地姬塬油田长8 段沉积相研究

延长组长8 段是姬塬油田开发的主力油层,随着油气勘探开发程度的不断加深,其储层的平面非 均质性已成为当前勘探开发的制约因素,因此对沉积相展布的精细描述显得非常重要。文中通过物源及 相标志分析,认为延长组长8 段受西北和东北2 个方向物源的控制,经历了三角洲平原向三角洲前缘的 过渡,沉积了纵向上叠置、横向上连片的分流河道砂体。在此基础上,对长8₁层不同亚相及不同物源控制下的砂体物性进行了对比,得出长8₁层三角洲平原的砂体物性比三角洲前缘的砂体物性好,受西北物源控制的砂体物性比受东北物源控制的砂体物性好。最后,对长8 段有利储集相带进行了预测,认为姬塬油 田西北方向的储集物性较好,具有较大的油气勘探潜力。     

基于Boltzmann选择的改进ABFM算法

模糊C-均值（FCM）聚类算法是数据挖掘中应用广泛的一种方法,但还存在容易陷入局部极小值和对初始值敏感的缺点,为此提出了一种基于Boltzmann选择机制的改进人工蜂群的模糊C-均值聚类算法（BABFM）。该算法引入了Boltzmann选择机制代替轮盘赌的选择方式,采用小区间生成法使初始群体均匀化,使得该算法的全局寻优能力更强,有效克服了FCM算法的缺点。实验结果表明,新算法与FCM和ABFM聚类算法相比聚类效果更准确,效率更高,迭代次数更少。     

一种改进1DCNN的滚动轴承变工况故障诊断方法

针对滚动轴承在强噪声背景时运行存在不同工况下样本分布不同而导致传统模型诊断精度较低的问题,提出一种改进一维卷积神经网络的滚动轴承变工况故障诊断方法。以一维卷积神经网络模型为基础,通过全局均值池化代替全连接层,减少模型训练参数,同时在全局均值池化层引入最大均值差异域自适应迁移学习实现滚动轴承变工况故障诊断。与ResNet和1DCNN+DA等方法的对比分析表明,将1DCNN模型中的FC层通过GAP层代替并与DA迁移学习相结合,能够提高整个模型的泛化性和诊断精度。     

多级信息补偿的U型网络图像超分辨率重建算法

针对基于深度神经网络的图像超分辨率重建算法在特征提取过程中容易丢失特征信息,导致重建图像缺少纹理和边缘细节等问题,提出一种多级信息补偿的U型网络图像超分辨率重建算法.首先设计一个用于图像超分辨率重建的U型网络,该网络通过下通道分支对输入特征进行多层级特征提取和通道压缩,通过底层模块对压缩后的特征进行融合并提取不同通道的相关特征,通过上通道分支对压缩后的相关特征进行多层次特征提取和通道恢复;然后设计多级信息补偿模型,对U型网络的通道压缩过程中丢失的信息和通道恢复过程中难以恢复的信息进行补偿;最后在不同放大倍数下的Set5、Set14、BSD100和Urban100测试集上对所提算法和主流算法进行对比测试分析,实验结果表明所提算法相比主流算法实现了在峰值信噪比(PSNR)/结构相似度(SSIM)指标和视觉效果上的巨大提升.     

石堡川灌区渠堤绿化工作的实践与思考

渠堤绿化与全民植树密不可分,是衡量灌区工程管理状况、保障渠道安全行水的关键。本文结合灌区工程现状,分析了渠堤绿化的作用、现状和存在问题,并就渠堤绿化建、养、管和收益分配体制作了有益探索。