EAST极向场电源系统SVC装置的测试与评估研究

为了满足实验先进超导托卡马克(EAST)高功率、高约束模式下电源稳定运行的需求,同时降低其电网电能质量的影响,EAST极向场磁体电源配套安装了相应的无功补偿及滤波装置静止无功补偿器(SVC).此处针对SVC装置,从运行效果、治理效果、性能分析等方面,对SVC装置进行了综合测试与评估.实验结果表明,SVC装置的综合性能在较大程度上满足电源系统稳定运行需求.     

改性活性氧化铝除氟性能研究

通过静态实验,研究了改性活性氧化铝(MAA)对F-的吸附性能,考察了吸附时间、改性活性氧化铝的用量对除氟性能的影响,并与新型除氟树脂的除氟性能进行了比较.研究结果表明:活性氧化铝的用量为4 g时,除氟效率最高,为94.57%;活性氧化铝与含氟水的最佳接触时间为3 h;MAA在较低用量(＜4 g)时,除氟效率不如除氟树脂高,但是在较高用量(≥4 g)下,MAA则高于树脂的除氟效率.     

高职院校导学体系构建的理论思考

"导学"作为教学领域的重要手段,正在逐渐被引入到校园文化建设中.本文基于"导学"国内外的研究现状,对导学体系的构建作理论层面的探讨和分析.     

改性活性氧化铝（MAA）处理含氟废水的实验研究

高氟水在我国的分布十分广泛,高氟病区遍布我国27个省、市、自治区,尤其是西北、东北等边远地区和经济相对落后的农村地区。同时,化工、电镀、金属表面清洗、冶金等行业含氟废水的产生、排放,也严重污染着人类赖以生存的环境,造成近年来氟中毒回潮现象比较严重。因此,开发新型、高效的除氟材料,尤其是针对农村饮用水,开展简单、,便捷的除氟方法,保障农村水质安全,达到除氟材料成本低、操作简单、不需要调节pH值等需求,以适应没有集中供水设施的农村高氟水地区,具有重要的科学价值和社会意义。     

高职院校导学体系构建的理论思考

“导学”作为教学领域的重要手段，正在逐渐被引入到校园文化建设中。本文基于“导学”国内外的研究现状，对导学体系的构建作理论层面的探讨和分析。     

ZigBee传感网络控制冲突检测与解决机制研究

针对ZigBee传感网络的控制冲突提出检测及解决方法。ZigBee传感网络中,传感器负责检测事件,致动器负责执行动作。建立的传感器与致动器联系关系称为连结,控制为执行传感器与致动器连结行为。当有两个以上的控制同时针对同一致动器作控制,造成控制异常的情形称为控制冲突。为了检测控制冲突,系统会依据控制的传感器与致动器类型,主动地产生代表控制有效性的时间窗,系统判断两控制的时间窗是否重叠来检测控制冲突的发生。当控制冲突发生时,系统通过一个控制优先权仲裁器来裁决适当的控制。并可以动态地调整使用模式,让控制优先权仲裁器可以做出最适合的判断。通过本系统可使传感网络发生控制冲突时,不需要人为介入自动地依照当时情况主动地做出最正确的控制。实验表明除了减少使用者操作的不适感,也增加传感系统控制的可靠度。     

基于高斯混合模型的层次聚类算法

选择合适的聚类数和准确划分类间重叠的数据是聚类分析领域2个被广泛研究的问题.提出了一个基于高斯混合模型的层次聚类算法(HCGMM),该算法基于重叠度的衡量,而且不需要预先指定聚类数,能够很好地解决以上两个问题.算法根据高维空间中混合模型每2个组成成分之间的重叠情况自动运行或停止,从而准确划分类间重叠的数据,并自动确定聚类数.最后,通过标准的数据的测试,以及通过把它应用于不同类型的真实彩色图像分割表明,该算法是有效的,而且对噪声影响不敏感.把它和其他层次算法进行比较和分析,以证明该算法的优越性.     

基于重叠度的层次聚类算法

选择合适的聚类数和准确划分簇间重叠的数据是聚类分析领域两个被广泛研究的问题.提出了一个基于重叠度的层次聚类算法(CCSLM),该算法基于重叠度的衡量,而且不需要预先指定聚类数,能够很好地解决以上两个问题.算法根据每两簇之间的重叠情况自动运行或停止,从而准确划分簇间重叠的数据,并自动确定最佳聚类数.通过图像分割应用表明算法的有效性和鲁棒性.还把它和其他聚类算法进行比较和分析,以证明该算法的优越性.     

汽轮机油乳化的危害及防治

我厂4台125MW机组均采用^#46汽轮机油作为润滑用油，在机组运行过程中，也出现过汽轮机油由于含水量过高造成的油质乳化现象。     

基于聚类分析和神经网络的时间序列预测方法

文章提出了一种组合聚类分析和神经网络的预测方法。聚类分析将大的数据集聚类划分为几类小的数据集，这样在每一类中，数据的相似度比较高，然后再分类训练相应的模型，最后做预测。建立加入聚类分析的径向基神经网络模型，用金融时间序列做试验，并跟径向基神经网络模型进行比较。试验结果表明．加入聚类分析的径向基神经网络模型提高了连续预测的趋势准确率，降低了时间代价，并减小了模型的复杂度。