住宅辐射-送风末端冷负荷分担率研究——从热舒适及室内空气品质角度

以住宅建筑为研究对象,针对低、中、高负荷3种不同住宅负荷工况,对不同冷负荷条件下不同负荷分担率下的室内热环境进行了数值模拟,分别分析比较不同冷负荷分担率匹配时室内热舒适性水平及室内空气品质情况,从舒适和健康的角度,分析适宜的冷负荷分担率范围。研究结果表明辐射供冷末端承担的显热负荷分担率ωc〈0．7时,可将工作区人体热舒适性指标控制在舒适性标准允许范围内。从避免局部不舒适度方面讲,ωc宜取0．4～1。从室内空气品质角度讲,定风量模式低中负荷工况,ωc宜取0．5～0．9,高负荷工况,叫。宜取0．35～0．6;变风量模式,ωc值越小,室内空气品质越好。     

基于改进粒子群的航空军械保障调度优化

针对航空单机军械保障中出现的保障周期长、资源配置不合理等问题,在给出改进粒子群算法的基础上,分析单机军械保障问题中多约束条件,构建多资源约束下的军械保障调度数学模型.将改进算法应用于航空单机军械保障问题中,利用优先值方法编码,提出一种优先进度生成机制作为解码方式求解.通过对实际算例优化分析,得到单机保障的最小时间为64min,远小于未优化时保障周期,而且资源的使用基本趋于均衡,说明改进的方法能快速、正确地解决单机军械调度的优化问题.     

基于IPv6对等网技术的资源共享方法

为了改善P2P（Peer-to-Peer）软件带宽消耗高、网络利用率低的问题,提出了将资源发现过程与资源共享过程分开执行的方法,并在IPv6环境下定义了两个私有协议P2PIEP（Peert-to-Peert Information Exchchange Protocol）和P2PDEP（Peer-to-Peer Data Exchange Protocol）。这两个协议分别服务于资源发现过程和资源共享过程。P2PIEP使用小世界模型,用于发现资源信息;P2PDEP封装在UDP（User Datagram Protocol）数据报中且具有较小的协议首部,从而达到提高网络利用率的目的。     

光合细菌(Z08)啤酒废水资源化研究

为了优化光合细菌处理啤酒废水的工艺条件以实现污水资源化,利用一株新的光合细菌(Z08)处理啤酒废水并回收菌体,探讨在光照厌氧、黑暗好氧、自然光微氧3种不同的环境条件对废水处理效果以及菌体增长的影响.结果表明:光照厌氧条件下COD去除率(88%)大于自然光微氧条件下COD去除率(74%),大于黑暗好氧条件下COD去除率(62%);光照厌氧条件下菌体总量增长率(38%)大于自然光微氧条件下菌体总量增长率(-35%),大于黑暗好氧条件下菌体总量增长率(-43%);光照厌氧条件所需水力停留时间(240h)大于自然光微氧条件所需水力停留时间(60h),大于黑暗好氧条件所需水力停留时间(36h).光合细菌可以实现啤酒废水的处理与资源化,推荐的工艺条件为:白天厌氧,夜晚好氧,光线不足时补充光源.在此条件下既可以快速降解污染物,又能获得较高的光合细菌增长量,此条件时废水中有机物转化为单细胞蛋白的转化率达到26%,有效地实现了污水资源化.     

酵母多基因表达载体在纤维素生物转化中应用

构建含酿酒酵母组成型强启动子PGK、G418抗性基因及rDNA片段的整合型载体pScIKP,利用rDNA多个同源重组位点,将外源基因以多拷贝整合到酵母染色体上,无需诱导即可持续表达;利用载体位于表达盒两端同尾酶,可插入多个基因表达盒,实现多基因稳定共表达.为检验共表达情况,反转录从绿色木霉中获得纤维素酶基因eg3和cbh2, 克隆并转化获得重组酵母菌株S.cerevisiae-ec. 该重组酵母能降解羧甲基纤维素形成水解圈;用羧甲基纤维素还原糖法和滤纸酶活力法测定酶活力,其最适温度和最适pH值与所表达单酶相似,表明共表达未影响两种酶的生物学特性;且双酶具有协同作用,能更有效降解非结晶纤维素.pScIKP载体能成功用于多个外源基因共表达和产物协同作用的研究,为构建能直接降解纤维素的酿酒酵母菌株,实现纤维素可再生能源的生物利用奠定了基础.     

弘扬红色文化与建设社会主义核心价值体系

新时期,建设社会主义核心价值体系具有重大的战略意义和深远的历史意义。红色文化作为社会主义先进文化的一部分,在建设社会主义核心价值体系的过程中能够发挥巨大的作用。应从不同角度、不同途径弘扬红色文化,积极推进社会主义核心价值体系的建设。     

基于容量的相对最小影响资源分配算法

在对现有的波长资源分配算法进行了研究和分析的基础上,提出了一种基于容量的相对最小影响波长资源分配算法.该算法通过定义基于容量的影响因子,分析受当前波长分配影响之后各路径在各波长上的可用信道数,更为精确地描述了当前分配波长对于受影响路径的路径容量产生的影响.仿真结果表明,新的算法降低了网络阻塞率,提高了网络资源利用率.     

基于混沌粒子群的多飞艇资源配置规划方法

对地观测具有任务繁多、约束复杂、资源有限等特点,对观测资源配置进行合理规划具有重要意义。面向多飞艇多载荷对地观测任务,结合经典粒子群算法,研究了满足任务完成度、分辨率要求和负载均衡度等多目标的资源配置规划方法。在经典粒子群算法的基础上利用混沌优化技术进行改进,并设计实现了原型系统。实验验证了该资源配置规划方法的有效性。     

Adaptive joint bandwidth and power allocation in heterogeneous wireless access environment

Joint bandwidth and power allocation for a multi-radio access(MRA)system in a heterogeneous wireless access environment is studied.Since both the number of users being served by the system and the wireless channel state are time-varying,the optimal resource allocation is no longer a static optimum and will change with the varying network state.Moreover,distributed resource allocation algorithms that require iterative updating and signaling interactions cannot converge in negligible time.Thus,it is unrealistic to assume that the active user number and the wireless channel state remain unchanged during the iterations.In this paper,we propose an adaptive joint bandwidth and power allocation algorithm based on a novel iteration stepsize selection method,which can adapt to the varying network state and accelerate the convergence rate.A distributed solution is also designed for the adaptive joint resource allocation implementation.Numerical results show that the proposed algorithm can not only track the varying optimal resource allocation result much more quickly than a traditional algorithm with fixed iteration stepsize,but can also reduce the data transmission time for users and increase the system throughput.     

MABP: an optimal resource allocation approach in data center networks

In data center networks, resource allocation based on workload is an effective way to allocate the infrastructure resources to diverse cloud applications and satisfy the quality of service for the users, which refers to mapping a large number of workloads provided by cloud users/tenants to substrate network provided by cloud providers. Although the existing heuristic approaches are able to find a feasible solution, the quality of the solution is not guaranteed. Concerning this issue, based on the minimum mapping cost, this paper solves the resource allocation problem by modeling it as a distributed constraint optimization problem. Then an efficient approach is proposed to solve the resource allocation problem, aiming to find a feasible solution and ensuring the optimality of the solution. Finally, theoretical analysis and extensive experiments have demonstrated the effectiveness and efficiency of our proposed approach.