电控汽油机多点喷射系统及喷油器的选择

电控汽油喷射已被广泛应用于电控汽车中。简述了电控喷射系统的原理及喷射类型，并对电控汽油多点喷射系统及喷油器的选择做了分析与探讨。     

穿龙薯蓣高产栽培技术研究

主要通过穿龙薯蓣(Dioscoreanipponica)的栽植密度试验及栽植深度试验,用方差分析及多重比较的方法来寻找穿龙薯蓣高产栽培技术。经过试验分析,最佳栽植密度为20cm×50cm,最适栽植深度为5cm～10cm。     

原位颗粒含量对半固态7075铝合金组织的影响

制备具有不同原位TiC颗粒含量的喷射沉积7075铝合金,在610℃和620℃进行二次加热并保温30min,淬火固定半固态组织.采用扫描电镜观察其组织,利用平均截线法统计其晶粒尺寸,分析不同颗粒含量对喷射沉积7075铝合金半固态组织的影响规律.结果表明:当TiC颗粒含量达到2.91%(体积分数)时已经产生良好的钉扎效果,使得合金基本保持喷射沉积组织特征,能够满足后续的半固态成形工艺要求;TiC颗粒含量超过2.91%后,晶粒尺寸会进一步减小,但晶界上的颗粒明显增多并呈网状分布;TiC颗粒含量小于2.91%时,局部区域发生晶粒的异常长大现象,使合金组织的均匀化程度下降.     

穿透性太阳辐射在一维混合层模式中对混合层深度的影响

用单e指数形式的描述太阳辐射穿透性短波辐射的经验公式,代入Kraus-Turner发展的平均意义下一维时变混合层物理模型,得到考虑穿透性太阳辐射时混合层深度的控制方程.通过两组数值试验,与未考虑穿透性太阳辐射的混合层深度计算方法进行比较,研究了穿透性太阳辐射在不同海面热状况和不同风速下对混合层深度的影响.     

管道喷射吸附法净化垃圾焚烧尾气试验研究

在流化床试验装置上进行垃圾焚烧,焚烧尾气采用管道喷射吸附工艺净化.在活性炭加料量为1.6 g/m3时,脱硫率为83%,脱硝率为88%,脱氯率为27%.试验可得:活性碳、高岭土和活性矾土3种吸附剂对垃圾焚烧烟气中酸性气体的净化效果活性炭效果最好,高岭土效果最差;随着吸附剂加料量的增加,重金属的脱除率增加,且增幅逐渐趋缓.3种吸附剂对重金属的吸附能力比较表明:对Cd,Pb,Cu的吸附效果活性炭最好,高岭土次之,活性矾土最差;而对于Hg活性矾土的吸附效果最好;活性矾土对Cd也有较好的脱除效果.垃圾焚烧飞灰中多环芳烃主要以3环、4环和5环的形式存在,其他各环多环芳烃的数量较少;烟气中主要是3环和4环多环芳烃,未检测到6环多环芳烃,2环和5环多环芳烃的质量浓度相对较低;在喷入量相同的条件下,高岭土去除多环芳烃的效率最高,活性炭次之,活性矾土最低.总体而言,活性炭具有较好的综合吸附性能.     

Soil Erosion on a Slope without Vegetation： a Simulating Experiment on a Bare Land in Mt. Tanakami

0　IntroductionManystudieshavebeendoneonthesedimentdischargeinMt.Tanakami .Thosestudiesconcerntheamountofsedi mentsandfewdiscussionsabouttheprocessonly .Andthesedi mentyieldmechanismindevastatedslopeinMt.Tanakamiisnotfullyunderstood.Inordertorecordthewholeprocessofsoilero sionfromthebeginningofprecipitation ,totheendofsedimentmovement,asimulatingexperimentbyusingartificialrainiscon ducted .Basedonthisexperiment,andbyfurthercomparingwiththepreviousdataofsedimentsinthisarea,somebasicdataaboutc…     

深度学习在引力波数据处理中的应用初探

截至2018-01-16,LIGO已成功探测引力波事件6次.可以预期,引力波探测事件会越来越多,引力波天文学会很快进入到大数据阶段.深度学习在大数据处理方面近年来得到迅速发展.它在数据处理速度,准确度等方面都表现出极大的优势.深度学习在引力波数据处理中的应用讨论还不多.本文引入此问题,并对其进行初步研究.引力波数据最大的特点是强噪声、弱信号.现行的数据处理方法是利用匹配滤波的方式把引力波信号从强噪声中挖掘出来.同时,匹配滤波方法还可以确定引力波源的性质,定量确定其参数.匹配滤波方法的弱点是计算量巨大.这导致数据处理速度很慢.对于将来的大数据引力波天文学,这更将是一个巨大的隐患.匹配滤波方法的另一个潜在问题是,完备准确的理论波形模板是其工作的前提条件.这个潜在问题的后果是很难找到理论预期之外的引力波信号.深度学习的数据处理方法有可能在这些问题上提供出路.同时,深度学习也会遇到其自身的若干困难和问题.本文将从网络结构、训练数据制备、训练优化、对信号识别的泛化能力、对数据的特征图表示以及对特征数据遮挡的响应等方面来展开讨论.     

微地震监测技术综述

微地震监测技术作为一种先进的地球物理方法, 广泛应用于地热勘探、 油气田开发等多个领域, 具有广 阔的发展前景。 首先介绍了微地震形成机理及其特征和微地震监测技术的基本概念, 进而简述了微地震监测 方法的基本原理以及数据采集、 数据处理等主要技术。 去噪为数据处理的首要任务, 因而论述了一些基本的降 噪方法, 提出深度学习在微地震监测技术中的可行性以及优越性。 最后, 对监测技术的扩展应用以及发展前景 进行了总结。     

基于伪数据的机器翻译质量估计模型的训练

为向基于深度学习的机器翻译质量估计模型提供高效的训练数据, 提出面向目标数据集的伪数据构造方法, 采用基于伪数据预训练与模型精调相结合的两阶段模型训练方法对模型进行训练, 并针对不同伪数据规模设计实验。结果表明, 在构造得到的伪数据下, 利用两阶段训练方法训练得到的机器翻译质量估计模型给出的得分与人工评分的相关性有显著的提升。