基于Huffman编码的XML数据压缩方法

针对一定网络带宽下生产过程报表系统对大型数据源访问速率不高的问题,提出了一种基于Huffman编码的XML数据压缩方法。通过构造数据处理类获取XML文档中重复率高的节点单元,采用Huffman编码对节点单元进行编码,将编码后文档利用LZMA算法压缩,构建了Huffman-LZMA压缩算法,并将该压缩算法应用于生产过程报表系统设计。实际应用结果表明,该压缩算法对生产过程报表数据源的压缩率达到约88%,有效的节省了网络带宽和存储空间,提高了报表系统的访问速率。     

小型平板热管传热实验研究

研究用于电子器件高效冷却的小型平板热管（简称为热板）的传热机理,提出热板设计方案;采用粉末冶金的方法在热板蒸发的热板蒸发端烧结毛细多孔层,强化了工质的沸腾换热过程;对热板进行了传热稳态和瞬态性能测试,分析工质充装量、毛细多孔层厚度、热板工作方式等因素对热板传热性能的影响。     

纳米流体聚集结构的模拟及其分维数分析

该文根据微粒子在流体中作布朗运动的朗之万理论和微粒子的运动方程 ,模拟纳米粒子在流体中的聚集过程 ,并运用分形理论分析纳米粒子聚集系统的结构 ,建立了模拟纳米粒子无规则运动的DLCA模型。模拟结果表明 ,系统的分形维数与纳米粒子的大小、体积分数等因素有关     

皮艇高原训练信息数据库系统的研究

本课题的研究成果可为开展皮艇运动、划艇、赛艇的单位提供宝贵的训练理论和经验。同时,为将来建立包括运动员选材、训练管理、竞赛等内容的数据库打下基础。     

基于改进多目标粒子群优化算法的发酵过程补料优化控制

提出了一种基于改进多目标粒子群优化算法(MOPSO)的发酵过程补料优化控制方法,并将该方法用于工业酵母发酵过程补料速率的优化控制。改进的MOPSO算法利用约束违反程度信息修正种群的学习进化公式,减缓了部分粒子在约束边界附近的飞行速度,提高了算法的全局搜索能力。仿真实验结果表明,改进的MOPSO算法能够获得最优的补料轨迹,有效地实现了工业酵母发酵过程补料速率的多目标优化控制     

基于核独立成分分析的发酵过程在线监测方法

提出了一种基于核独立成分分析（KICA）的发酵过程在线监测方法,该方法结合了发酵过程数据的特点,采用了一种新的过程监测指标U_s²,对发酵过程数据各时刻独立分量与该时刻所有批次独立分量均值的偏差信息进行特征提取,具有较强的抗干扰能力。青霉素发酵检测的实验结果表明,采用新监测指标的发酵过程监测方法能更好的识别较小的故障,降低漏报率,提高发酵过程在线监测的准确性。     

光子学视角分析自然界中的生物结构色彩美

自然界中很多生物体呈现出五彩缤纷的生物结构色彩, 这是由于生物体的物理亚显微结构使光发生干涉、衍射或散射的光学效果, 是天然的光子晶体结构. 本文在生物结构实体测量与文献综合调研基础上, 归纳分析了蝴蝶翅色、鸟类羽色、欧泊宝石、贝类壳层、甲虫体壁等一些生物色彩形成的内因机制, 并分析了某些生物结构有利于自体生存的生理功能. 通过对自然界中某些生物结构色、形成机理及其应用研究, 可促进有利于人们生产生活的仿生科学技术的发展, 对制备新型光子晶体结构以及新型功能光子元件提供新思路.     

自协方差总体最小二乘噪声估计算法

提出了一种自协方差总体最小二乘(ATLS)噪声估计算法,该算法在自协方差最小二乘(ALS)噪声估计算法基础上,采用总体最小二乘方法对自协方差线性方程组求解,使得算法具有更强的抗干扰能力,提高了算法的估计精度;并给出了算法的实现步骤。仿真实验表明在先验噪声偏差较大的情况下,ATLS噪声估计算法具有更高的估计精度。     

含水乙腈萃取精馏分离丙烷/丙烯的新工艺

对乙烯生产工艺中丙烷和丙烯的分离进行了研究 ,提出以含水乙腈为萃取剂的萃取精馏新工艺。选择合适的汽液平衡模型 ,利用 PRO/ II软件对原有工艺和新工艺进行模拟计算 ,计算结果表明这种新工艺具有显著的优越性。在此基础上对原有工艺和新工艺精馏塔板进行设计 ,塔板选用近年来广泛应用的新型多溢流复合斜孔塔板。新工艺对于丙烷和丙烯的精馏分离有一定的工业意义。     

自适应强跟踪容积卡尔曼滤波算法

提出了一种自适应强跟踪容积卡尔曼滤波算法(ASTSCKF),该算法在平方根容积卡尔曼滤波算法(SCKF)步骤中引入强跟踪滤波器(STF),通过渐消因子在线修正一步预测误差协方差矩阵,强迫输出残差序列正交,使得算法具有应对系统状态突变等不确定因素的能力,增强了算法的鲁棒性;结合改进渐消记忆时变噪声统计估计器,对噪声方差阵进行实时在线估计,有效解决了SCKF算法由于噪声统计不准确、未知或时变性带来的滤波发散问题,使其具有应对噪声变化的自适应能力。仿真实验结果表明：ASTSCKF算法在系统状态发生突变并且噪声变化的情况下,能够表现出良好的滤波性能,较SCKF算法有更强的鲁棒性以及噪声变化的自适应性。