信息化的四大视角

“信息化”现在已经成为一个流行的术语，但信息化作为一种现象其产生有着非常复杂的社会经济背景，并且学界对此现象的理解也并不相同，本文拟从各种不同的视角分析信息化现象的社会经济背景，并讨论其概念，作者认为对于信息化现象的多视角认识及概念的解析，对于我国的信息化建设具有的指导意义。     

LNG罐式集装箱应力分析及强度判据讨论

以某厂"40英寸LNG罐式集装箱"为例,对LNG罐式集装箱进行应力分析,对其中运行工况下的强度进行评定,简要的讨论现行的标准《集装箱检验规范》2016与JB4732-1995《钢制压力容器-分析设计标准》在其中的使用,并对标准中的强度判据进行讨论。建议某些高应力区强度判据按JB4732-1995《钢制压力容器-分析设计标准》中的条款执行。     

基于多源遥感数据融合的土壤水分反演研究

土壤含水量作为地表的重要参量之一,对地球能量循环、水循环、碳循环及生态环境都有十分重要的意义。以南京市金川河流域为研究区,融合哨兵 2 号 L2A 数据和 Landsat 8 遥感数据 2 种数据源,分别采用偏最小二乘法(PLSR)、最小二乘-支持向量机(LS-SVM)、反向传播神经网络(BPNN)和随机森林(RF)4 种建模方法,建立遥感数据与土壤含水量之间的关系,并进行模型的验证与评价。结果表明：1)土壤含水量与哨兵 2 号和 Landsat 8 各波段反射率均呈负相关关系,和海岸带监测波段(波长为 430~450 nm)和近红外波段(波长为 2 100~2 300 nm)相关性最佳;2)融合后的遥感数据相较于单一遥感数据源,预测土壤含水量的能力更佳, 最优模型 R2 达 0.996,均方根误差仅为 0.003 g/g;3)4 种建模方法中,建模效果从好到差依次为 PLSR,RF, LS-SVM,BPNN。融合哨兵 2 号 L2A 和 Landsat 8 数据,结合 PLSR 建模方法可进行土壤含水量的精准反演, 相较于现有研究反演精度大大提升,对研究该地区地表与地下水循环和生态环境治理有一定参考价值。     

拒绝服务攻击下直流微电网的事件触发控制

本文研究受拒绝服务攻击下直流微电网的事件触发控制问题. 考虑到直流微电网的状态并不总是可获得, 设计了一个观测器来估计直流微电网的状态. 基于观测器的估计状态, 对于受拒绝服务攻击的直流微电网设计了一种新颖的弹性攻击的事件触发控制器. 所提出的控制器设计方法可以通过分离方法转化成一个凸问题. 此外, 在所设计的事件触发机制中, Zeno行为也被讨论并且通过矛盾法被排除. 最后, 一个实际的电网例子被用来验证所提出的控制方案的有效性.     

Surfer软件在地下水环境质量调查中的应用

本文介绍Surfer软件在地下水环境质量调查中的应用及绘制浓度等值线图的具体操作步骤,利用Surfer软件有助于提高环境质量调查结果的时效性和直观性,具有良好的推广意义。     

梁子湖入湖流量预报方案研究

针对梁子湖入湖流量预报问题,选用分布式模型中的SWAT模型、概念性模型中的新安江模型和系统模型的多输入单输出模型分别进行方案编制;以三种模型的结果为基础,构建组合预报模型,制订梁子湖入湖流量预报方案。结果表明,单一模型中新安江模型精度最好;最优组合模型精度高于各单一模型。研究成果可为梁子湖入湖流量作业预报提供科学依据。     

基于布朗桥模型的重要同现模式挖掘

为研究动物迁徙过程中的群体行为特点,需要发现动物的群体性停留区域和时间,然而现有同现模式挖掘算法只关注动物群体同现的瞬时性而未关注同现的持续性。为此,结合同现模式挖掘和经停地分析,提出基于布朗桥模型的重要同现模式挖掘算法。利用布朗桥模型对时空对象的轨迹进行建模,得到轨迹对应的经停地,并在相交经停地中,通过Apriori算法得到重要同现模式。应用青海湖斑头雁的时空数据实验证明了该算法的正确性,并通过分析挖掘出的时空同现模式,发现了斑头雁迁徙过程中的群体性起点区域、终点区域和中途经停区域。     

一种新的直接转矩控制转矩脉动抑制方法

针对永磁同步电机(permanent magnet synchronous,PMSM)直接转矩控制(direct torque control,DTC)系统中存在定子磁链和电磁转矩脉动较大的缺点,提出了一种改进的抑制转矩脉动、减小谐波电流的方法。将模糊控制与PID控制器相结合,取代传统的PI控制,并在直接转矩控制基础上加入谐波电流注入补偿环节,将空间矢量控制与直接转矩控制相结合,有效补偿三相电流谐波,针对谐波电流提取困难,提出了一种新的谐波电流提取方法。在此基础上重新建立了永磁同步电机新的SVM-DTC控制框图。通过仿真软件MATLAB对永磁同步电机传统直接转矩控制和改进后的直接转矩控制系统进行了仿真研究,并利用实验平台进行了实验验证。仿真和实验结果表明,改进后的系统有效抑制了磁链和转矩的脉动、减小了谐波电流,且能满足控制系统快速响应的要求,具有良好的动静态性能。     

氟虫腈及其代谢物氟虫腈砜中主要有机杂质的定性及定量

建立了一种氟虫腈及其代谢物氟虫腈砜标准物质候选物中的主要有机杂质定性、定量分析方法。采用高效液相色谱-三重四极杆串联质谱法(HPLC-MS/MS)成功鉴别出氟虫腈中杂质分别为氟虫腈砜和氟虫腈硫化物,而氟虫腈砜中杂质为氟虫腈硫化物,推导出氟虫腈砜的结构式。HPLC-MS/MS外标法测定氟虫腈中杂质氟虫腈砜和氟虫腈硫化物的含量分别为0. 18%、0. 47%,相对标准偏差分别为0. 73%、0. 87%;氟虫腈砜中杂质氟虫腈硫化物的含量为0. 25%,相对标准偏差为8. 05%。该方法的研究对食品安全检验中氟虫腈及氟虫腈砜的准确测定具有重要意义。     

K-means聚类神经网络在边坡稳定性评价中的应用探究

边坡稳定性研究内容具有非线性,复杂性,影响因素繁杂等特点,为了寻求对于边坡稳定性更加准确的评价,提出基于K-means聚类及神经网络的边坡稳定性评价模型,并发现K-means神经网络运用在边坡稳定性分析中具有可行的预测性及良好的精确度。针对K-means聚类对数据内在结构高效分层归并能力及神经网络自学习能力的优缺点,选定45组实验数据,并选择其中容重、内摩擦角、黏聚力、坡角、坡高、孔隙水压力比6个影响因素,通过改进的K-means聚类方法进行分析并筛选出有效数据,再通过神经网络对输入的数据进行大量训练不断调整权值,输出稳定性评价安全系数。预测结果显示,此模型对边坡稳定性评价预测能力高于同类型分析方法。