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802.
803.
首次尝试采用CT扫描技术定量分析丙烯酸盐喷膜防水材料在地下水环境中的失效性.CT试验最终表明,采用CT扫描的试验方法是可行的,达到了定量分析的试验目的.该试验方法省去了常规试验繁琐操作流程,具有快捷、准确的优点.试验主要得出以下结论:(1)判定喷膜防水层在地下水环境中失效的判定标准有2个,一是喷膜防水层的CT数折减百分比小于40.0%,二是CT数方差变化规律为先减后增,当二者同时满足时可以判定材料内部结构发生本质变化,认定喷膜防水层失效;(2)喷膜防水层在地下水环境中的使用范围是浓度≤1.0%,Cl?浓度≤7.5%,pH≤12.0.2So4? 相似文献
804.
快速跳频系统能减少干扰对系统性能带来的性能损伤.文中分析了快速跳频M元频移键控(FFH/MFSK)噪声归一化接收机在部分频带噪声干扰非频率选择性Rayleigh信道下的性能.不同于以往的研究结果,利用数值计算的方法来近似计算误比特率,文中采用复变函数的相关理论,给出了误比特率的闭合表达式.最后对系统性能进行了仿真,仿真结果与理论分析结果完全一致;系统性能不会随着分集度的不继增大而持续变好,而是存在一个最佳分集度;最佳分集度的大小随着信道条件的变化而不同;增大系统的调制阶数会提高系统性能. 相似文献
805.
尽管智能车辆交通流之实时交通信息的动力学行为已经被详细地研究,但寻找一个可以应用于实际双通道选择交通流之管理与控制的有效的信息反馈策略仍然是交通科学当务之急的一个重要问题.最近,一些实时反馈信息策略已经被提出,如旅行时间信息反馈策略(TTFS)、平均速度信息反馈策略(MVFS)和堵塞系数信息反馈策略(CCFS),以上3种策略中的最佳策略(堵塞系数信息反馈策略.CCFS)仍然有进一步改善之余地.文中提出一种称为车辆数反馈策略(VNFS)的新的交通信息控制策略.策略之关键在于只反馈每条通道上最前面某一路段的车辆数目信息.模拟计算表明这一新策略在整个双通道交通系统的通行流量和通行速度上表现出了很高的优越性. 相似文献
806.
807.
离散型两相流动的大涡模拟 总被引:1,自引:0,他引:1
周力行 《中国科学(E辑)》2014,(2):162-171
大涡模拟(Large-eddy simulation,LES)的研究正在取得迅速进展.和雷诺平均模拟(Reynolds-averaged Navier-Stokes modeling,RANS modeling)相比,LES可以给出流动和火焰的瞬态结构,并且在不少情况下可以给出比雷诺平均模拟更准确的统计平均结果.本文作者及其同事从2002年开始,用大涡模拟研究了气泡-液体流动的瞬态结构.后来从2005年至今陆续研究了气体-颗粒两相流动的大涡模拟、气体绕过单个颗粒流动的大涡模拟、以及有蒸发和燃烧的油滴周围的流动的大涡模拟.本文对作者及其同事近期进行的上述离散型两相流动的大涡模拟研究给出了简要的综述,包括控制方程、亚网格模型、数值方法、主要的模拟结果及其实验验证. 相似文献
808.
复杂水网节点的重要性排序在工程应用中有重要实践意义,对于水网调度、安全管理有重要借鉴意义.为此,本文在复杂网络理论基础上,以山西大水网节点重要性排序问题为背景,对水网节点重要性评价进行研究.首先从整体角度出发,不考虑水网方向和干支斗毛级别差异,基于水网全局网络拓扑结构,从局部属性、全局属性、传播属性和网络位置四个方面定义了节点重要性评价指标.其次,分别根据这四个指标,对水网节点重要性进行排序分析,结合分析结果对网络位置指标进行了改进.然后,由于单指标评价结果不够全面且适用范围具有很大的局限性,给出了基于TOPSIS的多属性决策方法来综合评价节点的重要性.最后,考虑水网方向和级别差异,提出对水网进行干支斗毛级别划分,基于Page Rank算法对同一级别的有向赋权水网节点重要性评价进行研究. 相似文献
809.
提出用不可逆过程的有效能消耗系数表征不可逆过程的不可逆度,建立了不可逆度与热力系统的热效率和热泵系统的性能系数关系式.举例与熵产率、熵产数、耗散率及耗散数进行了比较.结果表明对于不考虑功量消耗的不可逆过程,有效能消耗系数、耗散数和修正熵产数,都能表示过程的不可逆性,三者的趋势相同,而采用Bejan定义的熵产数则出现"熵产悖论",同时有效能消耗系数的倒数可作为传热过程的传热效率.因此,有效能消耗系数适用于表征热/功转换、功/热转换、热输运各环节的不可逆度,更具有普适性. 相似文献
810.
随着信息技术和互联网的发展,各种信息呈现爆炸性增长,且包含丰富的知识.从海量数据信息中挖掘得到有用的知识仍然是一个挑战性的课题.近几十年来,数据挖掘技术,作为从海量数据信息中挖掘有用信息的关键技术已经引起了广泛的兴趣和研究.但是由于数据规模的增长,以往的很多研究工作并不能有效地处理大规模数据,因此,开发设计或者扩展已有算法使之能处理大规模数据集,已经成为数据挖掘中非常重要的研究课题.近年来,基于云计算的数据挖掘技术研究已经成为一个热点话题,本文中我们研究开发一个基于大规模数据处理平台Hadoop的并行分布式数据挖掘工具平台PDMiner.在PDMiner中,开发实现了各种并行数据挖掘算法,比如数据预处理、关联规则分析以及分类、聚类等算法.实验结果表明,并行分布式数据挖掘工具平台PDMiner中实现的并行算法:1)能够处理大规模数据集,达到TB级别;2)具有很好的加速比性能;3)大大整合利用已有的计算资源,因为这些算法可以在由这些商用机器构建的并行平台上稳定运行,提高了计算资源的利用效率;4)可以有效地应用到实际海量数据挖掘中.此外,在PDMiner中还开发了工作流子系统,提供友好统一的接口界面方便用户定义数据挖掘任务.更重要的是,我们开放了灵活的接口方便用户开发集成新的并行数据挖掘算法. 相似文献