全球邮政、快递业应用RFID技术的研究

本文在掌握大量案例的基础上,分析了全球邮政、快递行业应用RFID技术的发展空间、应用现状,提出了我国邮政企业实施RFID在技术层面上的若干问题并提供了建议。     

万家寨引黄工程北干线输水管基湿陷性特征研究

山西省万家寨引黄工程北干线输水管线大部分地段通过黄土地区，黄土地基的湿陷性已成为主要的工程地质问题。在湿陷性黄土地区进行工程建设，应查明黄土的工程特性，湿陷性质、厚度、成因及其分布变化，确定场地湿陷类型和地基湿陷等级，并按工程设计的特性需求，进行地基处理等研究是十分必要的。     

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通过对西气东输管道设计输量的研究 ,文章阐述了天然气管道输送量的选择与天然气市场需求预测、资源储备、气田开发方案之间的关系。从我国燃气需求增长曲线和国民经济总产值增长曲线的分析对比中 ,得出燃气增长规律与国民经济总产值增长规律相似的结论 ,并以此为依据 ,对西气东输管道天然气市场需求趋势进行了预测 ,提出了西气东输市场重点开发地区是上海、浙江、江苏等地区 ,用户消费结构重点放在城市燃气和发电等方面的观点。文章在天然气用户甄别方法中提出了用户项目成功率的概念 ,为进一步开展市场量化预测、理性选择天然气管道输量研究奠定了基础。根据对市场需求与气源供应之间的供需平衡分析 ,西气东输管道输量确定为 12 0× 10 8m3 /a较为合理。     

浅谈电梯选型应注意的问题

电梯选型配置问题是个十分有实际意义的话题。本文结合作者多年来检测检验电梯的经验，浅谈几点选型配置应注意的问题。     

内容分发网络中基于相关内容吸引的缓存算法

内容分发网络中基于内容名的缓存算法会导致路由表规模随网络增长而膨胀,将严重影响网络路由效率和性能。针对该问题,提出一种基于相关内容吸引的节点缓存算法。利用本地缓存算法,通过节点已缓存内容对其他内容的吸引作用吸引主要特征内容,排斥具有次要特征内容,将缓存中不同特征内容的数量差异进行放大,使缓存内容表现出明显稳定的内容特征。同时设计相关内容生存时间相互增强的缓存策略,以减少路由通告信息量,提高内容分发网络的路由能力。实验结果表明,该算法在有效解决路由问题的同时,能增强缓存内容稳定性,提高路由可信度。     

水平井均匀酸化管柱在八面河油田的研究与应用

八面河油田水平井水平井段长、储层非均质性严重,在酸化处理中,井段均匀布酸困难,酸化效果不佳。根据在全井段均匀分配酸化液的原则,对水平井均匀酸化管柱进行优化,采用"大酸量、大排量、及时返排"的工艺措施,可有效解除水平井段地层污染堵塞,沟通地层裂缝,使水平井的酸化处理效果得到明显改善和提高。     

电子商务配送速度与客户退单的关联建模仿真

在电子商务中,产品的配送速度与客户的退单率之间存在着较为复杂的关联性,这种关联性受到所在地域、购买时间、运输能力、订单处理能力、人为因素等多方因素的影响十分复杂.传统的建模方法只能利用多个简单的线性关系进行描述,加入了更多的复杂约束过程的描述,模型复杂,无法准确反映两者关系.为解决上述问题,提出基于PLS_SEM算法的电子商务中产品的配送速度与客户退单的关系建模方法.根据PLS_SEM算法的构建复杂模型特有的优势,建立电子商务客户退单评价模型,并利用退单校验因子定量分析了电子商务中不同的变量对于客户退单的影响,可以较好地解决模型中存在的过多约束问题,保证建模准确性.仿真结果表明,利用PLS_SEM算法能够实现对电子商务中产品配送速度与客户退单的关系进行准确分析,效果令人满意.     

多媒体定时器方法中MFC跨线程传递窗口类消息的实现

为实现高频数据采集,采用多媒体定时器的方法实现上位机精确定时,同时研究实现了MFC中跨线程窗口类消息传递问题的解决方案。实验表明,定时精度高,达到10毫秒精确定时,不会出现数据丢失,运行良好。     

无线内容下载软件体系结构研究

分析了无线内容下载应用的一些特殊需求,指出传统的模型/视图/控制(Model/View/Controller,MVC)模式在这个应用领域的不足之处,提出了一种采用面向对象的超媒体设计方法(Object Oriented Hypermedia Design Method,OOHDM)及无线内容下载应用体系结构,最后给出该设计的J2EE实现框架。该体系结构对无线内容下载软件开发提出了一种新思路,具有一定的实用价值。     

A hybrid disturbance observer for delivery drone’s oscillation suppression

This paper proposes a new hybrid disturbance observer (DOB) to help suppress disturbance to the control systems. The proposed hybrid DOB consists of three main parts: (1) an actual system, (2) a simulated system, and (3) a learning filter that connects the actual and simulated systems. The simulated system aims to replicate the actual system response, where it leverages a neural network model to predict the input disturbance and generate the predicted system response. Such system response is used to generate a learning signal through a learning filter; this learning signal is then added to the feedforward loop of the estimation framework to enhance the disturbance estimate and its suppression performance for the actual system. The proposed hybrid DOB is designed to advance the standard DOB structure with a learning-based feedforward compensation. While the proposed method does not modify the baseline controller, it is well suited to systems whose baseline controllers are difficult or impossible to be changed. Considering the delivery drones are subject to oscillations when dropping payloads, experimental tests with multiple payload dropping scenarios have been conducted using both the hybrid and standard DOB, where the compared results validate the effectiveness and advantages of the proposed hybrid DOB.