荆江门弯道近期滩槽演变特点及影响因素分析

三峡水库运用改变了下泄水沙条件,坝下游弯曲河型均呈现“凸冲凹淤”演变规律,以致碍航问题日益突出。为研究弯曲河型滩槽演变特点及其成因,以下荆江河段荆江门弯道为例,利用三峡蓄水后近15 a实测地形资料,采用逻辑推理及统计分析方法分析其影响因素并预测了航道变化趋势。结果表明:三峡工程运用后,凸岸边滩年际间呈持续冲刷趋势,冲刷位置不断下移导致河段展宽引起航道条件恶化;在平滩流量(20 000~25 000 m³/s)持续时间＞15 d的年份,凸岸边滩冲刷后退,反之淤长;冲淤幅度与年均来沙量,尤其细沙(d≤0.125 mm)含量密切相关,基本呈同步变化趋势;荆江一期工程实施后,在当前水沙条件下凸岸边滩会继续受冲,形成枯水双槽,航道条件将恶化。水沙过程的改变是弯曲河型滩槽演变的主要原因,遇大水且来沙量较少的年份,荆江门河段很可能出浅碍航,这可为下荆江弯曲河段航道治理提供一定的参考价值。     

苯乙烯-丁二烯嵌段共聚物与废橡胶粉复合改性高黏沥青及混合料性能研究

为了评价高黏改性剂对沥青性能的影响,采用高速剪切法制备了苯乙烯-丁二烯嵌段共聚物(SBS)改性沥青、废橡胶粉改性沥青和两种SBS/橡胶粉复合改性高黏沥青。通过三大指标试验、黏度试验、高温车辙试验和低温小梁弯曲试验,研究了高黏沥青的高低温性能、感温性能及沥青混合料路用性能。结果表明:4种改性沥青的高低温性能随各自改性剂掺量的增加逐渐提高,掺加10%北美岩沥青或2.5%多聚磷酸(PPA)的高黏沥青感温性能更稳定,较大幅度提升了黏度值,高温性能改善明显;掺加2.5%PPA的高黏沥青及其混合料能够更好地抵抗高温条件下的性能衰减,保证了使用效果,更适用于温度较高地区;掺加10%北美岩沥青的高黏沥青及其混合料在低温条件下性能良好,推荐在低温地区使用。     

加强能源计量监管 推进节能减排工排

能源是经济社会可持续发展的重要物质基础,是国民经济发展的"血液",是工业经济的动力。能源对经济持续快速健康发展和人民生活的改善,发挥着至关重要的作用。加强能源管理,推进节能减排,能源计量工作应先行。     

EPA提出新环境友好型制冷剂提案

为支持奥巴马总统提出的“气候行动计划”,美国环保部（EPA）提议在美国选择更加环保、不会对臭氧层造成破坏的制冷剂。这是环保部在“气候行动计划”框架内采取的第一个与制冷剂有关的行动,呼吁环保部“重要制冷剂替代新政（SNAP）”项目已确认并通过的其他气候友好型化学物。     

聚合物/MXene柔性力敏材料制备及应用研究进展

MXene作为一种新型的二维纳米材料,拥有优良的导电性,在柔性力敏材料领域有广泛的应用前景。为了构筑柔性力敏材料,通常将MXene与柔性聚合物或多孔聚合物相结合,从而实现柔性及大形变。柔性力敏材料中,MXene的分布、导电网络结构与形态由制备方法决定,进而决定传感器的类型和应用类型及场合。文中从MXene柔性力敏材料的制备策略角度出发,总结了浸渍法、喷涂法、真空过滤法、冰模板法及其它方法对MXene柔性力敏材料性能的影响,同时归纳了MXene柔性力敏材料在生理信号、细微人体动作、关节运动信号监测以及对信号进行示踪等方面的应用进展。     

资源动态加载算法在农机仿真平台中的实现

在搭建农机仿真平台时,若虚拟农场里的资源过多,使用Unity3D软件默认的一次性加载机制会使载入过程十分缓慢,用户需要漫长的等待时间.针对这个问题,使用资源动态加载算法优化资源的加载过程,使平台更加流畅运行.本文主要阐述了动态加载算法的原理和实现过程.     

基于软件无线电的Turbo码编码通信系统实现

为保障和提高无线信道下的数据传输可靠性和灵活性,基于通用软件无线电外设（USRP）平台设计和实现了以Turbo码作为信道编码方案的通信系统.系统发射机可采用1/2或1/3码率的Turbo码对传输数据进行编码,接收机通过软解调方法和软输入软输出的Max-Log-MAP迭代译码算法获得编码增益.仿真与测试结果表明,采用Turbo码作为编码方案可有效对抗噪声和衰落,降低传输误比特率,进而提高无线通信系统的可靠性.此外,通过文件传输等应用,进一步验证了本系统的可行性.     

基于空间谱的多天线盲频谱感知算法

现有的频谱感知算法主要在时间、频率以及地理空间维度进行检测,对角度维的利用尚不成熟。将多天线技术中的到达角（AOA, angle of arrival）估计算法应用到频谱感知领域,提出了2种基于空间谱的盲频谱感知算法,分别为最大—最小延迟相加谱值比检测和平均—最小延迟相加谱值比检测。利用空域匹配滤波的优势,新算法在低信噪比下得到了较高的检测概率,同时为角度维的频谱接入提供了AOA信息,从而提高了频谱利用率。此外,运用随机矩阵理论,推导了检测阈值和检测概率的理论值。仿真结果表明,在Nakagami-m信道下,提出的算法具有比现有盲感知算法更优的检测性能。     

改进蚁群算法在空调冷冻水系统中的应用研究

针对空调冷冻水系统存在的时间滞后、多干扰等特点和传统PID控制器控制效果不佳等问题进行了控制策略的优化。将改进蚁群PID控制器应用于冷冻水系统中,并对蚁群算法在寻优时易出现的停滞现象进行改进。最后,通过Matlab软件进行仿真实验,表明了基于改进蚁群算法PID控制的冷冻水系统有效地改善了控制环节的惯性大、时间滞后等问题,提高了系统的准确性与稳定性。     

基于gcForest算法的恶意URL检测

恶意URL(Malicious URLs)是网络犯罪的重要途径,因此对恶意URL实施有效检测是保障网络安全的前提和关键。近年来,机器学习的迅猛发展为恶意URL检测提供了新的思路。鉴于此,在研究恶意URL以及对机器学习算法实验的基础上,得出基于gcForest算法的机器学习模型能够实现对恶意URL的精确分类检测,其精确度达到99.53%,远高于k近邻分类算法（k-Nearest Neighbor）和随机森林算法（Random Forest）等其他传统算法模型,具有较好的检测效果。