差分峰值鉴频电路中LC谱振频率公式的推导

对差分峰值鉴频电路外接电感，电容所组成的谐振电路的谐振频率公式进行详细推导。     

边界层对粗糙单裂隙溶质运移影响试验

为探究非费克(non-Fickian)运移表现出的峰值提前到达和拖尾等现象,开展了粗糙单裂隙溶质运移试验,总结了粗糙单裂隙中溶质运移特征及运移机理,结合边界层理论对峰值提前到达和拖尾现象进行了分析和解释。结果表明：峰值时间和拖尾时间与边界层厚度之间存在较好的线性相关关系;边界层对裂隙介质溶质运移有较为显著影响,即水流速度越小,边界层厚度越大,滞留在边界层内部的溶质越多,溶质获取率越低;粗糙单裂隙中溶质穿透曲线的峰值提前和拖尾现象是由裂隙中心处以惯性力主导的主流区和裂隙壁面以黏性力主导的边界层区共同作用造成的,其中峰值时间主要由主流区的对流因素控制,而边界层区域的存在对拖尾时间影响较大。     

一种改进的树形矢量量化编码算法

矢量量化中的一个最严重的问题是在一本码本中搜索最近码字的高计算复杂度。本文在研究树形矢量量化的基础上提出了一种改进的树形矢量量化编码算法。实验结果表明,本文提出的编码算法相对于树形矢量量化算法可大大改善峰值信噪比（ＰＳＮＲ）。     

爆破地震峰值的神经网络预报模型

对爆破地震值进行预报,方法,采用神经网络模型,对秦山核电站某爆破工程监测得到的２０组震动峰值数据进行学习,然后对另１０组数据进行预报。结果,实测值与预报所在分类区域完全一致。     

单片机在峰值渡越时间法测气固两相流流速中的应用

介绍利用8098单片机测量峰值渡越时间的工作原理,给出了峰值探测与过零检测电路,同时给出了识别过零时间、控制检测电路开闭和数据处理的软件设计,试验研制的低速浓相气固两相流流速的测量装置精度过1%,响应时间小于1 s.     

对数型非线性电介质中低振幅空间明孤子的动态演化特性

研究了对数型非线性电介质中低振幅空间明孤子的动态演化特性．结果表明，在低振幅条件下空间明孤子的解析表达式与数值计算所得到的结果十分吻合．入射波为明孤子波时，能够在对数型非线性电介质中稳定传播．强度包络宽度变化与光源峰值功率成反比。     

基于相位翻转PTS降低OFDM系统PAPR的改进算法

为解决OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplexing)系统中IPTS(Iterative Partial Transmit Sequences)抑制PAPR(Peak To Average Power Ratio)强度有限的问题, 提出了采用梯度递减的搜索方法将传输数据分为D 层、对传输数据进行逐层筛选、并将每层内相位因子的搜索与IPTS 技术相结合的改进算法。仿真结果表明,改进算法在较IPTS 复杂度增加不大的前提下, 其抑制PAPR 的能力有显著提高。在128 个子载波的OFDM 系统中, PTS 子序列数V 取8, 外层分块数D 取2, 累积分布函数(CCDF: Complementary Cumulative Distribution Function)为10^-5 时, 改进算法的PAPR 值比IPTS 算法降低近0. 5 dB。     

基于龙芯2F的国产万亿次高性能计算机KD-50-I的研制

高性能计算机作为国家的战略资源,其自主性格外重要．龙芯2F是国产的高性能通用处理器,其低功耗、低成本和高集成度的特点对研制新一代高性能计算机系统具有很强的优势．KD-50-Ⅰ万亿次高性能计算机采用336个龙芯2F处理器作为计算单元,使用两级全交换千兆以太网实现互连,具有高性能、低成本、低功耗和低占地面积等特点．KD-50-Ⅰ的系统软件以开源软件为主,具有兼容性强、易维护、易升级、易使用等特点．在KD-50-Ⅰ系统上对通信性能和BLAS数学库进行优化之后,Linpack峰值达到35．1％．     

热棒在混凝土温控中应用的试验研究

热棒作为一种有效的传热元件,主要用来解决多年冻土区域的地基冷却问题,其在混凝土温控中的应用较少.分别进行无热棒和使用不同规格热棒进行温控的混凝土温升试验,通过试验对比分析来研究热棒在混凝土温控中的应用.试验结果表明:热棒可以有效将混凝土的水化热传递至大气中,使混凝土峰值温度大幅降低,峰值时间提前,并且缩短最终到达稳定温度的时间.     

基于GA-VMD-BiLSTM算法的风电功率预测

针对传统风电功率预测精度低、效果差的问题,设计一种风电功率预测模型.首先,采用密度峰值聚类对实测数据去噪,并结合遗传算法(genetic algorithm, GA)优化变分模态分解(variational mode decomposition, VMD)获取最优分解个数,完成初始信号分解;其次,以双向长短期记忆(bi-directional long short-term memory, BiLSTM)网络为基础建立预测模型,预测分解后的各组数据;最后,对比其他模型验证参数正确性和模型精度.结果表明,遗传算法可获取变分模态分解中的最优分解个数,且BiLSTM网络模型的精度和适应性优于其他模型.