地下密闭空间火场消烟净化技术研究

地下密闭空间发生火灾,危害极大。采取策略对密闭空间火场烟气进行净化,研制了新型火场消烟净化设备。通过实验分析了不同火源强度和节流强度下消烟设备的工作性能,结果表明该设备对火场烟气降温、CO_2的净化效果显著。降温效果与火源强度、节流强度呈正相关关系,温降百分比大约在40%到65%之间。比较出口温度和出口CO_2浓度,火源强度越大,人员安全性越低,过大的节流强度会导致CO_2的净化效果变差,增加人员危险性。最后提出了消烟净化设备的实际运行使用策略,研究结果为地下密闭空间防排烟系统的改造提供了理论依据。     

DEA方法在项目厂址选择中的应用

厂址选择是项目建设的重要环节。通过建立方案评价模型,将数据包络分析(DEA)方法应用于项目厂址选择。引入天然气净化厂厂址选择实例,拟定投入、产出因素,利用Matlab对模型进行求解,通过对运算结果的分析,确定最优方案,说明模型及方法的有效性。     

Landau-Zener模型中纠缠演化及转移的研究

研究了受外场驱动的两个二能级系统分别与两个单模量子化光场相互作用模型中纠缠演化及转移问题。该工作主要是对外场驱动的Landau-Zener模型进行了研究，采用旋转波近似的方法，通过数值计算详细分析了二能级系统初始状态、能级间的耦合常数以及驱动外场的参数对子系统间纠缠和转移特性的影响。结果表明，适当调节模型中的参数，可以使系统初始纠缠完全转移为光腔场间的纠缠，实现二能级系统与光场间的最大纠缠转移。     

基于未来的网络体系构架

随着经济的快速发展,互联网逐步发展成为覆盖范围广、信息资源最为丰富、规模最为宏观的全球信息设施。在目睹互联网给我们经济生活发展带来极大便利的同时,我们应该认识到互联网规模的不断扩大所带来的系列问题。新型的互联网体系构架技术要求高,管理难度增大,监控、维修和保护一体化的网络体系构架成为未来网络发展的难题,国内外相关研究人员对未来网络体系构架的研究不断深入,笔者在参考相关文献资料的基础上,对未来网络虚拟化资源管理构架、网络流量预测算法和虚拟化资源分配机制进行深入探究,以寻求未来网络构架发展的创新之道。     

基于神经网络算法的三维模型预取系统

三维漫游已经成为十分普遍的远程游览或监控的一种方式。三维漫游过程中,系统往往需要动态调用数据并生成三维模型,这会影响系统运行的效率,降低用户体验。针对这一问题,提出一种基于神经网络的智能预取系统。历史访问日志中,模型的特征与被访问频率之间的映射被提取出来,并用以训练系统。系统可以根据模型特征判断哪些模型更可能被用户请求到,并把它们提前存入内存中。通过某三维变电站实时监控与装配管理系统对该预取系统进行验证。结果表明,通过短时间(一天)对系统的训练,即可做出长期(三个月)的高准确率(90%)的预测,有效提高了系统运行的效率。     

学习分析技术支持的在线深度学习的模型构建

本文将深度学习与学习分析相结合,从评价学习层次、教师深度教学能力、反思且主动地学习、学习内容的适切性四个方面阐释了学习分析对在线深度学习的影响,并在分析在线学习行为和学习分析过程的基础上,构建了学习分析技术支持的在线深度学习的模型,试图促进学习分析与在线学习融合模式的深入讨论。     

压力表的计量检定及误差评定探究

压力表在工业生产中占据重要的地位,在各种工业生产中,需要通过压力表的指示,做好设备的工作分析。压力表是常用测压仪表,在各种生产中有着广泛的应用,特别是当前,在石油、化工、冶金、电厂、能源、环保、机械制造等领域,均得到了良好的使用,同时,在人民生活中也有着不小的使用比例,只有全面做好压力表的检测,保证精准度,才能维护良好的社会关系,维护人民根本利益。文章通过对压力类仪表检定出现问题的分析,进一步探讨校准精密压力表和普通压力表的方法与措施。