变电站关键设备工频电场计算的预条件处理GMRES(m)边界元法

在计算大尺度变电站关键设备工频电场时,传统方法效率低、性能差,计算困难。针对常规方法在大尺度工频电场计算中的瓶颈问题,提出了一种提高变电站关键设备三维电场分布计算效率的预条件GMRES(m)边界元法。阐述了预条件GMRES(m)迭代边界元法的基本原理及实现方法,并针对500 kV变电站中部分关键设备周围电场分布进行了计算与比较分析。结果表明,预条件GMRES(m)边界元法经过预条件处理电位系数矩阵后,收敛速度快、残值收敛速度快、迭代次数少;在不降低计算精度的前提下,计算时间明显优越于直接迭代法;在满足工程     

新型竹结构建筑传热特性

 竹材具有生长周期短、产量高、强度高、环保及可再生等特点,作为现代建筑材料已经越来越受到人们的重视。本文在自然气候条件下,通过在墙体内各个界面预埋热电阻Pt100,对竹结构实验用房这种新型墙体温度进行实测,结合竹材自身的热物性参数特点和墙体（多孔介质）传热机理,分析其温度分布规律,研究竹结构动态传热特性,以期为现代竹结构建筑传热特性的研究提供一些基本数据,为科学设计、分析竹结构建筑的传热特性提供依据。结果表明,竹结构建筑具有良好的隔热保温性能,对节能具有重要的意义,利用竹材作为现代建筑材料符合可持续发展的要求。     

竹材组合墙体构件热湿耦合迁移特性

 以多孔介质传热传质学为基础,建立以湿度梯度为热源或热汇,以温度梯度作为湿源或湿汇的建筑构件内热湿耦合迁移的动态数学方程。提出用传递函数分析方法研究建筑构件内的热湿耦合过程,利用Laplace变换方法求解耦合方程。使用该方法对竹材组合墙体构件竹板进行了热湿耦合过程的分析计算,得到了竹板内温度和含湿量的动态分布特性。计算结果与实测值吻合较好,表明本文建立的数学模型和求解方法合理可信,有利于竹结构组合墙体的特性研究,也有利于竹材作为一种新型建筑材料的发展。     

标幺制法的电路理论基础

本文讨论标幺制法的电路理论基础,提出了其中的有关规律。     

我国地质灾害受灾情况及灾变区划分析研究

我国是一个地质灾害发生严重的国家,地址灾害已成为影响我们正常经济建设的因素之一。本文通过对我国地质灾害受灾情况的详细介绍,揭示了我国现行地质灾害情况的严重性;通过对我国地质灾害灾害区划的分析,提出应根据不同的省市区,分区域分重点有针对性的进行地质灾害调查分析,加大对地质灾害发生的预测,提前做好地质灾害发生的各种应对措施,保障人民正常生活生产。     

贷款农户信用评价系统中数据库的性能优化

介绍了贷款农户信用评价系统从数据库端为提高性能、增强并发的几种思路和注意事项,并对分布式数据库的查询优化思想和实现方法进行了一些探讨和研究．     

一种层次信任的多粒度RBAC扩展模型

针对企业级网络应用集成环境中授权和访问控制要求,提出一种以信任角色授权的分层和多粒度的访问控制扩展模型(EmRBAC),结合NIST-RBAC的标准模型,利用可信凭证扩展用户和角色之间的层次,增加角色的信任层次,并从系统、应用、操作对象的功能和级别、操作数据的时间周期等多个维度对标准模型进行了访问权限的粒度细化,加强访问权限的多粒度控制,并通过角色状态分层预处理,降低权限判别时的复杂性,提高访问控制效率。最后以开源门户eXo Platform为实验平台,给出了模型的访问控制流程以及应用实例,以验证提出模型的有效性。     

次正规嵌入子群与有限群的可解性（Ⅰ）

证明了,设 P是群G的Sylow 2-子群,若 P的极大子群都在G中次正规嵌入,则 G可解;若群 G的Sylow 2-子群的循环子群均在G中次正规嵌入,则G可解;设M为群G的幂零极大子群或M为群G的内2-幂零极大子群,若 M的Sylow 2-子群的极大子群都在G中次正规嵌入,则G可解。     

贵州喀斯特地区碳酸盐岩的宇宙成因核素36Cl侵蚀速率

喀斯特地区侵蚀速率是理解全球碳循环、喀斯特地貌演化以及土地利用等学科的最基本问题之一.侵蚀速率估算方法主要包括:(1)流域河水化学溶解物平衡的计算;(2)置于不同环境下的大理岩片重量损失的观测;(3)显微侵蚀测量仪对暴露地表的直接测量;(4)碳酸盐岩中石英脉的长期观测;(5)地表岩石中宇宙成因核素36Cl(半衰期3万年)的测定.与其他方法相比,地表岩石中36Cl含量反映了104~105年尺度内的岩石暴露和侵蚀历史.本项研究收集了贵州省内不同地区的碳酸盐     

基于K-means算法的改进蚁群聚类算法及其应用

基于化学识别的蚁群聚类算法无需给定聚类数目就能自动实现数据集的聚集,但大量采用随机策略使得蚂蚁达到平衡的运行时间长,效率不高。为此提出了一种用K-means算法做初次聚类、蚁群聚类算法再次聚类的新算法,结果表明该算法具有较高的正确率。最后将该算法应用于系统应用协同中,得到了较好的分析结果。