山西省企业信息化评价指标体系构建研究

通过研究国内外企业信息化指标体系,结合山西企业信息化发展现状和发展特点,依据指标建立原则,建立了山西省企业信息化评价指标体系。     

粉煤灰混凝土2D和3D碳化试验

首先建立了2D和3D碳化测试方法,在此基础上系统研究了粉煤灰混凝土在加速碳化试验中2D和3D碳化深度的依时变化规律,探讨了粉煤灰掺量(0%,10%,20%,40%,60%)、粉煤灰种类(Ⅰ级、Ⅱ级)、水胶质量比(0.3,0.35,0.4)、胶凝材料用量(458,380kg/m3)、养护龄期(28,90d)5个重要因素对粉煤灰混凝土2D和3D碳化深度的影响规律.另外,还将2D和3D碳化试验结果与同条件下1D碳化进行了定量比较,发现2D和3D碳化明显存在交互作用,为量化该交互作用提出了2D和3D碳化交互系数概念,并给出了2D和3D碳化交互系数随时间变化的数学表达式.以期为准确预测实际混凝土结构在真实状态下碳化寿命提供科学依据.     

半无限大平面导电媒质中空洞定位问题的迭代算法

提出了半无限大平面中空洞定位问题的一种新方法.首先利用边界积分方程建立表面测量电位同目标体及其位置参数的关系.在此基础上,借助于电磁逆散射问题求解中的Newton-Kantorovich方法,推导出目标参数的微小变化对表面电位分布影响的数学表达式.然后,在给定初值的情况下,利用这两组方程进行迭代求解,从而不断地逼近真解.对于求解过程中出现的病态方程组采用阻尼最小二乘法,并通过选择适当的阻尼因子,使得解答稳定.与有限元法结合最小二乘法求解该问题相比较,该方法具有更高的效率.     

具有超线性条件的阻尼振动系统周期碰撞解的多重性

运用非光滑对称山路引理以及吴鲜和王少敏建立的一个技术,得到了具有超线性条件的阻尼振动系统非平凡周期碰撞解的多重性结果,且该结果不能被已有结果所包含.     

上游泵送机械密封热-流固耦合建模与性能分析

上游泵送机械密封具有低泄漏、低摩擦、长寿命的优点。基于密封端面流体域流场和能量方程,固体域弹性力学和热传导方程,将多物理场进行耦合求解,建立了上游泵送机械密封热-流固耦合仿真模型。基于该耦合模型对八字槽上游泵送机械密封进行了性能分析,揭示出机械密封在高转速下的温升和变形对上游泵送能力的削弱效应。进而获得了在不同几何和工况参数条件下,上游泵送机械密封的泄漏率、温升、变形等的变化规律,可应用于上游泵送机械密封工作机理研究和设计优化。     

智能巡检管理系统在输电线路运维中的应用研究

<正>本文在运用信息化技术的基础上,引入GPS、4G/5G通信、无人机、可视化管理等多种先进技术,设计了一种新的智能巡检管理系统架构。该智能巡检管理系统主要包括系统后台和系统前端两个部分,可用于输电线路的智能巡检及管理。当前,该智能巡检管理系统已于某公司220kV及以下电压等级输电线路中得到应用,其在提高输电线路巡检管理规范化、智能化水平等方面的价值也得到了充分验证。     

基于单片机的小球平衡控制系统实验设计

针对综合设计型实验课程,研制了一套小球平衡控制的实验系统.该系统以单片机STC12C5A60S2为核心处理器,通过外设PWM占空比的调整控制风扇转速,从而调整风速的大小,利用超声波测量距离传感器测量小球在管内位置并反馈给单片机,单片机通过PID算法计算出所需要的PWM占空比驱动风扇,形成完整的闭环控制系统.PID系数整...     

建筑构造模型与材料教学基地的建设与实践

建筑构造课程的教学内容较为抽象,涉及知识面广,学生在理解上有一定困难,参观建筑工地的现场教学一直是较为有效的辅助方法.但经常带领学生参观在建工地,也有安全性、经济性以及教学进度与在建工地进程协调等问题.建立一个建筑材料与构造模型教学基地,将一些有代表性的建筑材料、建筑构造模型展示出来,可有效弥补这方面的不足,达到比较好的教学效果.     

老年人与非老年人自然通风住宅热适应模型对比研究

ASHRAE、EN15251标准推荐热适应模型作为自然通风建筑热环境评价与设计的依据,但并没有考虑老年人生理机能下降可能引起的差异.对寒冷地区大连119名老年人和106名非老年人自然通风住宅热适应模型进行对比研究,结果表明:自然通风条件下老年人更喜欢偏冷的热环境,老年人的热中性温度为21.33℃,低于非老年人的22.99℃;80%的老年人可接受的操作温度范围为16.07~22.78℃,低于80%非老年人的18.91~24.59℃;这个结果可能与老年人衣着量更大有关.老年人与非老年人春秋季首选的热适应措施均是增减衣物,夏季则是开窗通风;但是老年人更倾向不使用空调和采暖设备,并且对室内热环境和自然通风的满意率更低.老年人作为需要特殊关注的弱势群体,应用热适应模型进行老年人居住热环境设计时应充分考虑其生理特点;增加热环境的可调节性、加强自然通风对提升热环境满意度有较大的潜力.     

数据挖掘在安钢电极预测建模中的应用

从安钢电极控制的实际应用出发,应用数据挖掘技术建立了电极预测模型并应用于电极控制系统的参数整定.首先介绍了建立电极预测模型的数据挖掘过程;然后在数据挖掘算法中提出了一种新的变结构遗传Elman网络方法,该算法用改进的混合遗传算法对网络结构和权值及自反馈增益同步动态寻优.将基于BP算法的Elman网络和本文提出的变结构遗传Elman网络都应用于安钢交流电弧炉的电极预测模型中进行比较.通过基于安钢现场数据的计算机仿真实验表明:采用变结构遗传Elman网络的数据挖掘算法比BP算法具有更好的动态性能、更快的逼近速度和更高的精度.在此基础上,把建立的模型应用于安钢电极控制系统的参数整定,取得了良好的控制效果.