载频重频联合捷变雷达目标参数估计方法

针对载频-重频联合捷变体制雷达目标参数估计问题,提出了一种新的基于多重信号分类(multiple signal classification, MUSIC)算法的载频-重频联合捷变雷达目标参数估计方法。通过信号模型的空时等效,将时域信号的处理等效成空域阵列信号的处理,并将超分辨阵列信号处理方法应用到目标的参数估计中,从而把目标距离和速度的估计等效成阵列中二维参数的估计,解决了由于载频-重频联合捷变所带来的目标参数估计难题。仿真实验表明,所提方法能有效实现对目标距离和速度的超分辨估计。     

基于GWO-ELM算法模型的水体含沙量预测

泥沙含量的演变受多种因素的影响,为了快速、准确地对水中泥沙含量进行高精度预测,为泥沙治理以及合理利用水土资源提供理论依据,提出了一种基于GWO-ELM算法模型的水体含沙量预测方法.首先,将影响泥沙含量的8种原始影响因子赋予权重,利用主成分分析(principal component analysis,PCA)法提取出4...     

重金属污染土修复技术研究综述

中国土壤重金属污染情况严重,威胁着人们的身体健康,造成了巨大的经济损失。常用的重金属污染土修复技术基于物理、化学、生物的方法以及它们之间结合的修复技术。介绍了土壤中重金属的形态、来源以及常用修复技术的机理、影响因素和所存在的优势和缺陷,并且从修复成本、修复时间以及长期效果三个方面对常用的修复技术的适用性作了比较,为该领域学者的研究和实际的工程应用中制定重金属污染土壤的修复方案提供一定的参考。     

鲁西地区铁矿类型特征及成矿谱系

山东省是中国的铁矿资源大省,其中鲁西地区铁矿成矿地质条件优越,铁矿类型有沉积变质型、接触交代型、热液交代充填-风化淋滤型、沉积型、岩浆型等多个成矿类型;其中尤以沉积变质型铁矿、接触交代型铁矿最为重要,是山东省的主要铁矿石来源。在梳理鲁西地区各种类型铁矿时空分布特点、分析典型铁矿床特征、控矿要素及矿床成因的基础上,以地质演化史为轴线,建立了鲁西地区各类型铁矿的成矿谱系。研究表明,在地质演化过程中,鲁西地区铁矿的形成是在海底火山喷发、地层沉积、岩浆侵入、区域变质、构造运动、风化淋滤等地质及成矿作用的高度耦合下形成的一系列地质产物;即在新太古代时期形成了沉积变质型铁矿(如韩旺式、苍峄式、杨庄式和济宁式铁矿)和岩浆型铁矿(如肖家沟式铁矿),在晚石炭世时期形成了沉积型铁矿(如山西式铁矿),在早白垩世时期形成了接触交代型铁矿(如莱芜式、莲子汪式铁矿)和热液交代充填-风化淋滤型铁矿(如朱崖式铁矿)。各种类型铁矿床具有地层控矿、岩体控矿、构造控矿和多要素共同控矿的特点。在铁矿勘查过程中,应按其成因类型和控矿要素进行有针对性的勘查部署,以此促进鲁西地区的铁矿勘查及研究工作整体水平得以提升。     

荷载与锂渣掺量对混凝土氯离子扩散性与气体渗透性的影响

为探讨不同压应力与锂渣掺量对混凝土氯离子电通量和气体渗透系数的影响,制作了3种不同水胶比、4种锂渣掺量的混凝土试件,并对试件分别施加极限压荷载的10%、30%、50%作为持续压应力,进行氯离子扩散性和气体渗透性试验。结果表明:混凝土的气体渗透系数、氯离子电通量与锂渣掺量、压应力比之间存在明显的相关性。氯离子电通量随着锂渣掺量的增加而减少,随着压应力比的增大而增大。气体渗透系数随着锂渣掺量的增加而增加,随着压应力比的增大而增大。综合考虑电通量与气体渗透系数,C20、C30、C40混凝土最优掺量分别为15％、20％、15％。     

