关中盆地主要活动断裂分级及工程建设适宜性评价

为关中城市群的规划建设中的活动断裂场地提供工程评价标准。依据关中盆地活动断裂的分类和分级为基准,对关中盆地活动断裂场地的工程建设适宜性评价采用定性分析和定量计算结合的综合评价方法。将活动断裂的场地稳定性分为不稳定、稳定性差、基本稳定和稳定4级;关中盆地活动断裂场地的工程建设适宜性亦定性为4级,依次是不适宜、适宜性差、较适宜和适宜;定量确定不同类型和级别活动断裂的安全避让距离,从而确立了与关中盆地26条活动断裂的工程建设适宜性评价标准。     

填埋生活垃圾稳定化特征与可开采性分析:以我国第一代卫生填埋场为例

针对我国卫生填埋场库容严重不足和简易填埋场急需治理的难题,提出了通过现场全断面钻孔取样测试填埋垃圾固相降解稳定化归一指标来判断稳定化程度,对基本稳定化的填埋垃圾通过开挖筛分分质利用和处置实现卫生填埋场库容循环再利用和简易填埋场环境治理的方法.结合我国第一代卫生填埋场——杭州天子岭第一填埋场,进行全断面钻孔取样.经过筛分分选得到建筑组分、可燃组分和细粒组分;重点测试并分析了细粒组分的含量和颗分曲线及其理化特性参数随填埋深度的变化规律;然后提出固相降解稳定化归一指标,研究了细粒组分和污染物含量随固相降解稳定化归一指标的变化规律;最后分析了填埋场的可开采性.结果表明,采用固相降解稳定化归一指标能较好地表征填埋垃圾的生化降解程度,当该指标大于0.83时,填埋垃圾基本稳定化,细粒组分浸出液的电导率(EC)和化学需氧量(COD)测试值趋于稳定,但细粒组分重金属和有机污染物含量均超标.如果采用保守的再回填方式处理细粒组分,混合收集的新鲜垃圾经填埋基本稳定化后再开采的减量率可达83%,能够有效实现卫生填埋场的库容循环再利用.     

基于模糊故障树的柴油发动机故障诊断方法研究

机车在交通运输领域有着不可替代的作用,提高机车的运用和维修的可靠性是实现其功能的保证。本文将模糊数学理论与故障树分析方法相结合,建立了16V240ZJ型机车发动机的故障树模型,对以发动机不能正常起动为顶事件的模糊故障树的模糊算子进行了分析计算;并对该模糊故障树进行了定性及定量分析。通过对燃油供给系统、空气供给系统、起动系统及其主要组成部件发生故障的概率分析,得到了机车不能正常起动的故障树顶事件发生的模糊概率隶属曲线及顶事件发生的概率可信区间。采用模糊故障树对发动机的故障进行诊断的方法克服了传统故障树分析中需要大量可靠性数据和部件失效精确概率值的缺点,同时为开展机车的运用和维修工作提供了一定的理论分析基础。     

高载量钴离子掺杂MnO2用于高性能锌离子混合电容器

通过恒流电沉积的方法在柔性碳布上制备了钴离子掺杂的MnO₂,其负载量达到13.8 mg/cm²。利用X射线衍射仪（X-ray diffractometer, XRD）、扫描电子显微镜（scanning electron microscope, SEM）、X射线光电子能谱（X-ray photoelectron spectrometer, XPS）和电化学工作站等对材料的结构和性能进行表征,探究了钴离子掺杂对MnO₂电化学性能的影响。结果表明,当该电极与活性炭组装成液态锌离子混合电容器（zinc ion hybrid capacitors, Zn-HCs）时,Zn-HCs在2 mA/cm²的电流密度下,面积比电容高达5 883.0 mF/cm²,面积能量密度为3 154.9 μWh/cm²,与锌离子电池的能量水平相当。当该电极与活性炭组装成准固态柔性Zn-HCs时,Zn-HCs具有较好能量密度（在1 mW/cm²的功率密度下达1 351.1 μWh/cm² ）的同时具有优异的机械柔韧性,使Zn-HCs有望应用于新一代的柔性可穿戴设备。     

香飘万里美名远扬武义农民俞学文打造"中国有机茶第一品牌"

浙江省武义县是"中国有机茶之乡",武义县委县政府高度重视有机茶产业的发展,出台专门扶持政策,积极鼓励农业龙头企业技术创新,为有机茶产业的发展提供技术支撑。政府的着力推动,培育壮大了一批有机茶龙头企业,使它们成为推进全县有机茶产业发展的领头羊。武义更香有机茶业开发有限公司就是在政府关心支持下发展壮大的有机茶龙头企业之一。     

飞行巡线机器人悬停控制系统仿真与设计

针对通讯线路和电力传输线快速发展的趋势,提出使用旋翼直升机作为飞行式巡线机器人的设想。在刚体、非完整假设和飞行原理基础上,建立了巡线机器人以翻滚、俯仰和偏航角为广义坐标的动力学方程。采用线性化方法得到以三个姿态量为输出,以俯仰、翻滚通道输入量、旋翼升力和尾桨配平力为控制输入的悬停状态空间和控制方程。同时,使用极点配置法得到所需的控制输入,并设计了以TMS320F2812DSP为主控芯片的控制系统。Matlab仿真和实验证实了本方法的可行性和易实现性。     

基于RBF神经网络的多变量系统PID解耦控制

针对工业生产过程中的多变量耦合系统采用传统控制方法不能达到满意的效果,提出了一种基于神经网络的PID解耦控制方案。在实验研究中,采用改进型动态BRF神经网络辨识器,在线辨识多变量系统的非线性时变模型,同时自动调整PID控制器各项参数,最终实现对系统的智能化解耦控制。给出了BRF神经网络的拓扑结构和算法,并对一组二变量强耦合时变系统的控制过程进行了计算机仿真,结果表明:基于BRF神经网络的PID控制不仅超调量小、响应速度快、控制精度高,而且具有很强的鲁棒性和自适应能力。该设计方案使得解耦后的多变量系统具备了良好的动、静态特性。     

疏水性固体酸Zr(SO4)2·4H2O/AC催化合成柠檬酸三乙酯

将Zr(SO4)2·4H2O(ZS)负栽在活性炭(AC)上制备疏水性固体酸ZS/AC催化剂,用于催化合成柠檬酸三乙酯.探讨了各影响因素对柠檬酸三乙酯收率的影响.结果表明,当四水硫酸锆的负载量为30%、催化剂处理温度为110℃、催化剂用量为柠檬酸质量的4%、酸醇摩尔比为1:5.5、100℃反应5 h时,产物收率可达97.6%.催化剂重复使用四次后产率仍保持在93%以上,且易分离,不污染环境.     

基于人工神经网络的并行决策支持系统研究

由于现有的串行程序式符号存处机制使决策支持系统的发展受到极大的阻碍。本文首先分析了目前决策支持系统研究中存在的问题。介绍了其于神经网络的并行决策支持系统研究框架,阐明了神经网络实现并行处理的机制,并具体分析了各级的基本任务与实现方法。     

Q-学习算法在CGF系统中的应用

CGF中的战场决策仿真十分复杂,要求CGF实体应能根据知识库做出类似人类的决策行为。目前,CGF系统中的决策模块大多是硬编码的,不能满足军用仿真发展的需求,这就要求CGF系统具有学习和自适应能力。Q-学习方法是一种特殊的增强学习方法,可以通过多次迭代计算正/负效益进行主动学习。本文介绍了Q-学习及其在CGF系统中的应用。这种较新的机器学习方法,在CGF中有着良好的应用前景。