燃烧合成法制备的Al2O3基多孔陶瓷

研究了Al2O3-TiC和Al2O3-TiB2两个体系的多孔陶瓷的制备过程,分析和讨论了产物的相组成、显微结构及成型性以及影响多孔陶瓷性能,如孔径大小、耐腐蚀性能和压缩强度的诸多因素.实验结果表明:布料时有序地改变反应物料的化学组成,可以在产物中不同区域产生不同尺寸的孔洞,形成梯度多孔陶瓷.利用燃烧合成法,可制备出孔径尺寸为1～500μm、酸碱腐蚀质量损失率小于2%、压缩强度为10 MPa左右的多孔陶瓷.     

浅析中职院校校园网故障的诊断和排除

随着计算机技术、网络信息技术的快速发展,教育信息化、校园网络化已成为教育发展的,必然趋势.作为我国教育的重要部分的中职教育,其校园网络化程度也在不断的提高,并深入到其各个领域,它为中职院校的老师和学生带来了极大的便利,但与此同时,也常因为自然或人为原因出现故障,影响网络的使用.因此,对校园网故障的诊断与排除、维护网络的正常运行变得越来越重要.     

GM(1,2)短期现货电价灰色预测模型

在电力市场中,电价预测对市场参与者具有非常重要的意义。该文检验了GM(1,2)灰色模型在现货电价预测中的应用效果。在对GM(1,2)模型进行修正的基础上,分别建立了计及负荷因子的预测模型和计及预测时刻前一小时电价的预测模型,并对模型进行了等维新息处理。对美国PJM电力市场的峰荷时段、腰荷时段和低谷时段的LMP实时电价分别进行了预测。预测结果表明,计及预测时刻前一小时电价的预测模型具有较好的预测效果。     

历史文化保护传承促进安徽省宜居城市建设对策研究

安徽省已进入城镇化提质增效关键阶段,建设宜居城市是以人为本新型城镇化的发展需要。在实施城市更新行动背景下,基于安徽省悠久的历史和丰富的文化资源禀赋,从完善保护对象机制、塑造城市特色风貌、融入城市更新行动三个方面,以历史文化保护传承为抓手,提出推动安徽省宜居城市建设发展策略。     

基于FBG反射谱特征的铁路道岔损伤识别试验研究

针对道岔结构性能及安全状态对列车（尤其高速列车）行车安全与运行质量的重要性,提出基于光纤布拉格光栅(FBG)传感技术,利用FBG传感器反射谱特征对铁路道岔钢轨结构进行损伤（裂纹）识别。在带裂纹的道岔钢轨上安装FBG传感器进行静、动态加载室内实验。通过分析FBG传感器反射谱形状精细变化,实现对裂纹的识别。实验结果表明,该基于FBG反射谱特征的损伤识别方法可有效识别铁路道岔钢轨裂纹。     

S变换在电力系统间谐波检测中的应用

间谐波是一种频率为基波非整数倍的特殊谐波,由于它在电力系统中大量存在,对电力系统造成极大影响与危害,所以对其进行分析和检测具有非常重要的意义.基于S变换的良好时频特性,提出了一种利用S变换检测间谐波的方法,通过Matlab分析S变换对典型信号的仿真并与小波变换进行比较,证明本方法的准确度、直观性更高.     

太赫兹共振隧穿二极管探测器研究进展及应用

太赫兹波独特的性质使其在物理学、生物学、医疗诊断、无损检测、无线通信等领域有着广阔的应用前景。共振隧穿二极管(RTD)是一种基于量子隧穿效应的半导体器件,利用其负微分电阻和直流非线性特性,可以分别实现太赫兹波的产生和探测,近年来获得越来越多的关注。基于RTD的太赫兹探测器具有可室温工作、体积小、易集成、灵敏度高等特点,使其在未来短距离、超高速的太赫兹无线通信及万物互联等场景具备优势。本文将重点介绍太赫兹RTD探测器的研究进展及其应用进展,并对后续技术发展进行展望。     

EVRC速率判决算法及DSP的实现

速率判决算法是变速率语音编码中最关键的技术之一,首先详细介绍了增强型变速率编解码(EVRC)速率判决的算法,然后具体阐述了如何在TMS320C54X系列的DSP上实现该算法。     

粗粒土BP神经网络本构模型研究

为了描述具有应力应变关系非线性和剪胀性的粗粒土本构特性,利用改进的BP神经网络算法,通过优选网络结构和对粗粒土的大型三轴固结排水剪试验数据样本学习,建立了一个以平均主应力p和广义剪应力q作为网络输入向量、以体应变εv和剪应变εs作为网络输出向量的粗粒土BP神经网络本构模型。利用此模型对粗粒土的应力应变关系进行了预测,整体预测结果的最大误差均在10%内。预测表明本神经网络模型具有良好的预测精度和适用性。     

一种基于边缘匹配的前视红外目标识别算法

红外目标识别是影响精确制导武器命中精度的重要因素。针对因基准图与实时图存在差异导致模板匹配性能下降的问题,提出了一种基于边缘匹配的前视红外（FLIR）目标识别算法。在模板匹配的基础上,利用目标的邻域信息排除虚警,计算基于匹配代价矩阵的匹配置信度对候选匹配点进行排序,利用前面连续多帧图像的识别结果为当前帧识别提供信息,从而提高目标识别的准确性和鲁棒性。在2组不同目标类型的红外视频序列上所做的实验表明,该算法具有较好的识别性能。