非标准工况下空分设备增产氩的研究与实践

文章对非标准工况下的空分设备增产氩措施进行了研究。以宝钢6#60000m3/h空分设备为例,通过设计型算法和校核型算法,建立了空分设备精馏的数学模型,通过改变数学模型的参数,分析了在非标准工况下精馏塔内的组分浓度分布,并提出了优化后的操作方案和操作参数,实施后提高了空分设备的氩提取率,取得了显著的经济效益。     

基于"替换法"的汉字加、解密实现技术

文章讨论的基于“替换法”的汉字信息加、解密实现技术,改变了传统的汉字加密结果,使加密后的密文仍是可以识别和再利用的汉字,发送者可以在任何可编辑汉字的通讯设备上发送和接收密文,确保中文信息传输过程中的安全性。加、解密算法实现的代码语言为VFP6.0。     

富氧燃烧技术在石灰回转窑中的应用研究及经济性预测

利用燃烧学理论及其相关知识对富氧燃烧技术的特点进行了详细的理论分析.在此基础上针对某公司拟在石灰回转窑中应用该技术的工程案例进行了计算,提出了3种不同的技改方案,并对其经济性进行了预测.结果表明在不改变现有燃烧设备的条件下,采用焦炉煤气和转炉煤气混合富氧的方案,氧体积分数控制在21.4%时最为合理;采用焦炉煤气和高炉煤气混合富氧的方案,氧体积分数控制在23.0%时最为合理;从成本分析前者更具有竞争性.如果对现有燃烧设备进行改造,建议采用转炉煤气和高炉煤气混合富氧的方案,氧体积分数控制为28.0%时,成本节约潜力最大,对该公司最有实用意义,此时对应的煤气流量约为20 km3/h.     

Performance of cumulant-based rank reduction estimator in presence of unexpected modeling errors

Compared with the rank reduction estimator(RARE) based on second-order statistics(called SOS-RARE), the RARE based on fourth-order cumulants(referred to as FOC-RARE) can handle more sources and restrain the negative impacts of the Gaussian colored noise. However, the unexpected modeling errors appearing in practice are known to significantly degrade the performance of the RARE. Therefore, the direction-of-arrival(DOA) estimation performance of the FOC-RARE is quantitatively derived. The explicit expression for direction-finding(DF) error is derived via the first-order perturbation analysis, and then the theoretical formula for the mean square error(MSE) is given. Simulation results demonstrate the validation of the theoretical analysis and reveal that the FOC-RARE is more robust to the unexpected modeling errors than the SOS-RARE.     

基于贝叶斯压缩感知的子空间拟合离格DOA估计

针对传统的基于稀疏贝叶斯学习（Sparse Bayesian Learning,SBL）的波达方向估计算法对噪声鲁棒性不高的问题,提出了一种基于SBL的子空间拟合离格波达方向(Direction of Arrival,DOA)估计方法。首先对接收数据的协方差矩阵进行特征分解,获得信号的加权子空间,构造等价信号的稀疏表示模型并利用贝叶斯学习算法进行参数求解。同时对于网格划分带来的建模误差问题,采用了离格贝叶斯推导（Sparse Bayesian Inference,SBI）算法进行求解,利用期望最大化算法迭代更新相应的参数。仿真结果表明,相对于传统的DOA方法,该方法具有更好的估计精度。     

不对称约束多人非零和博弈的自适应评判控制

本文针对连续时间非线性系统的不对称约束多人非零和博弈问题, 建立了一种基于神经网络的自适应评判控制方法. 首先, 本文提出了一种新颖的非二次型函数来处理不对称约束问题, 并且推导出最优控制律和耦合Hamilton-Jacobi方程. 值得注意的是, 当系统状态为零时, 最优控制策略是不为零的, 这与以往不同. 然后, 通过构建单一评判网络来近似每个玩家的最优代价函数, 从而获得相关的近似最优控制策略. 同时, 在评判学习期间发展了一种新的权值更新规则. 此外, 通过利用Lyapunov理论证明了评判网络权值近似误差和闭环系统状态的稳定性. 最后, 仿真结果验证了本文所提方法的有效性     

基于单网络评判学习的非线性系统鲁棒跟踪控制

针对一类具有不确定性的连续时间非线性系统,提出一种基于单网络评判学习的鲁棒跟踪控制方法.首先建立由跟踪误差与参考轨迹构成的增广系统,将鲁棒跟踪控制问题转换为镇定设计问题.通过采用带有折扣因子和特殊效用项的代价函数,将鲁棒镇定问题转换为最优控制问题.然后,通过构建评判神经网络对最优代价函数进行估计,进而得到最优跟踪控制算法.为了放松该算法的初始容许控制条件,在评判神经网络权值更新律中增加一个额外项.利用Lyapunov方法证明闭环系统的稳定性及鲁棒跟踪性能.最后,通过仿真结果验证该方法的有效性和适用性.     

盾构隧道近距离下穿暗挖隧道施工研究

随着现代地铁建设的发展,盾构隧道近距离下穿既有隧道或建筑物的情况越来越常见。文章以成都轨道交通7号线崔家店站-万年场站区间工程情况为背景,运用FLAC3D有限元软件对实际工程中盾构隧道开挖过程进行数值模拟,计算并对比在盾构隧道近距离下穿出入场线暗挖隧道的施工过程中,暗挖隧道周边位移的变化规律。基于软件分析指出暗挖隧道应重点关注和监控的部分,并提出防止沉降量增大的有效加固方式,为今后类似工程提供设计与施工参考。     

一种基于修正数据矩阵的广义波达方向矩阵方法

该文提出了一种基于平面阵的相干信号二维DOA估计算法,文中先将平面阵分为3个具有旋转不变性的子阵列,并分别构造了3个子阵列的数据矩阵,结合这3个数据矩阵,构造了两种修正数据矩阵,提高了阵元利用率。然后仿照波达方向矩阵的构造方法,得到了一种广义波达方向矩阵。通过理论分析证明了对该矩阵进行特征分解,就可以获得信号的方向矢量和信号方向元素,从而能够进行相干信号的二维DOA估计,并且避免了谱峰搜索,减少了运算量,仿真结果验证了该算法的有效性和精确性。     

高LET值束流产生技术研究进展

随着器件抗辐射加固性能的提高,在进行地面模拟试验时对所用重离子的能量及其在材料中的线性能量传输（LET）的要求也越来越高。为了提高串列加速器束流能量及其在材料中的LET,最切实可行的办法是使用高剥离电荷态离子。