排水管道堵塞时的CFD数值模拟

排水管道堵塞会降低其输水能力,严重时会影响区域排水系统的正常运行。堵塞后排水管道形成压力流,会在地面形成冒溢,本文针对压力流排水管道堵塞问题,用FLUENT软件对管道堵塞进行CFD数值模拟,分析了堵塞管道流态及堵塞程度单因子变量对沿管道长度方向压力和流速的影响。在基准工况下,堵塞位置后上方0~3 m区域流速增加,堵塞位置后下方0~5 m范围内流速降低,且在该区域下方形成水舌,对压力突变存在沿管道流动方向堵塞位置之后5 m范围内,堵塞使其前方位置产生憋压,后方产生失压。瞬间堵塞后,对于堵点较远区域流态及压力并无产生明显影响。堵塞高度、堵塞长度、堵塞位置对管道水流压力的影响顺序为：堵塞高度>堵塞长度>堵塞位置。     

基于车辆横向运行数据的遗传-支持向量机算法的分心驾驶状态判别模型

分心状态是造成交通事故的重要原因。当前侵入式与半侵入式检测多被应用于分心驾驶识别,此方法会对驾驶任务产生一定干扰,且成本相对较高。对此提出一种低成本的基于车辆横向运行数据的分心驾驶状态判别方法：实验选取手机通话作为分心影响因素,设计了正常驾驶、免提通话、手提通话三个维度。首先,基于驾驶模拟器采集的数据,对正常与分心状态下的车辆运行指标进行Man Whitney U检验,从时域及频域中提取出与分心驾驶显著相关的车辆横向控制指标;其次,构建支持向量机（support vector machine,SVM）分心状态判别模型,将径向基函数作为SVM的核函数,使用网格搜索算法（grid search algorithm,GSA）、粒子群算法（particle swarm optimization,PSO）及遗传算法（genetic algorithm,GA）对SVM模型参数进行优化;最后,对比GSA-SVM、PSO-SVM与GA-SVM分心判别模型的分类效果,并运用ROC曲线对模型性能进行评估。研究结果表明：GA-SVM分心判别模型的最优交叉验证率、准确率及F_1值分别为87.9%、91.9%、94.05%,高于GSA-SVM（86.2%、87.2%、90.35%）与PSO-SVM（87.9%、91.2%、93.46%）;GA-SVM判别模型ROC曲线接近于（0,1）坐标,其AUC值为93.53%。所提出的GA-SVM分心判别模型获得了较好的分类效果,故认为此模型适合作为低成本条件下基于车辆横向控制的分心驾驶状态判别模型。     

新型压缩空气储能及其技术发展

压缩空气储能研究是目前绿电储能的重要科技前沿,主要为大规模绿电的存储转换及并网等问题,提供有效的解决方案。回顾了压缩空气储能的背景,介绍了传统压缩空气储能及其衍生技术的工作原理,分析了新型压缩空气储能的优缺点和应用范围、中外压缩空气储能的应用现状及其经济效益。基于此,提出了未来压缩空气储能的应用前景及发展趋势,为相关学者和方案决策人员提供参考。     

基于优化核极限学习机的泥石流危险性评估

山区环境中泥石流的孕育受多种因素的影响,为提高泥石流危险性的预测精度,提出一种萤火虫算法(firefly algorithm, FA)优化核极限学习机(kernel based extreme learning machine, KELM)的预测模型。首先,针对数据维度爆炸的问题,通过主成分分析(principal component analysis, PCA)数据降维,使得留有大部分致灾特征信息的因子输入训练模型;然后,使用萤火虫优化算法更新核极限学习机的参数,将四川省北川县监测数据输入优化后的预测模型,并与其他传统机器学习算法进行对比分析,验证该算法的优越性;最后,使用多种指标综合评估模型的预测效果。结果表明,FA-KELM模型能够有效地简化数据结构,提高泥石流危险性预测的准确性,为泥石流灾害预测方面的研究提供参考和借鉴。