西藏燕麦主要种植区灌溉定额空间分布及影响因素

燕麦为西藏自治区典型牧草之一,由于种植区地域辽阔,灌溉试验结果受限,西藏燕麦主要种植区的灌溉定额尚不明确。本文在西藏燕麦主要种植区内选取28个典型站点进行资料收集,遵循农业气候相似原则进行区域划分,基于水量平衡法揭示了西藏燕麦主要种植区灌溉定额的空间分布特征,并根据统计学原理分析了其影响因素。研究表明:燕麦主要种植区的灌溉定额呈由西藏中部至东部呈现先递增后递减的趋势,50%水文年下的燕麦灌溉定额在56~265 mm之间变化。降雨量是影响研究区内燕麦灌溉定额的主要因素(R²为0.515),ET₀次之(R²为0.152);其它气象因素中,日照时数对研究区燕麦灌溉定额影响较大(R²为0.462),且呈正相关关系;相对湿度对燕麦灌溉定额影响较小。西藏燕麦主要种植区的灌溉定额及其空间分布可为西藏自治区灌溉用水管理提供支撑。     

综合医院洁净手术部电气设计要点剖析

结合三级医院洁净手术部的设计实践,重点从供电电源、供电方案、配电设计、照明设计、安全接地、电气用房设计等方面,剖析洁净手术部的电气设计要点,为满足医院常态化疫情防控提供技术保障.     

浸渍剂和压紧系数对全膜电容器端部电场分布的影响研究

全膜电容器边缘处的电场畸变是影响电容器元件击穿的重要因素之一.为研究浸渍情况和压紧系数对全膜电容器电场分布的影响,对电容器端部进行建模,通过改变浸渍情况和压紧系数,计算不同参数下电容器端部的电场分布情况,结果表明:未浸渍情况下电场最大值集中在折边处两侧,浸渍情况下场强在折边圆弧处分布较为均匀.同时发现,在浸渍情况下增大压紧系数K可以明显改善全膜电容器端部电场的分布情况.     

90 t/h四角切圆燃烧锅炉优化调整及试验研究

某炼油厂90 t/h自然循环燃气锅炉燃烧器低氮改造后，运行调整总是不太理想。在40%～90%负荷工况下，出现炉膛和过热器的高温/低温段、省煤器两侧烟气温度（烟温）偏差大，NO_x、氧含量及颗粒物排放浓度较高的问题。经过分析，造成该现象的主要原因是4个燃烧器配风不均。针对此问题，对4个燃烧器配风进行了优化调整，优化后的锅炉省煤器α/β侧烟气温差较原来减少30℃,炉膛内部两侧温差较原来减少9℃,过热器高温/低温段温差较原来减少40℃/30℃,各侧点温度α侧变化较大，β侧变化较小。NO_x平均质量浓度下降了近100 mg/m³;颗粒物质量浓度由16.3 mg/m³降低到5.8 mg/m³。有效地解决了锅炉两侧燃烧偏烧和氧气分布不均匀及NO_x、颗粒物排放浓度较高的问题。     

《岩石力学与工程学报》征稿简则

本刊系中国科协主管、中国岩石力学与工程学会主办的力学类和土木工程类总被引频次和影响因子均居前列的期刊,为建筑科学与水利工程类国家核心期刊,获评“中国百强报刊”、“湖北十大名刊”、“中国百种杰出学术期刊”和"中国最具国际影响力学术期刊"等荣誉称号;被美国EICOMPENDEX、《剑桥科学文摘》(CSA)、《日本科学技术社数据库》和国内许多权威数据库确定为核心收录期刊。凡在本刊上发表的论文,即认为作者默认并同意其论文被以上数据库收录。     

“互联网+”时代背景下计算机基础应用类课程在线教学设计

随着我国"互联网+"时代的到来,传统学校教学模式和教学理念已不能满足时代发展的需要,全国各类院校倡导教学改革,提出开展线上教学,更是迫切要求将教学与互联网完美融合。本文重点探索计算机基础应用类课程在线教育教学设计、教学方法及考核方式。     

基于密度聚类的光条中心线提取方法

为了解决线结构光3维测量中噪声光斑对提取精度的影响，采用了密度聚类灰度重心提取算法提取激光光条中心线。该方法由中心线预提取以及中心线最终提取两阶段组成，预提取阶段实现对激光与光斑两者中心线的同时提取，最终提取阶段采用基于连通性的密度聚类算法完整保留激光中心线并剔除噪声光斑。在仿真实验阶段，对大小为600pixel×600pixel、含有激光中心线的图像进行了加噪处理，并使用提取结果与真实中心线之间各点的均方根误差以及运行时间作为考察标准进行了实验研究。结果表明，该方法与传统灰度重心法相比，在高亮度各向异性光斑、高亮度小面积光斑、高亮度点噪声图像的均方根误差分别降低了12.59pixel，15.12pixel和83.36pixel，时间复杂度分别提高了0.383s, 0.412s和0.416s。该方法与传统灰度重心法相比具有更高的提取精度、近似的时间复杂度，且对噪声光斑具有较好鲁棒性，可以在噪声光斑图像中完整提取出光条中心线。     

基于启发式BP算法的软件缺陷预测模型

针对软件缺陷预测时缺陷数据集中存在的类别分布不平衡问题，结合上采样算法SMOTE与Edited Nearest Neighbor (ENN) 数据清洗策略，提出了一种基于启发式BP神经网络算法的软件缺陷预测模型。模型中采用上采样算法SMOTE增加少数类样本以改善项目中的数据不平衡状况，并针对采样后数据噪声问题进行ENN数据清洗，结合基于启发式学习的模拟退火算法改进四层BP神经网络后建立分类预测模型，在AEEEM数据库上使用交叉验证对提出的方案进行性能评估，结果表明所提出的算法能够有效提高模型在预测类不平衡数据时的分类准确度。