中厚板轧后超快速冷却系统流量自动标定技术

中厚板轧后超快速冷却系统通常采用流量-开口度曲线来加快集管流量调节速度,同时曲线标定精度直接影响集管流量调节精度.以应用于多家中厚板厂的一种新型超快速冷却设备为例,分析其电动调节阀的调节特性,给出流量-开口度曲线自动标定的有效方法.结果表明,利用该自动标定方法对集管进行流量-开口度曲线标定,在增加标定曲线维护便捷性的同时,改善了流量-开口度曲线的控制速度和精度,为提高流量控制速度和精度提供强有力的技术手段.     

VAD技术反演平均风向风速的研究

采用实测的单普勒雷达速度资料，通过对比分析了，重点讨论了非均匀分布VAD计算方法和均匀分布VAD计算方法的异同，以了解非均匀分布VAD计算方法业务应用的可能性。结果表明，在多普勒速度场缺测值较少情况下，两者计算结果接近；在多普勒速度场缺测值较多时，两者计算的平均风向和风速有较大的差别，均匀分布VAD计算的风速偏小，而非均匀分布VAD计算结果比较合理。     

基于多元线性回归模型的数字经济影响因素实证分析

相关数字经济的研究大多聚焦于理论性、经验性、范例式,较少涉及数字经济影响因素的定量研究。本研究结合《国民经济行业分类》和《所有经济活动的国际标准行业分类》中关于数字经济部门类别的界定,提出数字经济的定义,分析数字经济发展路径与驱动机制,提炼出可能的影响因素,从OECD、世界银行、瑞士洛桑管理学院的数据库中筛选出96条数据,对比前进法、后退法、逐步回归法的回归结果得到基础模型,最终得到的回归方程包含7个均具有显著作用的变量,实证分析了数字经济的影响因素,以期为各地选择数字经济发展模式、路径提供借鉴。     

一致性特征下综合体停车需求预测方法

基于单一建筑功能停车需求一致性特征的分析,采用停车需求高峰比系数对建筑功能停车需求分布趋势进行分时刻描述,提出了单一建筑功能停车需求预测的影响系数修正模型,并基于共享停车理念建立了综合体停车需求预测三步骤模型,且在实际案例中进行了良好的应用.由于采用了分时刻需求分布预测法,综合体停车需求的预测结果信息较为丰富,也为停车设施后期的精细化管理提供了良好的数据支持.     

基于局部密度比的模糊隶属度设置算法

基于知识发现中的局部异常因子思想, 提出一种基于局部密度比的模糊隶属度设置算法, 该算法根据样本的邻域密度比设置样本的隶属度, 并采用一种单参数选择策略. 数值实验表明, 所提出的算法在带噪声的非线性函数估计方面具有很好的鲁棒性, 有效地解决了模糊支持向量机中的模糊隶属度设置问题, 对处理带噪声的分类和非线性函数估计问题具有重要的意义.     

石墨烯基TiO_2复合材料的表征及其可见光催化活性研究

以氧化石墨烯与石墨烯为碳源,在熔盐介质中与钛粉反应原位生成石墨烯基TiC中间产物,并通过后续控制氧化制得石墨烯基TiO_2复合光催化剂,结合FTIR、XRD、Raman、SEM等手段,对两种石墨烯材料的结构及形貌差异进行表征,并分析了其对所制复合材料结构、形貌及可见光催化活性的影响。结果表明,所制复合材料仍保持碳源的层片状结构,TiC和TiO_2颗粒均匀包覆在碳源表面;以石墨烯为碳源更有利于表面原位生成TiC晶粒的生长,其晶体结构更为完善;两种结构的石墨烯基TiO_2复合材料均对目标污染物亚甲基蓝有较强的吸附能力和可见光降解能力。     

拟线性双曲方程的两种Blowup机制

对于一般的初值，拟线性双曲方程不一定存在整体经典解，若不存在整体经典解，则解在有限时间内blowup。主要考虑几种特殊的Burgers方程，讨论其经典解的存在区间以及解发生blowup时，几何blowup与常微blowup之间的先后顺序。     

甲基丙烯酸甲酯可聚合微乳液体系的研究

分别采用电导率仪、粘度计和折射仪测定了不同类型微乳液的结构变化.结果表明,在固定甲基丙烯酸甲酯(MMA)/丙烯酸(AA)混合单体量的情况下,随着水相含量的增加,体系的电导率、粘度和折射率发生明显变化,体系由反相微乳液经双连续型微乳液逐渐转变为正相微乳液.对微乳液的粒度分析表明,油相含量较低时,正相微乳液体系中的液滴可视作溶胀胶束;在反相微乳液中,随着十二烷基硫酸钠水溶液含量的增加,水相液滴粒径明显增大;在MMA/AA/H2O无皂反相微乳液体系中,微乳液的粒子比有皂体系的大.最后,微乳液聚合表明过硫酸钾能够稳定引发正相微乳液聚合,同时Mn3+也可用于引发正相微乳液聚合.     

香荚兰化学成分及栽培技术研究进展

香荚兰属(Vanilla)为兰科(Orchidaceae)攀缘植物,其果实制品香荚兰豆是目前食品工业和香料产品的重要原料,具有较高的经济价值,享有“香料之王”的美称。香荚兰豆的化学成分主要为香兰素、香兰醇、香兰酸以及脂肪族类、糖苷类、有机酸类化合物,具有抗氧化、抑菌、抗肿瘤等药理作用。香荚兰广泛应用于香料、观赏园艺,并可用于治疗癫痫、肿瘤等。本文对香荚兰的化学成分与药理作用、应用专利和栽培技术等方面进行综述,以期为香荚兰的进一步研究和开发利用提供参考。     

基于VMD-LSTM-IPSO-GRU的电力负荷预测

为了挖掘电力负荷数据中的潜藏信息,提高负荷预测的精度,针对电力负荷强非线性、非平稳性等特点,提出一种基于变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)、优化长短期神经网络(long-term and short-term memory network,LSTM)、改进的粒子群算法(improve particle swarm optimization,IPSO)优化门控循环单元(gated recurrent unit neural network,GRU)的混合预测模型。首先,使用相关性分析确定确定输入因素,再将负荷数据运用VMD算法结合样本熵分解为一系列本征模态分量(intrinsic mode fuction,IMF)和残差量,更加合理地确定分解层数和惩罚因子;其次,根据过零率将这些量划分为低频和高频,低频分量使用LSTM网络,高频分量利用IPSO-GRU网络分别进行预测;最后,将预测结果重构得到电力负荷的最终结果。仿真结果表明,相对于其它常规模型,该混合模型可有效的提取模态特征,具有更高的预测精度。