一种新型三水箱太阳能热水系统及控制策略

在传统集中式双水箱太阳能热水系统的基础上,提出一种引入补水加热水箱的新型三水箱太阳能热水系统,并进一步开发了相应控制策略,以在太阳辐射量较低和较高情况下均可充分利用该水箱蓄存太阳能并对补水进行加热,从而实现系统太阳能保证率的提升和辅助热源运行时间的减少. 为探究所提系统的运行性能,建立了TRNSYS仿真模型并通过实验对其进行了验证. 在该模型的基础上,对该系统运行性能及相应影响因素进行了分析. 研究结果表明,与传统系统相比,所提系统全年太阳能保证率的相对提升率为22.42%;单纯增大补水加热水箱体积并不会使得系统全年太阳能保证率不断提升,因此实际应用中应综合考虑系统全年太阳能保证率与初投资以合理选择补水加热水箱体积;在不同用水行为模式下所提系统与传统系统相比均可更为充分地利用太阳能. 此外,针对长沙地区某居住建筑的经济性分析显示,与传统系统相比,采用所提系统后年运行费用降低了18.31%,相应投资回收期为0.66年.     

木芙蓉叶抗菌活性及其有效部位研究

采用乙醇回流法对木芙蓉叶粉末进行活性成分提取,用不同极性溶剂（石油醚、乙酸乙酯和水）对粗提物分别进行萃取。采用连续稀释法评价粗提物及其萃取组分对多种细菌的抗菌活性。结果显示乙酸乙酯和石油醚层萃取组分的抑菌活性良好,对各种菌株的最低抗菌浓度（MIC）在1.25~5 mg/mL之间。其中,石油醚萃取组分对枯草芽孢杆菌CMCC 63501的最小抗菌浓度达到0.625 mg/mL,抗菌效果最佳。乙酸乙酯萃取组分对四种耐药菌株也表现出较好的抗菌活性,其MIC值达到1.25或者2.5 mg/mL。本研究初步确定木芙蓉叶乙醇提取物具备广谱的抗菌活性,其有效部位为石油醚与乙酸乙酯萃取相,这为木芙蓉叶抗菌成分的提取分离及抗菌产品的开发提供了科学的理论及实验依据。     

日凌中断预测分析

本文阐述了太阳噪声干扰使通信广播卫星接收站信号中断的自然现象及规律,导出日凌中断与通信广播卫星定点及卫星接收站,位置关系的数学表示式。文中应用作者研究的“卫星电视接收网的系统分析”的计算机软件,预测卫星接收站信号发生日凌中断日期、时刻、持续天数和时间的部分计算实例。     

侧喷射流的仿生鱼表面减阻优化研究

为了研究射流孔结构参数对水下射流减阻的影响,以金枪鱼为仿生对象建立仿生鱼模型,通过模拟鲨鱼鳃在仿生鱼模型侧面添加射流孔建立了射流模型.采用数值模拟方法,分析主流场速度及射流孔的形状、高度、位置、高宽比等单因素对仿生鱼表面减阻的影响规律.通过Design-expert软件对射流孔的结构参数进行响应面多目标参数优化,进一步分析了不同射流孔的结构参数在相互作用时对仿生鱼表面减阻的影响,最终确定了在距离鱼首5 mm处添加形状为后三角形,高度为6 mm,高宽比为4的射流孔时能够达到比较理想的减阻效果,此时模型的总阻力为2.510 21 N,相应的减阻率为6.49%.本文通过深入分析射流孔结构参数的影响,为水下射流减阻技术提供了重要的理论基础和实验指导,为仿生技术在水下流体力学领域的应用拓展了新的可能性.     

神经网络校正的EKF在高超声速目标跟踪中的应用

针对临近空间高超声速目标高度非线性、强耦合、高机动、时变参数、和独特气动特性等特点,综合运用军事运筹学理论与方法、系统建模技术、神经网络技术以及计算机仿真等,提出基于神经网络校正的扩展卡尔曼滤波(EKF)算法,并在高超声速目标跟踪中进行了应用研究。采取神经网络的学习能力来克服卡尔曼滤波发散问题,通过卡尔曼滤波后加一级误差处理环节使滤波收敛。仿真结果表明:该算法在目标发生较大机动时仍能保持较高的跟踪精度。     

ATS资源选择与配置的灰色局势决策模型

ATS研制的日益复杂精细化趋势使得测试资源的优化选择和配置问题也日益突出。针对传统方法存在不足,基于灰色理论和多目标多属性决策理论提出了一种快速、有效的资源选型决策方法:首先综合分析资源选择与配置的重要因素及测试属性,构建了灰色局势资源决策模型;然后通过对多个配置目标加权合成求解该模型,并利用属性权重进行二次决策,最后获得最优的资源选择与配置方案。工程实例分析表明,该方法科学可靠、可操作性强,能够有效解决ATS硬件集成中的测试资源选择与配置问题。     

水质分析中的精密度─偏性分析质量控制试验

通过对“铬酸钡比色法测定水中硫酸盐”分析方法进行的精密度、偏性试验,介绍了该试验在水质分析质量控制中的应用．     

离散正交小波包及其在噪声抑制中的应用

研究有限长序列的小波包处理和噪声抑制的方法,方法用正交共轭滤波器构造有限维内积空间的正交值和分解及有限长离散小波包,分析了噪声的小波包分解系数的特性,并提出小波包变换域降噪的方法。     

分形编码中的最优压缩映射

提高传统分形压缩编码的性能。方法将分形变换编码建模为一个不等式约束条件下的非线性规划问题,将压缩射条件作用到最优射的求解过程中,得到全局意义上的最优压缩映射,给出了该模型及相应的求解算法,对算法收敛性,初始点选择等问题进行了讨论。     

一种神经网络实现GPS导航定位算法

目的 研究ＧＰＳ接收机状态解算的估计方法。方法 利用Ｈｏｐｆｉｅｌｄ神经网络对ＧＰＳ接收机数据进行处理,结果 以统计自述平均误差和均方根误差作为衡量性能的指标,神经网络方法与迭代量小均方误差算法相比较定位误差减小,结论利用神经网络实现ＧＰＳ接收机状态解算是可行的,且与迭代最小均方误差算法比较,可提高定位精度。