关于建立国家级城际轨道交通创新技术中心的探讨

由于国内轨道交通技术相对成熟,但新产品和新技术无法上网试挂,没有运营业绩,不能被相关地铁公司采用。结合各联盟单位的实际需求情况,通过对建立国家级城际轨道交通创新技术中心的实际意义、现有基础、中心定位、运营模式、资金筹措和经济效益及社会效益进行可行性分析研究探讨,确定建立国家级城际轨道交通创新技术中心必要性和可行性,对建立国家级城际轨道交通创新技术中心提供一些建议和意见。     

校园餐厨垃圾组成及热解特性分析

校园餐厨垃圾具有一般餐厨垃圾成分复杂且含水率高的特点外,也存在自身特性。热解产物具有很高的利用价值。本研究调研唐山某高校餐厨垃圾组成,采用管式热解炉进行有机组分的热解特性分析。结果表明校园餐厨垃圾含水率为68.96%,主要为主食类、剩菜、塑料,废纸且比例约为11:6:1:2。以餐厨垃圾中有机物的混合物为实验原料,干燥后在350℃~650℃范围内进行实验研究。随着热解温度的升高和停留时间的增加,固体残渣的产率减小,不凝气的产率增加,热解液产率变化不大。     

配网台区低压出线负荷监测系统研究

正1绪论1.1选题背景和意义低压台区负荷监测,是日常配电网运行维护工作的重要组成部分。供电局通过进行低压台区负荷监测,了解台区负荷在不同时间的变化情况,判断台区运行的健康程度,并进行动态调整管理。1.2现状目前,电网公司有一套成熟的配电变压器负荷监测系统,该系统可以24小时不间断对配电变压器的实时总负荷进行监测并上传后台服务器,供给运维人员随时进行查询。可是,配网低压台区监测系统都安装在配电变压     

基于状态预测的脉冲控制算法研究

针对采用脉冲矢量控制发动机作为控制执行机构的导弹,提出一种基于状态预测的脉冲控制算法.给出了算法的基本思路;由导弹短周期扰动运动方程组出发构造了预测模型;考虑过载指令跟踪精度及脉冲发动机能量消耗,构造了代价函数.算例设计及仿真结果表明,采用所提出的方法设计的脉冲控制算法能够保证导弹对制导回路过载指令的可靠跟踪,同时,还能够有效抑制脉冲发动机的能量消耗.     

基于ARM处理器的四旋翼无人机自主控制系统研究

为实现四旋翼无人机的自主飞行控制,设计并搭建了四旋翼无人机的硬件飞行控制平台.该平台采用自行组装的四旋翼飞行器作为本体,航向姿态参考系统(AHRS)MTi-G单元作为主要机载传感器,ARM嵌入式系统芯片作为主控制器,AVR单片机作为超控单元.基于四旋翼无人机的非线性动态模型,采用内外环结构的PD控制算法,构造了无人机的位置与姿态跟踪控制器.实现了四旋翼无人机滚转角、俯仰角和水平纵向、横向位置共四个自由度的自动控制.实验结果表明,本文提出的机载控制系统设计取得了较好的飞行控制效果.     

金针菇rDNA-ITS序列分析

为研究金针菇rDNA-ITS序列特征,提取了不同来源金针菇子实体的基因组DNA,对其rDNA的内转录间隔区进行PCR扩增和序列测定,并提交NCBI获得登录号;将不同产地的金针菇ITS序列与本研究获得的金针菇ITS序列进行对比分析,利用ITS序列分析技术研究其遗传多样性,并构建了NJ系统发育树。结果表明,所有供试材料的ITS全长在710～719　bp范围内,G+C含量在49.3　%～49.9　%,所有序列共有34个变异位点,16个信息位点,ITS区遗传距离变化范围为0～0.016,即不同产地的金针菇ITS序列在进化过程中存在差异。此结果可为真菌分类鉴定等研究提供重要的资料和依据。     

蚁群优化算法及其理论进展

蚁群优化算法作为一种新的智能计算模式,近年来在理论研究上取得了丰硕成果.本文主要阐述蚁群优化算法的研究成果,论述了算法在离散域、连续域问题上的理论进展,然后对收敛性研究做了介绍.最后,阐述了蚁群优化算法的发展趋势.     

石墨型爆破片结构设计及计算

简述了石墨型爆破片的常用结构,通过实际应用及理论分析推荐两种较好的爆破片结构。分析石墨型爆破片的工作原理及影响爆破片性能的因素,通过试验研究推导出石墨型爆破片爆破压力的实际计算公式。     

高校教务管理系统安全问题分析及对策

系统分析了高校教务管理系统安全问题的现状.从客户端、数据传输和服务端三个方向入手,提出整个体系的安全架构方案与防御策略.利用数据加密技术原理、反入侵思路、用户认证机制、访问控制策略、服务器安全和应急响应方案等,提出了全方位而系统的防御方案.该方案能有效防止基于教务管理系统环境下的各种安全问题,有效地确保教务管理系统能提供稳定的服务.     

基于MEMS传感器的实时跌倒检测系统设计

为解决不同跌倒方式的训练误差无法充分收敛而导致分类效果欠佳的问题,在提取穿戴式设备加速度、角速度及合加速度三维特征的基础上,提出了一种级联分类的跌倒识别(Cascade Fall Recognition,CFR)方案;同时为降低级联串行运算的复杂度,进一步提出了基于经验特征维度降维的低复杂度级联分类跌倒识别(Low-complexity Cascade Fall Recognition,LCFR)方案。最后,面向SisFall数据集,分别使用单个多分类器方案、CFR方案和LCFR方案进行四分类任务(日常行为,向前跌倒,横向跌倒,向后跌倒),对F1-Score和训练时间复杂度进行对比。实验结果表明：CFR方案在四分类跌倒任务时的F1-Score达98.56%;在接近无损F1-Score的前提下,LCFR方案的训练时间复杂度比CFR方案降低了61.11%,且该方案的F1-Score高于同类跌倒识别方案。