基于时间序列的矿井瓦斯涌出量预测方法

由于矿井瓦斯浓度的变化受多种因素共同影响,矿井瓦斯涌出量预测经常出现无法获得一部分变量的情况。针对该问题,提出了一种基于时间序列的矿井瓦斯涌出量预测方法,详细介绍了采用时间序列AR模型对矿井瓦斯涌出量进行预测的具体实现。实验结果表明,该方法对矿井瓦斯涌出量的预测误差率为4.3%,预测比较可靠。     

以太网CAN总线转换器的延时特性分析及设计

为实现企业信息网时现场总线控制系统的实时监控,需要采用以太网CAN总线转换器在以太网和CAN网络之间转发数据.转换器中数据转发延时或者数据过载会严重影响转换器的实时性能,为确保转换器的实时性能,分析了该转换器的延时特性,针对影响转换器延时的因素设计了减少转换器延时的数据包拆分组装算法和队列管理机制,并通过实际平台开发该以太网CAN总线转换器.实验结果表明,该转换器能在两个异质网络之间实时转发数据.     

扩展格机及其在文本分类中的应用

格机是一种新颖的有监督学习方法。论文扩展了格机的等标注概念,提出了交集标注的概念,以解决决策系统中的同条件多决策值问题,并将其用于非结构化的文本分类领域。作者用自动抽取的代表文档特征的关键词表示文档,用交集标注缩减数据,对新文本作分类预测。给出了求交集标注的算法。实验表明扩展后的格机是很好的文本分类学习方法。     

用关联分析技术识别不良信息特征项的新方法

不良信息特征项的挖掘精度制约着不良信息鉴别与过滤的效果。文章从数据挖掘的角度对不良信息特征项的识别进行研究,提出了一种自动高效地挖掘文档潜在特征项的新方法:首先对文档进行必要的预处理,包括自动分词、无用项过滤、项标引以及项的分箱操作等,然后利用数据挖掘中的关联分析技术识别文档中的特征项。试验结果验证了该方法的可行性。     

水解法制备纳米二氧化钛

以工业TiOSO4为原料,采用水解法制备了纳米二氧化钛粉体,并用XHD、SEM、激光粒径分析仪对其形貌、晶型、粒径分布进行了表征。试验表明：晶种的质量对于诱导TiOSO4水解成核和控制偏钛酸的原生粒子大小有较大影响;在偏钛酸粒子沉淀中加入不同的促进剂,煅烧后．可以得到锐钛型和金红石型的二氧化钛粉体,以满足市场的不同需求。     

Inclusion and Bubble in Steel—— A Review

The type, morphology and sources of inclusion in steels, including indigenous and exogenous inclusions, were discussed and reviewed. Indigenous inclusions are deoxidation products or inclusions precipitated during cooling and solidification of steel. Exogenous inclusions arise primarily from the incidental chemical （reoxidation） and mechanical interaction of liquid steel with its surroundings （slag entrainment and erosion of lining refractory）. Types and causes for the nozzle clogging were also summarized. Reasons for bubble formation and bubble size distribution in steels were discussed thereafter. Finally, morphology and causes of inclusion-related defects in continuously cast steel products were reviewed, such as flange cracking in cans, slag spots and line defects on strips.     

广东汤类软罐头的研制技术

广东汤类软罐头含有18种氨基酸,其中9种是人体必需的。一些营养物质溶于汤中,不但味鲜可口,香味浓郁,而且脂肪、蛋白质、矿物质及维生素等有益于人体健康。汤类用复合塑料薄膜包装,真空封口和加压杀菌,最后减压冷却,保存期长。     

基于ANSYS/LS-DYNA的易拉罐跌落研究

利用ANSYS有限元分析软件,通过对易拉罐不同跌落高度、不同碰撞地面的仿真分析,研究易拉罐在不同的跌落形式下的受力及变形。结果表明:随着跌落高度地增加,接触部位应力分布会扩大,并且应力也会相应地增加;面跌落相对于角跌落,应力会贯穿整个罐壁,并且向上出现不连续的传递,且逐渐减小。     

基于四阶累积量的测深侧扫声纳波达方向估计方法研究

针对高频测深侧扫声纳工作时会受到高斯色噪声影响的问题,提出基于四阶累积量及幅相误差自校正的波达方向估计方法。首先,计算声纳回波信号的四阶累积量,得到协方差矩阵;其次,采用加权平均算法对协方差矩阵进行降维处理,得到构造矩阵;再次,通过恢复构造矩阵的Toeplitz特性完成幅相校正,并增加相位线性拟合算法进一步提升校正效果;最后,采用求根多重信号分类(Root-MUSIC)算法求解得到波达方向估计。仿真结果表明,本文算法的角度估计均方误差相对于基于自校正的Root-MUSIC算法有约0.07°的提升,改善了四阶累积量算法在阵元幅相误差条件下估计精度下降的问题。海试数据分析表明,本文算法的相对测深精度相对于基于自校正Root-MUSIC算法有约0.03%～0.08%的提升,且在水平距离90 m范围内的满足0.75%的测深精度标准。仿真和海试数据均证明了本文算法在高斯色噪声及阵元幅相误差条件下的DOA估计性能优于传统算法。