催化裂化柴油非加氢精制方法的研究进展

对催化裂化柴油非加氢精制改善其安定性的方法以及各种非加氢精制方法的原理、工艺的优缺点和技术经济分析方法等进行了综合论述。其中,酸碱精制、吸附精制、溶剂精制、加速老化、离子交换树脂精制等方法主要是把柴油中的不安定组分从柴油中分离出来,而加入稳定剂法是通过稳定剂来抑制不安定组分的反应,从而达到稳定柴油特别是催化裂化柴油的目的。提出了利用其中两种或几种非加氢精制方法对柴油进行精制的设想。     

弱准连续与弱■连续函数的分解

在拓扑空间中引入了弱连续、弱准连续以及弱■连续和■连续的概念,着重讨论了弱准连续、弱■连续和弱连续的一些性质,并给出了关于弱■连续函数几种等价刻画以及■连续函数的一种新的分解。     

翼型试验阻力测量方法的数值计算研究

分析提出翼型风洞试验时通过翼型尾迹流场信息积分计算阻力的新计算方法,利用数值模拟方法计算多段翼型的流场信息,并以此为基础对传统的尾迹积分计算翼型阻力方法和提出的新方法进行数值比较分析以研究新方法的可行性和准确度.结果表明,在高升力构型(如多段翼型)试验时,相比传统的方法,新提出的方法能得到更准确的阻力值.     

基于卷积滤波三维形貌光学检测中频谱自动移位的实现

在投影栅相位法测量三维物体形貌技术中 ,利用栅线图像的条纹灰度值分布具有极大极小的特性 ,提出了一种有效算法 ,其特点是基于卷积滤波技术实现频谱的自动移位 ,而不需要利用频谱分析和频谱图来进行 ,提高了图像处理的速度和形貌检测技术的自动化程度     

福建省民营科技园区发展环境与条件分析

当前,在加强技术创新,发展高科技、实现产业化的形势下,加快福建省民营科技园区的建设步伐已是福建省经济和社会发展的大势所趋.同时,福建省民营科技园区也面临着良好的发展环境与条件.     

武夷山脉南北维管束植物生物多样性流

从宏观层面定量研究了武夷山脉从南到北3个自然保护区中维管束植物的生物多样性流．结果表明，从南到北，随着气候变冷，热带性成分呈现递减趋势，温带性成分呈现递增趋势，不能互相取代．利用β多样性指数可以获得远程保护区之间丢失的生物多样性信息，利用β_L值对保护区之间各生物类群进行测度，可以确定在某一区域是否有建立新保护区的必要，该临界值为：科的β_L为5%，属的β_L为15%，种的β_L为20%. 基于此，应该在南段和中段之间选择生境作进一步保护．武夷山脉南北3个保护区科的相似性很高，属的相似性较高，物种水平上IS_J值高于54.48%，IS_C值高于70.53%，凸显了进化过程中沿着山脉的物种流作用．D_Gl值和β_C值表明3个保护区都是生物多样性流的重要节点，但以武夷山国家级自然保护区的生物多样性质量最高．     

武夷山亮叶水青冈林物种多样性研究

本文为武夷山自然保护区生物多样性GEF项目内容之一,调查了保护区内不同海拔高度的代表性森林生态系统的物种多样性。亮叶水青冈林是山地的代表性森林生态系统之一。应用Shannon—Wiener多样性指数、Pielou均匀度、Simpson指数和PIE对武夷山亮叶水青冈群落高等植物进行了物种多样性研究。结果表明该群落的Shannon—Wiener指数值为1.2973,Pielou均匀度为34.71％,Simpson指数为2.4777,PIE为0.5964,群落的乔木层物种多样性较高,各项多样性指数分别为2.5757,89.11％,12.1179和0.9175,灌木层、草本层的多样性指数值极低。     

摄像机定位深度误差修正方法

为了提高机器人辅助外科中手术导航系统的定位精度,首先通过多方面的视觉定位误差产生的原因和实验研究获取的误差统计结果的分析,得到了空间误差分布图.然后研究了模糊推理和遗传算法改进神经网络的两种误差补偿方法,并分别对摄像机定位深度方向进行误差修正.实验结果表明,当使用模糊控制进行误差修正后,误差补偿结果得到了很大的改进;采用遗传算法改进人工神经网络,极大地提高了网络学习性能,具有较强的拟合能力,能对深度误差作出精确的预测,进一步提高了神经网络的补偿效果.遗传算法能快速减小搜索范围,而人工神经网络算法则具有局部搜索效率高的特点,将两者结合起来可以提高补偿效果的整体性能.     

多生成器生成对抗网络

生成对抗网络(Generative adversarial networks,GAN)广泛应用于各种领域,尤其在图像生成方面.该模型由生成网络与判别网络2部分组成,在无监督的训练方式下,2个网络相互竞争相互提高.然而,GAN在训练时经常出现模式崩溃问题,进而导致模型收敛较慢,生成样本多样性较差.为解决这一问题,在深度卷积神经网络的基础上提出了一种多生成器生成对抗网络模型.该模型包含多个生成网络,每个生成网络均使用残差网络进行搭建,同时在生成网络间引入协作机制,以加快模型获取信息并减少参数量,最后将各生成网络的特征图进行融合得到最终图像输入到判别网络中.GAN在训练过程中还会出现梯度消失、训练不稳定问题.为避免出现这些问题,将Wasserstein距离和梯度惩罚引入模型的损失函数.通过在多个数据集上与多种相关方法进行实验比较,结果表明提出的模型在缓解模式崩溃问题、加快模型收敛速度以及减少参数量上均明显优于其他几种方法.     

多单元联合机交流变频调速系统研制成功

现代工业中很多生产用机械是多单元联合机,要求各单元同步运行。多采用直流电机同步调速,但同步性能差,故障率高,影响产品的产量和质量。为此我院和西北第一印染厂共同研制了多单元联合机交流变频调速系统,并成功地在丝光联合机和R型炼漂联合机上连续