基于Monte Carlo模拟和K-均值聚类算法的赤平极射投影概率分析

对于结构面多而复杂的岩质边坡,其优势结构面的选取与分析是极其重要的工作。借助于赤平极射投影法,在楔形体滑移分析中首先确定其可能的滑移区域,筛选出可能滑移的结构面交线,缩小计算范围。根据结构面交线的二维经验分布,采用Monte Carlo方法模拟出多条结构面交线,通过结构面交线平均产状的求解来证明该方法的合理性,再采用快速聚类分析的方法,将筛选出的结构面交线划分为不同的组,以赤平极射投影分析得到滑移区域的对称轴中心作为初始凝聚点,通过多次迭代计算得到滑移区域内的优势结构面。将该方法用于重庆綦万高速顺层岩质边坡工程,结果表明,将赤平极射投影与Monte Carlo模拟和K-均值聚类算法相结合,计算得到的优势结构面分类合理,结果可靠,可以准确地确定结构面交线的优势产状。     

基于蓝牙的多功能台灯控制系统设计

针对台灯的个性化和智能化，设计了一套基于蓝牙的多功能台灯控制系统.首先用光敏传感器检测光照强度，用红外感应传感器检测是否有人，用超声波传感器检测使用者与台灯之间的距离，然后将这些检测信号传输到单片机，单片机将信号与设定值进行对比分析，再判断台灯的开/关状态，调节灯光亮度，对使用者的坐姿和使用时间作出语音提醒等.同时，相应参数实时显示在OLED屏和蓝牙终端，使用者通过蓝牙终端可以对台灯进行控制.与蓝牙的联机测试结果显示，系统功能强大，运行稳定.     

多孔MnO@C立方体的制备及电化学性能研究

采用水热法合成了原位葡萄糖包覆的前驱物MnCO3,将其煅烧制备出多孔MnO@C微米立方复合材料.利用X射线衍射仪、热重分析仪和扫描电子显微镜对该复合材料的晶体结构和微观形貌进行表征,并探究了MnO@C的电化学性能.结果表明,与未添加葡萄糖相比,MnO@C复合材料电化学性能明显改善.在1 C的电流密度下,经过200次循环,其放电比容量仍达883.7 mAh·g-1,容量保持率达95.1％;而在8 C大电流密度下,仍具有236.3 mAh·g-1的放电比容量.葡萄糖的加入和介孔中空立方体结构的结合提高了MnO倍率性能,使其循环性能相对稳定.     

小行星35633和135356的历表研制及密近交会前后的轨道演化

在已知(349)Dembowska高精度质量的情况下,通过考虑密近交会改进了小行星35633和135356的历表.本文由蒙特卡罗方法给出了改进历表的不确定度,并利用姚安高精度望远镜的观测数据验证了历表改进的可靠性.与未考虑密近交会因素的JPL历表比较的结果表明,两种轨道之间瞬时根数的差值在密近交会时刻附近快速变化,这体现了(349)Dembowska在交会中对天体轨道演化的影响.尽管这种影响在一定时间内并不会产生显著的观测效应,但在历表研制中不予以考虑会显著降低外推历表位置的精度.     

不溶性腐植酸的制备及其吸附能力

采用陕西黄陵风化煤中提取的腐植酸为原料,选取保温温度和保温时间为变量,利用高温脱水钙化法制备出不同条件下的不溶性腐植酸.实验结果表明当改性的腐植酸保温时间为2 h,保温温度为330℃时,吸附效果最佳,最佳条件下制备的不溶性腐植酸对水体中Cu~(2+)的吸附量为8.87 mg/g,对亚甲基蓝吸附效率达98.8%.腐植酸的碘吸附值158.4 mg/g,而最佳制备条件下的不溶性的腐植酸比表面积增加,微孔吸附能力增强,碘吸附值可达262.9 mg/g.扫描电子显微镜(SEM)分析可以看出不溶性腐植酸表面更加粗糙,并负载了许多球状小颗粒,有助于提高吸附能力;傅里叶变换红外光谱(FTIR)分析表明不溶性腐植酸结构中羟基和有机卤化物的含量明显增高,有利于对重金属离子和有机污染物的吸附.     

具有不可靠修理设备的退化系统维修策略研究

研究一个单部件退化系统的维修策略,假设系统故障后不能立即得到修理并且不能修复如新,修理设备在修理故障系统的过程中也可能发生故障,修理设备发生故障后会立即替换一个新的修理设备,特别的,这里的修理时间服从一般分布.在如上假设下,通过几何过程以及补充变量技术建立了系统的偏微分方程,利用Laplace便换得到系统可用度,最后进一步研究基于系统故障次数的策略替换,给出系统平均费用C(N)的精确表达式并且得到使得C(N?)最小的最优替换策略N?,即当系统的故障次数达到N?时将会更换一个新的系统.     

H-矩阵最小奇异值的一个下界

给出了Nekrasov矩阵逆的1范数上界，并在此基础上获得了Nekrasov矩阵的最小奇异值的一个下界.将结果应用到 H-矩阵，结果表明，新的估计是有效的.     

新型城镇化与工业化良性互动发展辨析——以泰安市为例

城镇化与工业化是现代化的两大引擎。城镇化离不开工业化的发展,两者相辅相成、相互促进。只有选择走工业化城镇化互动发展的道路,才能避免工业化城镇化进程不同步、不协调所造成的经济和社会问题,才能顺利实现新型城镇化。     

基于深度神经网络的高环境 适应性水声通信系统研究

深度神经网络中的自动编码器(Autoencoder,AE)通过收发端两个神经网络模块进行全局优化,利用端到端的训练方式以提高通信系统的可靠性.然而,现有对AE的研究未针对信道进行特殊设计,尤其对于时变的水声信道的多径效应,难以进行灵活调整,降低了该方法的实用性.本文提出一种提高水声通信系统信道环境适应性的Attention-Autoencoder网络模型,基于Attention网络可以高效地从大量信息中筛选出关键信息的特点,设计了一种针对水声信道的Attention机制,该机制能够增加网络提取水声信道特征的能力,使系统的适应性大大提高.仿真验证和湖试实验结果表明,基于Attention-Autoencoder网络模型的通信系统与基于文献中AE模型和没有引入神经网络的水声通信系统相比,具有更高的信道环境适应性.