采用一维水质模型计算河流纳污能力中设计条件和参数影响分析

多数山区河流可采用一维水质模型计算纳污能力,分析计算过程中污染源概化、设计流量和流速、上游本底浓度、污染物综合衰减系数等设计条件和参数对计算结果的影响;讨论如何确定设计条件和参数,以提高计算结果的准确性和合理性,为水资源合理开发、综合利用提供决策依据。     

离子交换法去除与回收电镀废水中铬酸的实验研究

介绍用阴离子交换树脂处理电镀含铬废水并回收铬酸的操作方法.提出了用流出曲线测定离子交换树脂的交换容量.     

基于神经网络的铅酸蓄电池剩余容量预测

为有效地对电动车电池剩余容量进行预测,在分析了铅酸蓄电池充放电过程的反应机理的基础上,应用改进算法的BP神经网络,建立了铅酸蓄电池的神经网络模型,用于预测铅酸蓄电池放电过程中某一状态下的剩余容量。结果表明,通过该网络模型可以方便快速地得到电池剩余容量及荷电状态的预测值,所得结果满足要求,为电池管理系统提供了一种新的预测方法。     

二氧化锰在Li2SO4水溶液中的电容性能研究

采用化学共沉淀法制备了超级电容器电极材料MnO2．采用XRD对其结构进行表征，并用循环伏安、交流阻抗、恒流充放电等测试手段研究了材料在1mol／L Li2SO4电解液中的电容性能．结果表明，MnO：电极在1mol／L Li2SO4电解液中具有优良的电容性能，以3mA／cm^2电流密度恒流充放电时，单电极比容量可达239．9F／g．经1000次恒流充放电循环后，电极比容量下降了11．7％．Nyquist曲线显示电极的电荷转移电阻较小．     

分布式MIMO系统多普勒信道的容量自相关特性研究

采用多天线的分布式MIMO系统保持了分布式天线系统和点对点MIMO系统的优点,在分布式MIMO系统中的TDD模态采用仅仅反映系统容量使用信息的简化反馈方式,可以降低系统复杂性,本文研究了分布式MIMO系统多普勒效应下系统容量的自相关特性,研究发现：系统容量的自相关可以由信道的自相关特性来预测,从而可以大大简化系统的反馈,提高系统性能。     

轨道站点公共交通导向的开发综合指数对周边建筑停车配建指标的影响

围绕轨道站TOD开发是支撑城市低碳交通发展,降低小汽车出行依赖的重要举措。目前,国内多个城市对轨道站点周边建筑停车配建指标进行了均质化数值的折减,对轨道站点能级差异、距离差异等要素对停车需求影响研究相对较少。本文在传统的轨道站点“节点-场所”模型基础上,引入“联系”维度评价以系统刻画出行者从轨道交通站点到达周边建筑的交通衔接转换过程的影响,从节点、场所、联系三个维度构建了轨道交通站TOD综合指数量化模型,以反映不同的轨道站点类别、交通衔接条件、出行距离对停车需求变化的影响,并提出轨道站点TOD综合指数对周边建筑停车配建指标影响计算方法。最后,以南京市停车配建指标修订研究为例,通过对城市不同分区及不同类别轨道站点TOD综合指数测算,提出了轨道站点周边建筑的停车配建指标折减数值的计算方法。     

考虑运输损耗和运输成本的多状态配送网络可靠性评估

在考虑运输损耗和运输成本约束情形下,提出多状态配送网络可靠性评估方法。通过引入损耗因子刻画运输损耗,进而根据需求流量和运输损耗建立流分配策略;基于此分配策略、运输边容量约束以及运输成本约束,提出计算配送网络可靠性的极小容量向量方法。通过实例分析验证了算法的有效性,并从可靠性视角探讨了关键运输边的识别方法,研究成果可为管理者在配送网络运维方面提供决策指导。     

基于PF-GPR算法的锂离子电池剩余使用寿命预测

针对锂离子电池退化过程中不可避免的容量再生现象建立了电池退化模型,提出了融合粒子滤波(PF)和高斯过程回归(GPR)的电池剩余使用寿命(RUL)预测算法。仿真实验结果表明,所提出的算法能够实现准确的锂离子电池RUL预测。     

镁热自蔓延法制备B_4C微粉

利用自蔓延制粉技术过程简单、纯度高、粒度小等优点,以B2O3、Mg粉和C为原料制备B4C粉末·通过对B2O3 Mg C反应体系的绝热温度计算,确定该体系自蔓延反应进行的可行性·通过X射线衍射分析推测其反应机理·由扫描电镜分析知B4C晶粒细小,由电子衍射图谱知B4C为发育完整的单晶,但是有发育不完整的多晶存在·由光谱分析知B4C的纯度不低于98%,而容量分析结果表明B4C的纯度偏低·     

MIMO系统中一种新的接收天线选择算法

在瑞利衰落信道条件下，通过天线选择可以提高多输入多输出（MIMO）系统的容量，并能有效地降低MIMO系统的复杂度和射频成本，天线选择算法也成为问题的关键。对接收天线选择算法进行了研究，通过连续选择使MIMO系统容量增加最大的天线的方法，用矩阵及行列式运算导出了一种新的接收天线选择算法，并通过仿真和分析与其它算法进行了比较。仿真结果表明，新算法在信噪比较小时，有最大的遍历性容量（ergodic capacity）、中断容量（outage capacity）；在信噪比较大时，同其它算法结果十分接近。新算法更适合于在信噪比较小（信号弱或信遭受噪声恶化严重）时使用。将新算法同Alkhansari算法结合起来，结果更好。