异丁烯齐聚反应催化剂的制备与评价

研究了Fe2(SO4)3(NiSO4)/γ-Al2O3催化剂对异丁烯齐聚反应的催化性能,考察了催化剂焙烧温度、活性组分担载量、Fe与Fe+Ni的摩尔比n(Fe):n(Fe+Ni)及催化剂成型对催化性能的影响.结果表明:n(Fe):n(Fe+Ni)为0.67时催化剂活性最佳;活性组分担载量为7%,500℃下焙烧的催化剂具有较好的异丁烯齐聚反应活性;催化剂成型(三叶型)后,其活性降低约6%,但目的产物(二聚物)的选择性提高约8%,二、三聚物的总选择性变化不大.     

基于串行总线的井下多通道高速高精度数据采集系统的设计

设计了一种八通道高速高精度并行数据采集系统.该系统具有14位分辨率,4×105次/s最高转换速度.采用复杂可编程逻辑器件(CPLD)实现了数据采集速率和采集数据量的程控选择功能,并控制FIFO缓存波形数据.数字处理器(DSP)通过串行命令总线控制采集速率、采集深度并启动采集;通过串行高速数据总线读取采集数据并进行实时处理.整个电路控制灵活,指标先进,结构紧凑,适合高性能井下设备使用.井下测试结果表明,波形特征明显,信噪比高.     

TI地层声学各向异性随钻评价方法的数值研究

采用三维有限差分方法模拟偶极子声源在含钻铤的各向异性地层井孔中激发的声场,研究地层各向异性对偶极模式波频散特征的影响,并提出从随钻四分量偶极子声波数据中提取地层快、慢横波慢度及其各向异性的方法。结果表明,偶极子声源在各种地层井孔中均可激发对横波慢度的方位各向异性敏感的偶极模式波:对于快速地层,F2模式的低频部分对地层横波慢度及其方位各向异性最为敏感;对于中速和慢速地层,弯曲波较高频率部分对地层横波慢度较为敏感。采用各向同性地层建模的方法可以较为准确地提取地层的快、慢横波慢度,提取结果的误差小于4%。     

平面图的线性着色

图G的一个正常着色满足着任意两种颜色的顶点集合导出的子图是一些点不交的路的并,则称这个正常着色为图的线性着色.图G的线性色数是指G的所有线性着色中所用的最少颜色的个数.研究了平面图的线性着色,对于最大度Δ为偶数的平面图G,证明了lc(G)≤Δ(G)+14.     

基于多声源模式的高速铁路噪声预测模型

基于多通道噪声振动实时采集与分析系统,利用平面传声器和高声强传声器对运行速度300km·h~(-1)以上的高速列车车体表面噪声源进行测试和分析.将高速列车声源等效为车底部线声源、车中部线声源和受电弓点声源.对列车通过时噪声测试数据进行理论计算,利用最小二乘法确定了高速列车以300km·h~(-1)速度在路堤线路上运行时3部分子声源的源强,由此建立了多声源模式下高速铁路噪声预测模型.将不同声源模式下的预测结果与实测结果进行对比,验证了该模型的有效性.该研究成果为我国制定高速铁路噪声预测标准提供了理论依据.     

基于C/S模式的成像测井仪调试台架通信接口设计

 根据微电阻率扫描测井仪调试台架功能需求,给出一种基于C/S模式的调试台架通信接口程序设计方案.通过对B/S、C/S通信模式、流式和数据报式套接字的特点对比,确定基于流式套接字C/S模式的接口通信方式.为解决简单流式套接字的阻塞问题,前端机引入多线程技术实现通信过程独立.为提高接口的扩展性和可移植性,上位机程序采用Winsock控件实现通信功能.接口的测试证明其具有很好的稳定性和时效性,并且该接口设计结构简单、性能优秀、可移植性好,可以直接应用于同类调试台架和类似结构的测试系统.     

工件外形尺寸自动检测系统

设计了一种基于CCD激光传感器和伺服电机的轴类工件外形自动测量系统,并介绍了该系统的基本原理、运动系统和软件设计,给出了计算轴类工件外形主要参数的实用方法.该系统具有自扫描、高精度和非接触等优点,对同类项目有一定的参考价值.     

基于改进蚁群算法的HMM参数估计

针对隐马尔可夫模型(HMM)的传统参数估计方法容易陷入局部最优,对初始参数值要求较高且会出现过耦合现象,为了提高模型的鲁棒性和识别性能,提出一种基于改进蚁群算法的HMM参数训练估算法(HMM-ACO).该算法根据信息素的变化实现全局搜索,较好地解决了迭代算法易发生的局部陷阱问题.与其他全局优化算法相比,该算法识别精度有较大提高.实验表明,利用HMM-ACO算法训练的隐马尔可夫模型具有较好的分类识别性能.     

隐私保护的快速聚类算法

针对基于安全多方计算聚类算法的低效问题,提出了基于聚类特征树结构的隐私保护的层次k-means聚类算法.算法基于半诚信模型,在第三方内存中保留对各记录的索引信息及聚类特征树的当前层信息,减少了I/O次数和通信量,克服了难以适应多数据方和因过于信赖第三方导致隐私泄漏等缺陷.算法通过基于安全多方计算的标准化协议、距离计算协议和聚类中心计算协议,实现了数据的有效保护,综合层次和k-means聚类算法的优点,提高了计算精度和算法的可伸缩性.理论证明了算法的安全性和高效性,实验结果表明所提算法优于同类算法.     

基于三维分档布鲁姆过滤器的Top-k查询算法

针对NRA算法和BPA算法查询效率不高、重复访问数据的问题,提出了一种基于三维分档布鲁姆过滤器表(TF)的Top-k查询算法(TKBFP).该算法使用TF对数据进行处理,以较低的误判率获得较高的访问效率并降低了内存消耗,利用最优位置索引策略,避免重复访问数据对象.对TKBFP算法进行了严格的语义定义,推导出每一维BF中需要的哈希函数个数;以自主开发的Java程序为仿真平台,对TKBFP算法进行了试验,并对算法执行效率和存储性能进行评价.试验结果表明,该算法能够避免重复访问数据对象,并能以较低的误判率实现大规模数据的高效查询处理.与NRA和BPA相比,当属性列表超过4个时,开销明显降低,适合面向大规模数据的查询处理应用.