一种新型的分料设备—比例分料器

70年代发展起来的水泥窑外分解技术成功地降低了水泥烧成的高能耗,随着水泥科学技术的发展,如何减少窑尾的空间与投资,同时尽可能提高分解炉的分解效率已成为众所瞩目的问题.近几年在水泥工业中逐渐兴起的分解炉炉外循环技术是解决这一问题的简便有效的方法,而高温物料的分流控制是炉外循环技术的重要组成部分.比例分料器就是针对这一技术要求而研制开发的新型分料设备.     

浅海重磁电联合勘探方法试验及效果

浅海重磁电勘探由于其特殊性一直是物探工作困难区,但我国近海浅水面积大、资源丰富,在浅海开展重磁电方法研究具有重要意义。采用改进的仪器设备、借鉴前人经验,经多次试验研究,通过在渤海湾浅海地区开展的浅海重磁电方法的陆海联合数据采集工作,发展了相应的数据处理、解释方法,展示了浅海重磁电联合研究油气地质构造的效果。     

轻音乐对驾驶疲劳的双向影响

目的本实验探索驾驶负荷累积与轻音乐对驾驶疲劳的影响。方法采用2(驾驶负荷累积)×2(音乐条件)×3(模拟驾驶阶段)混合设计,对32名驾驶员被试进行模拟驾驶实验,采集驾驶员驾驶速度和他们的垂直搜索广度与瞳孔直径。结果第45-60 min时,对于无驾驶负荷累积的被试,轻音乐组车速显著快于无音乐组,轻音乐组垂直搜索广度显著大于无音乐组;对于有驾驶负荷累积的被试,轻音乐组的瞳孔直径小于无音乐组(边缘显著),轻音乐组的车速慢于无音乐组。结论轻音乐对无累积疲劳的驾驶员具有唤醒作用,加快他们的车速,扩大垂直搜索广度,对驾驶绩效具有积极的影响;轻音乐对有累积疲劳的驾驶员会产生催眠作用,缩小瞳孔直径,车速减慢,对驾驶绩效具有消极的影响。     

三维水文地质建模技术研究综述

从空间数据模型、模型的构建方法、复杂地质体建模及应用三维水文地质模型进行地下水数值模拟等几个方面论述了三维水文地质建模技术的发展和研究现状,分析了目前三维水文地质建模技术的难点和不足;对未来三维水文地质建模技术的发展提出了建议;得出虽然目前一些难点和不足限制着三维水文地质建模技术的发展和应用,但由于水文地质行业对可视化及定量化的迫切需求及建模理论和建模技术的提高,其在水文地质行业中将发挥越来越重要的作用;最后,指出了针对不同应用的指导性质的概化原则、方法及标准体系的研究是未来专业水文地质工作人员重点研究的方向之一.     

M2M技术能否促进RFID应用

通信网络技术的出现和发展,给社会生活面貌带来了极大的变化。人与人之间可以更加快捷地沟通,信息的交流更顺畅。但是目前只是计算机和其他一些IT类设备具备这种通信和网络能力,普通机器设备几乎不具备联网和通信能力,如家电、车辆、自动售货机、工厂设备等。M2M技术的目标就是使所有机器设备都具备连网和通信能力,     

电力系统动态安全域的LS-SVM在线拟合法

提出了一种基于支持向量机的电力系统动态安全域在线拟合方法。支持向量机在解决非线性有限样本和高维识别方面有明显优势,但标准支持向量机在学习时需要求解复杂的二次规划问题,耗时较多。为此采用最小二乘支持向量机的二值分类算法,构造了二类和三类分类器对运行点的稳定状态进行判断,以最小二乘线性系统代替二次规划方法的标准支持向量机进行模式识别和函数估计,解决了大样本数据建模和运算速度慢的问题。同时采用回归算法构造稳定裕度拟合器,对系统既定故障下运行点的临界切除时间进行在线拟合并计算出稳定裕度。最后以EPRI-36节点模型为算例进行仿真计算,仿真结果表明该方法避免“维灾难”问题的同时,能更好地拟合动态安全域的边界,且进一步证明了该方法的有效性和准确性。     

风电场交直流并网系统的储能和柔性直流联合调步控制策略

考虑在风电场交直流混合并网系统中风电场的功率差额可以沿交流线路传递给主网,风电场和主网都存在频率稳定问题,提出储能与柔性直流附加控制参与系统频率调节,优化风电场和主网频率特性。在风电场侧柔性直流换流站中加入基于风电场频率变化的柔性直流频率附加控制,以改善风电场频率特性;将储能系统通过换流器并联在风电场和主网间直流线路上,弥补风电场侧直流附加控制对主网的频率恶化作用,并改善主网频率特性;建立了储能与柔性直流附加控制共同作用下的风电场交直流混合并网系统频率模型。算例分析表明,通过储能与柔性直流附加控制的配合,能有效减少风电场功率平衡被破坏时风电场和主网的频率波动幅度。     

高性能整数倍稀疏网络行为识别研究

目的 行为识别在人体交互、行为分析和监控等实际场景中具有广泛的应用。大部分基于骨架的行为识别方法利用空间和时间两个维度的信息才能获得好的效果。GCN(graph convolutional network)能够将空间和时间信息有效地结合起来,然而基于GCN的方法具有较高的计算复杂度,结合注意力模块和多流融合策略使整个训练过程具有更低的效率。目前大多数研究都专注于算法的性能,如何在保证精度的基础上减少算法的计算量是行为识别需要解决的关键性问题。对此,本文在轻量级Shift-GCN(shift graph convolutional network)的基础上,提出了整数倍稀疏网络IntSparse-GCN(integer sparse graph convolutional network)。方法 首先提出奇数列向上移动,偶数列向下移动,并将移出部分用0替代新的稀疏移位操作,并在此基础上,提出将网络每层的输入输出设置成关节点的整数倍,即整数倍稀疏网络IntSparse-GCN。然后对Shift-GCN中的mask掩膜函数进行研究分析,通过自动化遍历方式得到精度最高的优化参数。结果 消融实验...     

自主导航道路光度智能测试系统的研制

在道路照明光度测量中,常规采用人手布点、逐点测量的方式,此操作存在测量时间长,测量人员在测试道路作业时安全风险大的问题.为缩短测量时间,减少检验人员安全风险,本文利用超宽带(Ultra-wideband,UWB)定位技术研制了一套道路光度智能测试系统,根据标准要求对具体现场测试区域建立坐标系统,自动生成测试目标点坐标位...