孤网运行实践

霍林河煤矿鸿骏铝电公司4台机组一期孤网运行,由于电解铝的"阳极效应",使电解槽电压急剧升高,造成用电负荷突然增大,为此通过设置霍林河一期孤网运行低频保护,调整电压,加强对控制电源的检查和试验等措施,保证了孤网的安全运行。以1号汽轮机为例,提出了保证正常接带负荷的措施,如带负荷前在3 000 r/m in要充分暖机,将主蒸汽压力提高到50%额定压力以上,主蒸汽过热度50℃以上等。     

污水处理效果随季节变化规律的研究

通过对吉林省延吉市污水处理厂A^2／O法污水处理工艺一年来的运行情况进行分析研究,针对城市所处的地理环境冬季严寒漫长、夏季温热多雨的特点,分析总结工艺的运行情况,对其处理效果随季节变化规律进行初步分析研究,并对工艺运行过程中所存在的问题进行分析提出改进方案．     

水平井配汽三维物理模拟实验

水平井注汽物理模拟实验是模拟油田实际注汽过程的有效手段,国内外学者针对水平井配汽效果开展了许多实验研究,但现阶段缺少水平井配汽结构影响配汽效果的相关研究。通过构建三维实验模型,设计注汽井配汽结构,开展了不同配汽结构下的三维注汽实验。实验结果表明,不同配汽结构对配汽效果影响较大,其中割缝管柱实验配汽效果最差,注汽井附近储层发生汽窜的时间较早;均匀开孔管柱和趾端附近射孔加密管柱实验储层发生汽窜的时间较晚,储层动用范围更广;进行趾端附近配汽实验时,随着配汽量增大,会造成蒸汽回流;当配汽孔沿水平井方向均匀分布时,虽然在注汽前期可以较为均匀地分配蒸汽,但随着注汽量增大,蒸汽会优先从水平井跟端分配,跟端配汽量始终最多;当调整注汽井前、后配汽孔分布密度时,可有效改变水平井前、后的配汽量,并优化配汽效果。模拟实验可以为油田注汽井配汽结构优化设计提供理论支撑,以达到有效提高配汽效果和均匀动用储层的目的。     

基于复杂网络面向对象集成测试的研究

软件测试是保证软件质量的重要手段.面向对象的方法给软件系统带来好处的同时,也为测试带来了挑战,传统的测试方法无法应用于许多面向对象的特性.研究表明,大型软件系统内部结构具有小世界效应(Small-World,SW)和无标度特性(Scale-Free,SF).基于软件的复杂网络特性对面向对象的集成测试进行了研究,提出了一种通过分析类之间的交互复杂性和聚集复杂性来确定软件测试顺序的方法.利用该方法进行面向对象集成测试可以减少桩模块的数量,提高测试效率,且不降低原有测试覆盖度.     

活性炭与银离子组合催化低品位原生硫化铜矿细菌浸出的效应

为了进一步提高永平铜矿低品位原生硫化铜矿细菌浸出的效果,通过试验,研究了活性炭与银离子组合催化低品位原生硫化铜矿细菌浸出的效应。研究表明,在细菌浸出的初始阶段,添加活性炭与银离子组合可以进一步提高铜的浸出速度及浸出率,其浸出效果比单独添加活性炭或银离子要好,其中3.0g/L活性炭与2.0 mg/L银离子组合最有利于铜的浸出,在浸出310 h时,铜的浸出率可达到80％,而单独添加3.0g/L活性炭或2.5 mg/L银离子,在浸出310 h时,铜的浸出率分别为62％和20％;控制600～650 mV的低氧化还原电位条件更有利于细菌浸出低品位原生硫化铜矿中的铜。     

极限学习机延拓的BS-EMD端点效应抑制算法及应用

针对希尔伯特-黄变换过程中经验模态分解出现的端点效应问题,采用极限学习机（Extreme Learning Machine,ELM）算法对原始数据序列分别向左右两端延拓,对扩展后的数据序列用B样条插值函数求其平均曲线,在此基础上进行下一步分解,结束分解后摒弃两端延展的数据,使算法得到优化,起到了抑制端点效应的作用。通过与未经延拓,BP神经网络延拓和支持向量机延拓各项指标的对比分析表明,该算法不仅有效抑制了经验模态分解过程中的端点效应,在预测速度和分解精度上都有一定的优势。将该方法应用于电力系统的谐波分析中,仿真结果表明该方法能有效抑制EMD的端点效应,更好地分解出谐波中含有的不同频率谐波分量。     

调频电台声音特效模拟仿真

深入研究了调频电台使用过程中经常产生的单音和啸叫两种声音特效,利用傅主叶级数进行数学建模,通过曲线拟合方法进行对比选择最佳模拟单音策略,并且通过实验测定模拟产生啸叫的基波振幅和基频取值范围,借助VB和C++语言实现该声音特效模拟仿真.通过实验测定和工程实践,证明该模型能够有效地解决电台声音特效的模拟仿真问题,提供了一种...     

A new approach to the learning effect: Beyond the learning curve restrictions

In this paper, we bring into the scheduling field a new model of the learning effect, where in two ways the existing approach is generalized. First we relax one of the rigorous constraints, and thus in our model each job can provide different experience to the processor. Second we formulate the job processing time as a non-increasing k-stepwise function, that, in general, is not restricted to a certain learning curve, thereby it can accurately fit every possible shape of a learning function. Furthermore, we prove that the problem of makespan minimization with the considered model is polynomially solvable if every job provides the same experience to the processor, and it becomes NP-hard if the experiences are diversified. The most essential result is a pseudopolynomial time algorithm that solves optimally the makespan minimization problem with any function of an experience-based learning model reduced into the form of the k-stepwise function.     

一种适合于机器人仿生皮肤传感器的性能研究

本文分析了聚偏二氟乙烯（PVDF）制作具有触觉、 滑觉、温觉的仿生皮肤传感器的结构,研究其压电特性,建立仿生皮肤的分析模型。     

介观电容耦合电路的量子纠缠效应

应用介观电子线路制备量子态并实现相应的信息传输与控制是量子信息学的重要课题。利用介观耦合电路给出了制备双模压缩真空态的方案,研究了模间纠缠度与压缩幅度参数的关系。结果显示:模间纠缠度和2个回路的电感比值有关,与耗散无关,且存在一个极大值。