基于主成分分析的建筑空调系统传感器故障检测

在已经建立的建筑空调系统仿真器的基础上,针对系统的温度、湿度、流量传感器提出了一种基于主成分分析的传感器故障诊断方法.该方法根据系统正常的历史运行数据建立数理统计模型,通过传感器实际测量数据与正常数据阵在故障子空间投影的比较,对传感器的故障进行检测.仿真试验表明,该方法能够诊断出固定偏差和漂移故障,为进一步研究传感器的故障诊断提供了必要的基础.     

瞬态瑞雷波法在地基加固检测中的应用

从瑞雷面波在具有表面层介质中的传播情况入手,得出成层介质中的瑞雷波具有频散特性.利用二维傅式变换可以将时间—空间域的瑞雷波信号转换为二维频率波数谱,从中选择和提取瑞雷基波,有效地压制干扰波.加固前后瑞雷波波速在纵向和横向的变化,直接反映出地基的加固程度和均匀性,从而简单、有效地评价地基加固效果     

超声波法合成三烷基硼及其裂解制备碳化硼

在超声波作用下采用一步合成法分别制备三乙基硼、三丙基硼和三丁基硼;考察超声波作用对合成产物产率的影响,用红外光谱及元素分析表征合成产物的结构;以合成的三乙基硼、三丙基硼和三丁基硼为原料通过热裂解制备纯度较高的碳化硼超硬材料;讨论不同原料和裂解温度对合成产物中C含量的影响.研究结果表明:以三乙基硼为原料在温度为1 400K进行裂解时,其裂解产物中B4C,B2O3和裂解自由碳的含量分别为94.0%,2.2%和3.8%.     

基于分布式网络入侵检测系统的研究及其实现

在分析现有网络入侵检测系统局限性的基础上，提出一个基于模式匹配误用检测技术的分布式网络入侵检测系统模型。该模型可用于应用层协议分析，提高了检测精度；采用协议流分析技术，减少了检测时间与误报率；采用中断会话和防火墙联动，可实现主动响应；在主体智能协作与负载平衡上考虑了其分布式的特性；在Linux环境下构建基于实时智能协作引擎的原型系统，验证该模型的特性。     

二维广义色散长波方程的显式行波解

用辅助方程法构建二维广义色散长波方程的精确解.经行波法约化方程,根据领头项分析,给出了这个模型的一个变换,利用非线性立方Klein-Gordon方程的解,获得二维广义色散长波方程丰富的显式行波解(包括孤波解,周期波解,雅可比椭圆函数解和其他精确平面波解).     

神经网络方法确定玛北油田岩性油藏含油边界

用常规方法确定岩性油藏含油边界需要一定的井孔资料，导致勘探成本较高，为此引入神经网络方法。先对地震资料进行解释，提取地震特性参数，与已知井的试油结果一起组成神经网络的学习样本集，经训练并绘制测线剖面或平面图，最终确定出含油边界。应用该方法对准噶尔盆地玛北油田二叠系乌尔禾组和三叠系百口泉组油藏进行了含油边界的确定，结果表明，用该方法可以直观地在剖面图上确定油藏的含油边界，这样确定的含油边界能够满足储量计算的要求，且该方法较传统方法有很大的优越性。     

充液圆柱壳内旋转重力波的振动分析

为揭示充液弹性圆柱壳受高频激励，壳内自由液面出现低频大幅旋转重力波的产生机理，应用非线性动力学理论，在考虑弹性壳与流体的非线性耦合条件下，建立了壳液耦合系统的非线性振动方程组．运用Runge-Kutta法进行数值求解，得到了该系统振动的时间历程及频谱特性曲线，进一步分析了系统的非线性动力学特性．结果发现，当激励力幅值足够大，且激励力频率在壳体固有频率与液体固有频率之和的附近窄频带内时，壳内自由液面会出现大幅低频旋转重力波．由此可知，低频大幅旋转重力波的产生机理是由壳体两个同频率模态同时在壳液耦合系统非线性因素的作用下而引起的组合共振．     

基于Grover算法的量子多用户检测

经典的多用户检测技术，其求解最优解的时间复杂度为0(2n)，这是一个NP难解问题．在Pauli算子的基础上建立量子多用户信道模型，给出利用Grover算法的多用户检测解决方法．该算法的时间复杂度为O(√2n)，并且当2n足够大时，其错误的概率趋近于0．     

饲料中磷含量的方波伏安法快速测定

提出了在六次甲基四胺一盐酸缓冲溶液(pH5．5)中，硝酸铅与磷酸根反应生成磷酸氯化铅复盐沉淀，运用方波伏安法快速测定过量的铅离子从而间接测定无机磷含量。在最佳实验测定条件下方波伏安峰高ip(μA)与磷的浓度在0．2～20μg/mL内有良好的线性关系，回归方程为ip=54．82—2．39c，相关系数r=0．9876，检出限为0．085μg/mL，相对标准偏差(RSD)为2．44％，加标回收率在95％～99％。方法具有准确性好，操作简便的特点，用于饲料中磷含量的测定，结果满意。     

一类长短波方程的新的精确解

利用齐次平衡法、双曲函数法、试探函数法求出了一类长短波方程多个新的精确解.