铁尾矿及其反应烧结多孔陶瓷的制备与性能研究

为拓展铁尾矿的资源化利用途径,本研究分别以细颗粒高硅铁尾矿、铁尾矿+石墨粉以及铁尾矿+石墨粉+碳化硅粉为原料,采用泡沫注凝成形-常压烧结、泡沫注凝成形-反应烧结和模压成形-反应烧结工艺制备了铁尾矿多孔陶瓷和三种以碳化硅为主晶相的多孔陶瓷。通过DSC-TG和XRD分析,研究了铁尾矿自身的烧结过程以及铁尾矿与石墨之间的碳热还原反应烧结过程,对比分析了四种多孔陶瓷材料的孔隙率、压缩强度、热导率等性能。结果表明,以铁尾矿为原料可制备具有较高孔隙率(87.2%)、压缩强度(1.37 MPa)和低热导率(0.036 W/(m·K))的铁尾矿多孔陶瓷,它是一种高效保温隔热材料;利用铁尾矿与石墨之间的碳热还原反应可获得碳化硅多孔陶瓷,其热导率显著提高,但强度偏低;而在原料中加入部分碳化硅,可以明显改善多孔陶瓷的压缩强度,获得具有高孔隙率(91.6%)、较高压缩强度(1.19MPa)和热导率(0.31W/(m·K))的碳化硅多孔陶瓷,它可作为轻质导热材料或复合相变材料的载体使用;与泡沫注凝成形工艺相比,采用模压成形工艺制备的碳化硅多孔陶瓷虽然孔隙率有所降低(79.3%),但热导率得到显著提升(1.15 ...     

配电网自动化中电力线载波通信技术的要点分析

随着智能电网建设的加速,电力线载波通讯作为一种覆盖范围广、连接方便的数字通讯手段,在配电网自动化中得到了广泛的应用。目前,电力线载波通讯已成为配电自动化领域的一个重要课题。文章首先简要介绍了配电自动化通信系统,然后对配电自动化系统的通信网进行了分析。     

智能吸尘自动黑板清洁机

针对目前擦拭黑板普遍无法达到除尘环保的效果,为改善课堂环境,课题组研发了一款智能吸尘自动黑板清洁机。该清洁机应用PID调节器操控Grbl控制板,以实现平稳运动;对于擦拭过程中产生的粉尘,采用静电除尘的方式使粉尘吸附于集尘板上,克服了粉尘飞扬的弊端。该装置制作成本低廉、安装程序简单,在现有黑板的基础上进行简单升级改造即可,具有良好的应用前景。     

一种电动汽车有序充电的优化方法研究

针对当前电动汽车充电过程中电网侧以及用户侧的客观需要，设计了优化电动汽车有序充电的一种方法。以最小化电网侧负荷波动和用户侧最大限度地提高电动汽车的充电电量为目标函数，建立了电动汽车的时间维度调度模型。提出了基于改进的多目标粒子群优化算法，通过个体选择、正态分布自适应突变、模糊满意度决策等策略加快搜索效率以及跳出局部极值。实验结果表明，与MOGA和MOAFSA相比，IACO具有更高的搜索效率。     

关于无线网络“钓鱼”问题的研究

随着互联网信息技术不断的发展完善、工业化信息的推进以及多种网络的融合,无线局域网的应用领域不断扩大的今天,无线网络在给用户提供方便、快捷上网条件的同时,其安全问题也令人担忧,越来越多的无线网络信息安全漏洞已经成为了一个当今社会急需解决的问题。本文主要是针对无线钓鱼攻击这一无线网络安全防范问题进行研究,简要概述无线网络安全问题。力求对今后的无线网络安全问题研究提供借鉴、经验。     

一种基于多模态特征提取的医学视觉问答方法

随着深度学习在医疗领域的快速发展,医学视觉问答(Med-VQA)吸引了研究人员的广泛关注.现有的Med-VQA方法大都使用权重参数共享的同一特征提取网络对多模态医学影像进行特征提取,在一定程度上忽略了不同模态医学影像的差异性特征,导致对特定模态特征提取时引入其它模态的噪声特征,使得模型难以关注到不同模态医学影像中的关键特征.针对上述问题,本文提出一种基于多模态特征提取的医学视觉问答方法.首先,对医学影像进行模态识别,根据模态标签指导输入参数不共享的特征提取网络以获得不同模态影像的差异性特征;然后,设计了一种面向Med-VQA的卷积降噪模块以降低医学影像不同模态特征的噪声信息;最后,采用空间与通道注意力模块进一步增强不同模态差异性特征的关注度.在Med-VQA公共数据集Slake上得到的实验结果表明,本文提出方法能有效提高Med-VQA的准确率.     

直流供电系统中超级电容应用研究

随着自动化程度的不断提高,在直流供电系统负载中,精密的自动化设备越来越多,而依靠单一的蓄电池供电的直流系统,越来越不能满足通信、保护、控制等系统的高可靠性要求的需要。本文介绍了一种新兴的直流供电方式的应用,利用超级电容与蓄电池组成的新型储能系统,提高了直流供电系统的稳定性和可靠性,通过实际应用的数据和图表,验证了该储能系统的实践效果,为其进一步的开发与研究提供参考。     

基于拟牛顿算法的电网智能计量与校准方法研究

随着智能电网的大力推广,对其的计量精度也提出了更高的要求。针对该情况,提出了一种基于拟牛顿算法的智能电表计量校准方法。该方法以智能电表的电能计量原理为理论基础,通过将智能电表的计量误差校准抽象为求计量误差最小值的最优化问题,以此建立起智能电表的计量校准模型。同时在模型求解过程中,选用计算精度及效率均表现优异的拟牛顿算法进行逐步迭代,以实现模型求解。再使用LabVIEW软件对所提出的算法进行计量与校准性能测试,实验结果表明,所提算法在电流波动的情况下仍能将计量误差稳定在0.1%之内。     

基于时间窗序列的电力营销服务行为效率优化技术研究

为了提升电力营销业务量,促进电力营销行业发展,文章研究了基于时间窗序列的电力营销服务行为效率优化技术。通过计算电力营销服务行为数据向量的字符串获取意义串,建立时间窗口信息特征,通过定义动量模型属性获取突发话题。经离散余弦变换后,利用反向传播神经网络算法建立目标函数,获取实际输出值与期望输出值的误差均方值。依据误差均方值最小原则建立目标函数的凹解集合,通过梯度下降方法计算极小值点,完成电力营销服务行为效率优化。实验结果表明：该技术的数据预处理符合度始终保持在0.98左右,数据预处理能力较高;在时间为60个月内,优化后的人均业务量保持在19个左右,且销售变现时间明显降低,优化能力较强。