沙泥混合型岸滩及沙泥分界点初探——厦门湾岸滩类型调查

基于厦门湾30个断面剖面形态和泥沙特点的现场勘测工作,同时辅以潮流场和波浪场的数值模拟,从动力学角度对厦门湾各处的岸滩类型进行划分。提出"沙泥分界点"的概念,指出沙泥分界点高程主要取决于当地波浪条件。分析结果表明:厦门湾除了存在沙质岸滩和泥质岸滩外,还存在"沙泥混合型岸滩";在淤泥质海岸大环境下,如近岸波浪较强,且有较粗颗粒泥沙供给,则可能产生沙泥混合型岸滩。     

基于EDEM的高效生成料床方法研究

由于立式辊磨机料床粉碎所处的环境不利于观察研究,运用离散元软件——EDEM,仿真料床粉碎可解决该问题。相比其他形成料床的条件,利用EDEM仿真生成立式辊磨机的料床时,喂料量是最根本的影响因素,喂料量过多或过少都不利于后续研究的进行。针对该问题,提出了3种方案,分别是直线型磨盘、增加磨辊个数和投入不同大小未完全破碎的物料。通过对3种方案仿真结果的对比,最终确定投入不同大小未完全破碎物料的方案为基于EDEM高效生成料床的最佳方案。     

基于复合稀疏去噪的沙漠地震噪声消减

沙漠地震噪声既含有低频噪声又含有高斯白噪声,一般方法很难同时去除这两种噪声,针对此问题提出了使用复合稀疏去噪同时压制沙漠地震噪声中的低频噪声和高斯白噪声的方法。在复合稀疏去噪中将平方损失作为损失函数的保真度约束,将信号和信号一阶导数的 L1 范数作为损失函数的稀疏约束,然后通过最小化损失函数去除信号中的高斯白噪声。为同时去除低频噪声,复合稀疏去噪中联合使用了低通滤波器,即可一次性去除低频噪声和高斯白噪声。分别对模拟地震数据和实际地震数据进行仿真实验,实验表明该方法可有效地同时压制沙漠地震数据中的低频噪声和高斯白噪声,复合稀疏去噪的保幅略好于带通滤波器,去噪后带通滤波器会产生较严重失真,而复合稀疏去噪的失真较小。     

中美清洁能源联合研究中心第1期合作成效及启示

中美清洁能源联合研究中心是中美在清洁能源领域开展科技合作的标志性项目。中心成立于2009年,并于2011年正式启动运行,以产学研联盟的方式开展合作。本文阐述了中心成立的背景和重要意义,着重从论文和专利成果、产学研合作机制、知识产权管理等3个方面对第1个5年合作成效进行梳理分析,对继续深入推动中美清洁能源科技合作提出对策建议。     

电动公交车用增程器起停及切换过程优化

基于半实物仿真平台,对增程器起停及切换过程控制策略进行了优化.结果表明:倒拖转矩增大和倒拖终了转速提高后,增程器起动时间降至1.01s;暖机起动过程发动机颗粒排放数量浓度峰值达2.0×10~8个·cm~(-3);停机过程通过发电机加载转矩实现负载停机,转速波动得以明显抑制;采用快速起动和增大增程器输出电功率上升率限值后,整车动力性有所改善;切换过程发动机颗粒排放数量浓度峰值达2.5×10~8个·cm~(-3);发动机调速模式相对发电机调速模式,增程器电功率输出较平缓,但发动机更易偏离最佳油耗曲线.     

用户参与虚拟知识社区价值共创的机理研究

本文从自我决定理论出发,以知乎网和果壳网的用户为研究对象,实证分析了不同自我决定感对用户参与虚拟知识社区不同动机的影响,并探讨了这些动机对用户价值共创行为的作用。研究成果为厘清虚拟知识社区价值共创的轨迹提供了科学的理论依据。     

中国灾害性海浪研究进展

 海浪灾害是海洋灾害的重要组成部分,是各种海洋灾害中导致人员死亡或失踪的最主要致灾因素,是各种涉海工程设计、施工和运维工作必须考虑的动力因素,是中国海洋安全与保障工作必须面对的自然灾害。通过讨论灾害性海浪的常用定义和分类,评述了有关典型灾害性海浪特性的主要研究成果,总结了主要灾害性海浪预报业务化现状,提出了灾害性海浪研究尚存的主要问题和未来的研究方向。     

思想政治教育融入城市型、应用型大学英语教学的有效路径探析

将思想政治教育融入大学英语教学是新形势下对大学英语教师提出的要求。城市型、应用型大学英语教师应切实认识到语言传递意识形态的本质,深刻领会思想政治教育宽泛的育人内涵。从教学大纲修订环节入手,开发编写包含思想政治教育内容的教材及讲义。大学英语教师在英语教学过程中应该采取多种教学方法,从爱国主义、人格品质、理想信念、中国文化等方面对学生进行思想政治教育,帮助他们树立社会主义核心价值观,培养出符合城市型、应用型大学培养目标的合格人才。     

现实主义诗歌的个人化表达——李皓诗歌论

通过对李皓诗歌的文本细读,阐述了李皓作为现实主义诗人,他的诗歌关注乡土与都市的现实世界,感时忧国,多角度、多侧面地书写生活,同时又拥有纯正的个人情怀的表达,对自我的言说、独特的情感体验和生活阅历建构了属于诗人自己的时间与空间之维。     

基于SCA的欠定跳频网台分选方法

针对组网跳频信号在欠定条件下网台分选效果不佳的问题,提出了一种基于稀疏成分分析(sparse component analysis, SCA)的欠定跳频网台分选方法。在估计混合矩阵时,首先利用观测信号的实部与虚部方向一致性检测时频单源点,在采用S变换构造时频比矩阵的基础上,利用方差法实现了混合矩阵估计;在源信号恢复时,利用改进的子空间投影法得到源信号的时频域分离,最后可通过S逆变换得到时域分离信号,从而实现了欠定条件下的跳频网台分选。仿真结果表明，该方法有效实现了混合跳频信号在欠定条件下的网台分选且适用于跳频同步或异步组网方式,提高了分选性能和抗噪性能。