遥感卫星随遇接入互联网星座和在轨智能处理

低轨互联网星座是当前全球研究和发展的热点,互联网星座支持随遇接入遥感卫星和信息在轨直接处理的应用前景备受期待,但由于轨道高度不同会产生双向高动态异构星座的接入互联问题。首先,通过设定低轨卫星互联网星座在不同轨道特性、不同卫星数量情况下的随遇接入仿真场景,重点探讨了时空非连续可视性和多普勒频移问题对遥感卫星接入性能的影响;其次,基于遥感卫星随遇接入互联网星座场景的特点,分析了不同时延性在轨处理任务的流程及其星地功能分配;最后,对当前在轨智能处理算法存在的问题和未来研究重点进行阐述,为未来低轨互联网星座及遥感卫星的发展和联合组网应用提供可靠的理论支撑。     

基于VMD和BSA-KELM的高陡边坡位移预测模型研究

边坡位移的时间序列曲线存在复杂的非线性特性,传统的预测模型精度不足以满足预测要求。为此提出了基于变分模态分解的鸟群优化-核极限学习机的预测模型,并用于河北省某水泥厂的边坡位移预测。该方法首先采用VMD把边坡位移序列分解为一系列的有限带宽的子序列,再对各子序列分别采用相空间重构并用核极限学习机预测,采用鸟群算法优化相空间重构的嵌入维度和KELM中惩罚系数和核参数三个数值,以取得最优预测模型。最后将各个子序列预测值叠加,得到边坡位移的最终预测值。结果表明：和KELM、BSA-KELM、EEMD-BSA-KELM模型相比,基于VMD的BSA-KELM预测精度更高,为边坡位移的预测提供一种有效的方法。     

高硫焦煤和非主炼焦煤在配煤炼焦中的作用

由于目前优质焦煤的资源相对比较短缺,高硫焦煤配煤炼焦受到了广泛的关注和重视,基于此,本文重点分析高硫焦煤和非主炼焦煤在配煤炼焦中的应用,保证将各自的应用价值充分发挥出来,在保证炼焦煤源有所扩大的基础上,有利于实现对成本的有效控制。     

基于改进SOA-VMD的磁声发射信号去噪算法

磁声发射（MAE）是铁磁性材料磁化过程中产生的声发射信号，在构件应力检测和微观损伤检测中有着广泛的应用。针对MAE信号非稳态、复杂性、衰减性等特点，提出海鸥算法结合变分模态分解（SOA-VMD）的去噪方法，为克服海鸥算法求解过程中易陷入局部最优解问题，利用柯西变异算子产生随机迭代过程，使改进算法即柯西变异海欧算法（CVSOA）跳出早熟收敛。采用以幅值谱熵为适应度函数，优化VMD算法中分解模态个数K和二次惩戒因子α两个参数，将含噪声的MAE信号进行VMD分解重构。经仿真信号和实际检测信号分析表明，改进后的CVSOA-VMD算法全局寻优能力和去噪性能优于传统的SOA-VMD算法，降噪后的MAE信号特征值对于不同应力下均方根、偏斜度特征值的重复性更好，可靠性更高。     

作品名称:《港城遗梦》

作品说明:“港城遗梦”以湛江非遗项目:雷州石狗、舞鹰雄、北坡游鱼、湛江傩舞、吴川飘色为创意文化,从中提取创意元素进行设计。非遗里悠久的故事和精神内核是世代相传的,这五项非遗都独具湛江特色,具有悠久的历史,生动表达了湛江人民爱憎好恶的价值评判态度与审美情趣,传达出人们对生活的美好祝福和向往。此次设计从湛江非遗文化中提取元素进行插画设计,采用现代表现手法与传统文化的融合,并选用精美的金属书签作为载体,让湛江非遗融入人们的生活,让非遗“潮起来”。     

一步电沉积制备Ni Al-LDHs/CS/CNTs修饰电极及用于构建非酶葡萄糖传感器

采用恒电位法将镍铝水滑石、壳聚糖和碳纳米管一步电沉积在电极表面,构建了一种新型的非酶葡萄糖传感器。对制备的Ni Al-LDHs/CS/CNTs修饰电极进行了表征,并对其传感性能进行了电化学测试,结果表明该修饰电极对葡萄糖的氧化展现出优秀的电催化性能。在优化条件下,其线性范围为10μM-5.85m M,灵敏度为1.056 m A·m M-1cm-2,其最低检测限为1μM(三倍信噪比)。该传感器具有灵敏度高、重现性好、稳定性高以及抗干扰能力强等特点。     

平板集热器(倾角)变化工况数值模拟

运用FLUENT数值模拟软件分析了平板集热器(倾角)变化对集热器传热特性的影响,保证其结构参数不变,通过对5组不同倾角(0°、30°、45°、60°、75°)的数值模型进行非稳态模拟,对模拟数据进行分析,得出了平板集热器不同倾角对集热器传热性能变化的影响。     

基于双平行互质阵列的二维非网格DOA估计

近年来,基于稀疏表示的DOA估计方法已经被广泛提出,这些方法都需预设离散的网格点,而实际信号来波方向在空间域内具有随机性,任何来波方向都是等概率出现,很有可能信号的来波方向不在网格上,因而会存在网格误差,使DOA估计结果产生较大偏差。为提高DOA估计精度,本文提出了非网格的DOA估计模型。同时,为提高测向自由度,本文应用由两个均匀线阵组成的互质阵列,并且将两个均匀线阵平行放置在同一平面。通过将两均匀线阵的互协方差矩阵向量化成互协方差矢量,可得到一维虚拟扩展的接收数据矢量,并且在稀疏表示框架下应用相应的稀疏恢复算法恢复出跟DOA参数相关的向量,从该向量中得到唯一的并且自动配对的二维DOA估计参数。仿真实验结果验证了本文算法较传统算法具有更好的DOA估计性能。