依托重点实验室以课题研究促进大学生创新素质的培养

依托重点实验室，以大学生参加课题研究作为课堂教学外延的形式，加强大学生创新意识、创新思维和创新能力的培养，使学生关注国家、社会和当地经济的发展，树立正确的人生观和价值观，培养学生不断进取的团队精神，能够增强师生间的交流，达到“教学相长”的目的，是培养大学生创新素质的一务重要途径。     

双凸柱面透射光栅的衍射分析

本文用付里叶光学的方法分析双柱面透射光栅的衍射特性，用计算机模拟出其衍光强的分布，计算机模拟结果与光学实验结果吻合。     

TiO2/N可见光光催化降解邻苯二甲酸二甲酯

采用氮掺杂的二氧化钛为催化剂,探索了可见光催化氧化降解邻苯二甲酸二甲酯(DMP)的研究.系统地考察了光催化降解反应中DMP的初始浓度、光照时间、催化剂的量、pH值等因素对邻苯二甲酸二甲酯(DMP)的降解效率及速率的影响;同时对其光降解动力学及光降解过程中的矿化程度进行了一定的分析.结果表明,只有在催化剂和光源同时存在的情况下,DMP才有比较好的降解效果.当DMP的初始浓度为10 mg/L时,在优化条件下,即光催化剂为量1 g/L,pH值为6.20时,在以500W氙灯下进行光照8h,其降解率可达到90%以上.此光催化降解反应过程符合一级反应动力学.     

超高速OFDM通信系统实时频偏估计研究

<正>交频分复用(OFDM)技术因其抗衰落能力强、频谱利用率高等优点,在移动通信中有着广泛的应用。文章针对超高速移动通信系统中信道快速变化的特点,在分析系统基带传输模型的基础上根据循环前缀包含的频偏信息,提出一种基于循环前缀的正交频分复用系统频偏实时估计算法。该算法不仅能够近实时估计频偏变化,并且算法估计性能较好,克服了传统算法的频偏估计滞后性。     

一种面向大规模定制的产品族分类方法

产品族是实现大规模定制生产模式的重要支撑技术.产品族中不同产品在功能、物理以及技术特征上的相似性是产品族的重要特征.基于产品在功能域和物理域内的表达和映射关系,提出了一种通过比较产品在功能域的功能需求(FR)以及物理域的设计参数(DP)的相似程度来划分产品族的方法,阐述了应用该方法划分产品族的步骤.最后以一个案例说明了该产品族分类方法的应用.     

微波辅助溶胶-凝胶法合成镧掺杂钛酸钡纳米微粉

以乙酸钡、钛酸四丁酯为原料,采用微波辅助溶胶-凝胶法制备La3＋掺杂钛酸钡,通过物相分析、电镜分析、红外分析及电化学分析等手段,研究其晶胞结构与电化学性能的改变. XRD分析表明：La3＋掺杂可以增大钛酸钡的晶胞体积、晶格常数a.扫描电镜分析显示：样品直径约50～200纳米的颗粒,为更小的粒子团聚而成,粒径不均匀,有团聚.红外光谱分析表明：制得的样品具有钙钛矿的钛氧八面体结构.电化学分析表明：La3＋掺杂的钛酸钡可以增大钛酸钡的储电性能,随着La3＋掺杂量的增大,储电量逐渐增加.当La3＋掺杂量达到0.002时,储电性能达到最优,随着La3＋掺杂量的增大,储电性能逐渐降低,但仍然比纯钛酸钡的储电性能好.     

贵州省赤水河流域土地利用/覆被变化及驱动力分析

以遥感影像与土地利用/覆被详查资料为主要数据,在Arc-GIS支持下研究贵州省赤水河流域2000-2010年间土地利用/覆被变化,分析土地利用结构变化和动态变化特征,阐明耕地变化的驱动因素.结果表明：2000-2010年间,耕地（旱地、水田）面积减少51.84 km2;园地、水域、灌木林和裸岩面积变化程度较小;草丛、稀疏植被和森林面积分别增加了1.98 km2、2.19 km2和12.85 km2;其中,建设用地年变化率与动态变化最显著分别为10.98％、13.18％,面积增加了33.40 km2.研究认为,除自然因素外,政府政策、工业化、城镇化等人文因素是影响流域土地利用的主要驱动力.     

一类p-Laplace方程的无穷多周期解的存在性

研究一类p-Laplace方程的无穷多周期解的存在性。在新的超二次条件下(唐春雷,吴行平,2014),应用临界点理论中的环绕定理得出了相关结论。     

基于改进堆叠降噪自编码器的连铸机扇形段故障特征提取

为了提取连铸机扇形段在正常浇铸状态下的故障特征,设计一种利用鲸鱼优化算法(WOA)改进的堆叠降噪自编码器(SDAE)网络模型,命名为WOA-SDAE,并应用于扇形段拉矫力信号特征学习和故障分类。首先,从完整的浇铸周期中获取正常浇铸状态下的数据,对低频的拉矫力信号进行时域特征提取,将一维拉矫力信号转换为多维时域特征信号,并建立评价体系以寻找最优时域参数;其次,运用堆叠降噪自编码器与softmax分类器组成网络模型对故障信号进行分类,采用鲸鱼优化算法确定SDAE模型中隐含层层数与节点数。通过实际生产过程中的连铸机扇形段拉矫力信号来验证所提方法的可行性。试验结果表明,WOA-SDAE可有效提取扇形段的故障特征,在测试集上的识别准确率达到92.23%。