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1.
水库一旦溃决将对下游社会经济造成巨大影响,科学合理的应急转移路线将有效降低损失,保障人民群众的生命财产安全.采用二维水动力模型开展溃坝洪水演进模拟,并对模拟结果进行网格化处理.设计了配备信息标识层、应急转移路线层、洪水演进绘制层和背景层的多层结构洪水风险图网格信息存储格式,提出了可通行路网的判别和绘制方法.结合网格化洪水演进模拟结果和路网信息要素,确定了动态最佳应急转移路线的运行机制.基于某大型水库的溃坝洪水演进模拟结果,将该方法应用于所在城市局部区域的路网绘制和动态应急转移路线制定.应用结果表明,该方法可根据溃坝洪水演进过程实时绘制路网信息,实现应急转移路线智能调整,优化了避洪转移方案,完善了城市洪水灾害应急管理体系. 相似文献
2.
以钨酸钠和磷酸氢二钠为前驱物和磷源,经水热煅烧后,利用离子交换的方法,成功合成了一种高效、稳定的磷掺杂三氧化钨(P-WO3)的光催化剂,利用SEM,TEM,XRD,FT-IR分析其形貌结构以及组成,并以P-WO3为催化剂,在可见光下降解处理亚甲基蓝.结果表明,在可见光的照射下,亚甲基蓝质量浓度为10mg/L,溶液pH为9,催化剂用量为30mg,在120min内对亚甲基蓝的降解率可达89.2%,接近于空白WO3的3倍,且P-WO3也表现出较好的稳定性. 相似文献
3.
基于分子对接方法,使用AutoDock软件计算手性共价有机框架材料CCOF5与手性对映体相互作用的结合能。计算结果表明:CCOF5与对映体的结合能差大小与对映体分离度大小相一致;CCOF5与对映体的结合能大小与对映体出峰时间顺序基本一致。采用Avogadro软件对AutoDock分子对接构象进行分析,并对手性识别机理进行探讨。 相似文献
4.
张鸰 《厦门理工学院学报》2021,29(6):72-78
基于技术文档角度编制的、经SPSS统计验证和修正的测评量表,以福建某高校215名理工科学生为实证对象的,从技术传播通识知识、技术传播方法技能以及技术传播态度倾向等方面进行的测评结果显示,约1/2研究对象认为自己具有基本的技术传播通识知识和方法技能,但2/3研究对象的沟通行为倾向与其在技术传播态度上表明的观念意愿存在显著不一致。基于东西方高低语境文化的沟通思维差异,以及ABET国际工程师认证标准和国际工程能力框架,建议在未来工程师培育中融入技术传播教育,重视国际职业标准对技术传播素养的要求,打磨工匠精神,培养用户意识,增强非技术能力。 相似文献
5.
电遥测钻柱信息遥测系统由多节布线钻杆级联形成,用于井下随钻测量数据的高速率上传。由于信道传输的高频电压信号衰减严重,目前每隔约300米需要中继器进行信号续传,因此如何延长中继距离成为系统性能改善的关键。布线钻杆由布有同轴电缆的杆体及电磁耦合器构成,高频下布线杆体的同轴电缆可看做传输线,电磁耦合器可等效为高频变压器,将二者结合建立了布线钻杆的等效电路模型及电遥测钻柱信道的电压传输函数数学模型;通过外置补偿元件使传输线达到阻抗匹配以确立布线钻杆的电磁参数;通过改变补偿元件参数在传输线终端产生反射电压来加强传输线上的信号幅度,使信道的信号传输能力得到有效改善。研究表明,适当增大补偿元件电阻值可以大幅度提高信道的电压传输函数值,在目前信道带宽及信号检测灵敏度条件下中继距离可提高1倍,达到大幅度延长中继距离的目的。本文的研究可以为布线钻杆的电磁设计及电遥测钻柱信息传输系统的性能改进提供理论指导。 相似文献
6.
将线性回归模型与流形结构相结合,构成了弱线性多标签特征选择的联合框架。首先,用最小二乘损失函数来学习回归系数矩阵;其次,通过标签流形结构来学习数据特征的权重矩阵;再次,用L2,1-范数来约束回归系数矩阵和特征权重矩阵,这样既能引导稀疏性,又有利于特征选择。此外,设计并证明了具有收敛性的迭代更新算法来解决上述提出的问题。最后,所提出的方法在多个经典多标签数据集上进行了验证,实验结果表明了所提算法的有效性。 相似文献
7.
8.
针对强干扰影响下的大飞机增稳控制问题,提出了一种基于干扰补偿机制的智能自适应控制策略.首先,针对强风扰影响下的大飞机面向控制模型,设计了一种耦合多变量干扰观测器,对大飞机模型中的综合不确定及干扰进行快速精确估计,并用于闭环系统的控制器补偿.在此基础上,通过结合快速超螺旋滑模控制算法与自适应动态规划策略,提出了一种新型的有限时间鲁棒自适应控制器.该控制策略在理论上能够实现强干扰影响下的大飞机有限时间精确稳定飞行控制,并通过对波音747型大飞机进行了仿真验证,可得本文提出的智能自适应控制策略能够有效地实现强风扰影响下的大飞机姿态快速稳定与快速机动. 相似文献
9.
力学信息学简介 总被引:2,自引:0,他引:2
数据在力学的发展中始终属于最基础和最重要的角色。在古典力学时代,通过对海量数据的总结归纳,科学大师们得出了以牛顿运动三大定律为代表的自然世界运行的客观规律。在当今时代,快速发展的力学实验自动化技术和高通量技术,使力学数据呈爆炸式增长,如何基于迅猛增长的数据来快速发现、发展和革新力学理论,成为一个迫切需要解决的问题。力学工作者可以借助当下快速发展的人工智能算法,直接智能地优化实验和生产工艺,或者利用诸如符号回归、稀疏回归和流形学习等机器学习方法对数据进行挖掘处理,发现并给出数据所遵循的公式形式,将数据上升为知识。这一人工智能和力学相结合的交叉学科便是"力学信息学"。基于力学信息学方法,古老的力学学科也必将迎来新的春天。 相似文献