潮白河下游晚更新世晚期-全新世早期地层粒度特征

通过潮白河下游第四纪剖面测量,采集光释光样品2个,显示剖面年龄为(12.36±1.76)~(5.15±0.80)ka,沉积时代为晚更新世晚期到全新世早期。结合地层厚度,计算出该地区平均沉积速率为0.038 cm/a。采集并测试37个粒度样品,频率曲线特征是双峰、左偏双峰、右偏双峰及三峰,说明沉积物成分复杂。概率累计曲线特征是三段式,滚动组分含量存在变化,说明水动力条件存在强弱的更替。地层自下而上沉积模式是黏土-粉砂-粉砂质黏土。结合区域地质特征,综合分析潮白河下游晚更新世晚期-全新世早期沉积环境为泛滥平原沉积。本文研究结果可为潮白河下游沉积过程研究、地下水综合利用与开发提供重要地质资料。     

高海拔沙尘环境对典型长间隙操作冲击放电特性的影响

沙尘条件下输电线路容易发生闪络和跳闸事故.为了研究不同沙尘环境参数对输电线路外绝缘性能的影响,设计了能够调节沙尘天气强度、风沙流风速、沙尘含盐比、粒径和沙尘荷电量的沙尘环境模拟系统,利用额定电压为2400 kV的冲击电压发生器产生标准正极性操作冲击电压波,在青海塔拉地区(海拔3000 m)对1、2、3 m间隙距离的棒-棒、棒-板长空气间隙进行正极性放电特性研究.试验结果表明:风和沙尘混合作用下,间隙的50％操作冲击放电电压随着风速的增大而降低,且下降幅度随着间隙距离的增大而增大;沙尘环境对间隙的操作冲击放电特性既有促进作用也有抑制作用.     

融合多传感器信息的移动机器人自定位方法

提出一种给定环境模型下移动机器人全局自定位算法,通过融合声纳传感器和视觉传感器的异质传感信息把具有多模态、鲁棒性强的Markov方法和单模态、高效准确的EKF方法组合应用并加以改进,来实现准确和快速的全局定位,同时提高位姿跟踪的准确性.Markov方法中位姿空间的低分辨率离散减小了存储需求,声纳感知模型对位姿空间分布进行初始化并提供了全局的位姿假设,视觉感知模型实现了位姿分布更新,而基于视觉特征的EKF方法则提高了定位的精度.实验结果验证了本方法的有效性.     

保暖服传热分析及数值模拟

个体保暖注重人体周围微环境的调节,在满足热舒适度的前提下可以实现节能。使用COMSOL Multiphysics软件建立了人体—保暖服的流动传热模型,研究了循环水入口速度、循环水入口温度、人体代谢率和环境温度对保暖服保暖性能的影响。结果表明：循环水入口速度和入口温度的增大都会提高保暖效果,保暖服的最佳入口速度为0.6 m/s;循环水入口温度每增加5℃,人体平均温度增加3.92℃,人体表面平均温度增加3.90℃;人体代谢率对保暖效果几乎没有影响。设计保暖服时选取合适的循环水入口速度和温度可以满足热舒适度,同时也可以实现节能。     

图的标号问题的计算机算法

时至今日,寻找一个图是否有优美标号和序贯标号的充要条件的问题仍是开的。 实际中,寻找一个稍大一点的图的优美标号和序贯标号是一件困难的事。本文对这两件工作给出了一种统一的算法,使得我们利用电子计算机可解决:一、验证一个图是否有优美标号和序贯标号。二、若有,则给出所有的优美标号和序贯标号。 本文用BASIC语言给出了本算法的一个程序。     

建筑专业职高学生学习动机调查分析

根据中职建筑专业学生学习动机调查结果,分析认为职中学生学习动机失缺现象并不严重,但也存在明显的不协调,中职生的学习障碍主要在于意志和习惯,其教学心理环境需加强净化和优化。     

粉细砂填料的改良应用

铁路路基填料设计中,经常就地取材,在粉细砂为主的地区,常利用粉细砂作为填料,虽然粉细砂属于C组填料,但由于其粒径单一、级配不良,K30达不到规范标准,而且大型机械无法施工,需要对其进行改良。通过对粉细砂试验段掺入不同体积的A、B组（砾砂或碎石土）填料试验,结果表明K30值能得到不同程度的提高,达到设计要求,并有效解决施工困难的问题。     

兰州地区住宅建筑节能设计与途径初探

建筑节能是建筑技术进步的一个重大标志,也是实施可持续发展建筑战略的一个关键环节。本文将针对兰州地区气候特征,从建筑布局、建筑遮阳、空气间层的保温隔热、室内空间组织、围护结构等来探讨该地区住宅建筑节能设计。力图降低建筑能耗,创造建筑微气候,并从地域技术,构造设计上来创造适应该地区气候的住宅建筑。     

氨的催化氧化实验的改进

全日制十年制高中化学第一册 P117页上的课堂演示实验4—3,如按照课本讲述的方法进行实验,现象极不明显,达不到课堂演示实验的要求,且实验中所用催化剂(铂丝)的价格昂贵,普通中学购置有一定困难。为此我们将此实验进行了改进。采用氨气和氧气的混合气体,再让混合气体通过预热的催化剂 C_(r2)O_3,经我们多次实验证明效果比较理想。且改进后的实验具有装置简单,操作方便,实验时间短不需用价格昂贵     

一种新的移动机器人Monte Carlo自主定位算法

针对当出现一些未建模的机器人运动时(如碰撞或者绑架问题),以小采样数目实现常规Monte Carlo方法难以解决的问题,提出一种新的Monte Carlo定位算法,该算法同时采用p(Xkzk)与p(XkXk-1)作为重要性函数并从中进行采样,避免了采样集不包含真实位姿采样的情况,能够有效地解决全局定位与绑架问题.同时在重采样过程中引入了过收敛检验与均匀性检验用于判断采样与感知信息的匹配程度,以适时进行重采样,节省了计算资源并提高了定位效率.实验结果表明该方法具有良好的性能.