架空输电线路的暂态热平衡模拟

在有限元方法的基础上,根据输电线路的温升变化的过程,进行具体的分析,得出影响温升的变量,包括风速、风的偏向角度、导线的电流、周围温度、日光的作用等因素,都对输电线路从暂态到稳态的时间产生重要的影响;结果显示:风速对从变化时刻到达到稳态所需的时间起着至关重要的作用,能够使时间迅速的减少;随着风向角度的增加,达到稳态的时间迅速地减少,直到增大到60°后对时间的影响不大;暂态所需时间对载流量的变化比较敏感,当载流量发生变化时,达到稳态的时间存在巨大的变化;周围的温度以及日光的作用,对此影响几乎可以忽略。     

有限实名网络中个体行为分析与建模

有限实名网络环境作为一种广泛存在的网络环境类型,其网络个体行为与匿名网络、实名网络中个体行为存在显著的差异性;从有限实名网络中个体行为的影响因素出发,进行个体行为的维度设计,从而建立个体行为的形式化描述;通过实证分析,阐述个体行为建模在识别个体行为相似性上是可行的,因此,准确获取有限实名网络中个体行为的特征,对于研究由此形成的网络群体行为同样具有现实的意义。     

碱液去皮工艺对牡丹籽出油率的影响研究

以牡丹籽为研究对象,采用碱液去皮,以牡丹籽出油率为考察指标,通过单因素实验考察了碱液种类、碱液浓度、加热时间、加热温度等因素对出油率的影响,并选取主要影响因素进行正交实验;结果表明:碱液去皮各因素对牡丹籽出油率影响从大到小依次为碱液浓度、加热时间、加热温度,最佳工艺条件为氢氧化钠浓度9%、加热时间5 min、加热温度80℃,此时,牡丹籽出油率达到83.61%。     

鄂尔多斯盆地上古生界高分辨率层序划分与煤聚积规律分析

运用层序地层学的理论和高分辨率层序地层中基准面的研究方法,对鄂尔多斯盆地晚古生代盆地充填序列和高分辨率层序地层单元的划分以及该地区煤的聚积规律进行了研究.结果表明,鄂尔多斯盆地上古生界由陆表海盆地、盆地转换时期、大型板内坳陷盆地3类充填沉积序列构成.该区本溪组至石盒子组可划分成9个三级层序和4个二级层序.在高分辨率层序地层格架内盆地的聚煤作用是随着盆地充填演化发生迁移的,其中第5号煤层沉积时期是聚煤作用最强的时期,而第3号煤层形成时聚煤作用的范围已经退缩.聚煤作用的强度变化与富煤单元的迁移受盆地充填沉积时的沉积体系发育及废弃特点控制.     

简介科技英语词汇中数量词的前缀

科技英语中有大量的科技术语词汇,其中不少是由表数量含义的前缀(prefix)构成的;例如,表示“单．一”的前缀有mono-,uni-．表示“二、偶”的前缀有bi-,di-等,但是它们的词源却不同：di-源于希腊语,bi-源于拉丁语,因此,有些数量前缀有两种形式,这是固为这些前缀源于不同的语言。熟悉并掌握这些前缀有助于我们学习记忆科学术语,同时也是扩大英语词汇量的有效途径。本文简单介绍一些常用数量词的前缀和序数词的前缀。     

峨眉山大火成岩省中两类岩浆分异趋势及其成因

二叠纪峨眉山大火成岩省存在两种岩浆分异趋势. 攀西古裂谷带内的岩浆显示Bowen分异趋势(即朝富Si贫Fe的流纹质岩浆演化), 在时空上与含V-Ti-Fe矿床的基性-超基性岩体密切相关. 峨眉山岩省东区的玄武岩则具有Fenner分异趋势(即朝富Fe贫Si方向演化), 最终分异产物中Fe₂O₃含量高达23%, SiO₂含量低至44%. 这一成分岩浆的发现为富Fe贫Si岩浆在自然界的客观存在提供了直接的证据. 具Bowen分异趋势的岩浆系列的氧逸度较高, 并经历了较大程度的地壳混染作用, 而具Fenner分异趋势的岩浆的氧逸度较低, 地壳混染不明显. 这暗示地壳混染程度可能是造成幔源岩浆具有不同分异趋势的重要原因. 具不同分异趋势的岩浆的空间分布特征为西南地区V-Ti-Fe矿床的形成机制提供了新的制约.     

中国木犀属叶部微形态特征及其在系统分类中的应用

应用扫描电子显微镜(SEM)观察了木犀科Oleaceae木犀属Osmanthus国产15种植物的叶部微形态特征。结果表明，该属植物气孔多为圆形或椭圆形，排列一般规则而整齐；气孔口多呈椭圆形；气孔外缘具明显的突起，有时呈复杂的缠绕绳索状；多具有腺点，腺点外常具有明显的放射状条纹。气孔密度各种之间差别较大，为400～1700个／mm^2。腺点密度则差别较小。为69～136个／mm^2。山桂花、双瓣木犀、坛花木犀具有一种特殊类型的气孔，气孔外缘具有明显的放射状条纹，与腺点较为接近，远大于正常气孔，密度为39～146个／mm^2。给出了该属基于微形态特征的分种检索表。总体而言，微形态研究结果支持了传统上将该属分为4组的处理方式，但各组之间在一些性状上也存在交叉。因此，进一步开展此类的研究工作，继续探讨微形态特征在该属分类方面的价值是非常必要的。     

面向软件即服务（SaaS）业务模式的风险评估

针对软件即服务(Software as a Service,Saa S)的风险评估问题,提出评估框架并给出评估方法;指出了各评估要素的关键内容,通过运用专家打分构造隶属度矩阵、熵权法确定要素客观权重,最后合成综合风险;案例部分表明该评估原理及方法具有可行性,该研究为Saa S服务提供商、采纳企业及其他利益相关者评估Saa S风险提供理论与方法支持。     

基于模糊度量视觉特征的非局部均值去噪

针对非局部均值(non local mean,NLM)相似性度量不够准确的问题,提出一种基于模糊度量的视觉特征相似度的改进非局部均值图像去噪算法.利用模糊度量理论构建视觉特征度量相似性函数作为衡量图像像素点相似性;将平滑核函数代替高斯加权核函数,提高运算速度和避免滤波参数的设置;利用构建视觉特征相似性度量生成的平滑核函数,对图像进行去噪.由于改进方法考虑图像视觉结构特征,更加完善了非局部均值结构相似的特点.在高斯噪声和椒盐噪声下,用峰值信噪比(peak signal to noise ratio,PSNR)和结构相似性(structural similarity index,SSIM)评价指标分别对比分析提出方法与几种优秀的改进NLM方法的降噪性能.实验结果表明,改进的新方法在去噪性能方面得到较高的提升,同时降低了相似度计算的复杂度和减少了参数设置问题.     

产品需求量非平稳时序的ANN-ARMA预测模型

针对基于非平稳时序的产品需求量预测方法存在的问题,研究了人工神经网络(ANN)与自回归滑动平均(ARMA)模型的集成建模与预测方法. 产品需求量的非平稳时序可分解为确定项和随机项两个部分,用人工神经网络模型拟合确定项,以表示非平稳的变化趋势;用自回归滑动平均模型拟合随机项,以表示平稳的随机成分. 将两个模型的预测值之和作为产品需求量的优化预测值. 仿真结果表明,集成模型的预测精度高于单一的人工神经网络模型.