基于ANSYS的磁饱和式可控电抗器铁心磁场的分析

针对磁饱和式可控电抗器铁心,应用大型有限元软件ANSYS,建立铁心和空气隙的模型,对铁心磁场进行分析,并对铁心空载损耗进行了计算.以220V,600VA磁饱和式可控电抗器为例,给出了铁心内部磁场分布图以及铁心空载损耗的计算值.将铁心内部磁场与理论磁场及铁心空载损耗的计算值与理论值进行比较,结果表明该模型具有较高的准确度,可以满足磁饱和式可控电抗器的工程设计要求.     

高产高效俯采综放面瓦斯综合治理

针对高产高效俯采综放工作面瓦斯涌出的特点,分析了瓦斯涌出的来源构成,对综放工作面实施了合理配风、均压通风、本煤层瓦斯抽放及采空区瓦斯抽放为主的综合治理措施,并在治理过程中总结出了有关参数,确保了高产高效俯采综放工作面的安全生产。     

裂解气及丙烯制冷压缩机组安全运行技术改造

中国石油独山子石化公司乙烯厂乙烯装置的丙烯制冷压缩机和扩建更换的裂解气压缩机组，自2003年1月6日出现润滑油变质、压缩机轴封泄漏，裂解气和丙烯汽轮机轴承温度升高，丙烯机排气压力上升、调速嚣振动及备用的润滑油泵朱及时自启动等故障，危及机组的安全正常运行。文中对轴封泄漏、润滑油变质、轴承温度和排气压力上升等原因进行了分析，总结了技术改进的措施和取得的效果。     

基于自然语言的软件信息检索工具

随着开源软件项目规模的增大,如何快速地学习、理解一个软件项目成为基于复用的软件开发活动中的一个重要环节。这些开源软件项目的源代码和文档集的数量都比较庞大,开发人员在学习过程中查找和阅读这些软件信息需要花费大量的时间和精力。为此,提出一种基于自然语言的软件信息检索方法,以帮助开发人员快速地检索并理解其需要的软件信息。基于该方法,设计并实现了NaLSiSe工具。NaLSiSe工具在中国计算机学会主办的第一届软件研究成果原型竞赛中荣获优秀奖。以Lucene为例,验证了该工具可以有效减少开发人员阅读源代码和文档的工作量,同时具备简洁的用户界面和友好的用户体验。     

纳米Al2O3和SiO2对刚玉质耐火材料烧结与力学性能的影响

在普通的刚玉质耐火材料中分别加入少量纳米Al2 O3和SiO2 ,研究了这两种纳米材料对经不同温度烧成后刚玉质耐火材料烧结与力学性能的影响。结果发现 :这两种纳米材料均能使刚玉制品的烧成温度降低 1 0 0～ 2 0 0℃ ,并在相同烧成条件下能使试样的常温抗折强度和耐压强度提高1～ 2倍。     

浅谈信息化背景下的企业级无线技术探索策略

随着智能终端的普及以及人们对网络的日益增强的硬性需求,再者考虑到网络接入的方便及快捷,对移动网络的需求日益迫切,反观各种无线接入技术,传统的手机通信网络上网速度已不能满足需求,加之资费相对过于昂贵,所以无线网络技术无疑是更合适的选择.     

一种Web Service的服务质量预测方法

服务消费者在选择服务之前,通常需要基于其他消费者的经验对未使用过的服务的质量进行预测.考虑到不同服务消费者对同一服务的服务质量的感受之间可能存在较大的差别,提出了一种QoS(quality of service)预测方法.该方法以消费者的历史经验为基础,计算消费者之间以及服务之间的相似程度,并以此相似度为基础对消费者并未使用过的服务的QoS进行预测.实验结果表明,这种方法可以显著提高Web服务质量预测的准确性.     

基于扩展主题模型的异常医疗处方检测方法

异常处方指的是医生为患者所开具的存在异常的处方。医疗处方中出现异常,如滥用药或者开错药等,会影响患者的治疗效率,甚至造成严重的后果。由于一些主观或者客观原因,医生总会开具一些异常处方。检测出这些异常处方能够提升患者就医效率,减少社会医疗成本,并且对药物滥用、多开药、错开药的有效管理等都有着重要意义。为此,提出了一种基于扩展主题模型的异常处方检测方法。该方法能够自动地从大量处方数据中检测出异常处方,并且对于每一个新的处方,该方法都能够判断其诊断和用药是否匹配,进而判断其是否正常。与其他异常检测算法相比,该方法具有更广泛的应用,不仅可以在医疗领域中使用,以检测异常处方,还可以在其他领域中使用,以检测其他特征之间的匹配关系异常。该方法已经得到了实现,并在真实的处方数据集中得到了验证。     

基于代码结构知识的软件文档语义搜索方法

自然语言文本形式的文档是软件项目的重要组成部分.如何帮助开发者在大量文档中进行高效、准确的信息定位,是软件复用领域中的一个重要研究问题.提出了一种基于代码结构知识的软件文档语义搜索方法.该方法从软件项目的源代码中解析出代码结构图,并以此作为领域特定的知识来帮助机器理解自然语言文本的语义.这一语义信息与信息检索技术相结合,从而实现了对软件文档的语义检索.在StackOverflow问答文档数据集上的实验表明,与多种文本检索方法相比,该方法在平均准确率（mean average precision,简称MAP）上可以取得至少13.77%的提升.     

基于图嵌入的软件项目源代码检索方法

源代码检索是软件工程领域的一项重要研究问题,其主要任务是检索和复用软件项目API（application program interface,应用程序接口）.随着软件项目的规模越来越大、越来越复杂,当前,源代码检索一方面需要提高基于自然语言API查询的准确性,另一方面需要定位和展示目标API及其相关代码之间的关联,以更好地辅助用户理解API的实现逻辑和使用场景.为此,提出一种基于图嵌入的软件项目源代码检索方法.该方法能够基于软件项目源代码自动构建其代码结构图,并通过图嵌入对源代码进行信息表示.在此基础上,用户可以输入自然语言问题、检索并返回相关的API及其关联信息构成的连通代码子图,从而提高API检索和复用的效率.在以开源项目Apache Lucene和POI为例的检索实验中,该方法检索结果的F1值比现有基于最短路径的方法提高了10%,同时显著缩短了平均响应时间.