基于GPRS和Zigbee无线传感器网络的矿井综合监控系统的设计

针对井下各环境参数采集和人员定位的需求,充分利用无线传感器网络的特点,提出了一种基于GPRS和Zigbee无线传感器网络综合监控系统的设计方案,并介绍了系统的软、硬件设计思想和方法。本设计改变了传统无线传感网络需要依托有线公共网络进行数据传输的限制。     

对太原市种草养羊业情况的调查

为进一步摸清太原市种草养羊业的发展现状，探索今后发展方式方法，开创新的经济增长点，不久前对太原市种草养羊情况进行了调查研究。     

温度及外加剂对水泥浆流变性的影响

水泥浆流变性与水灰比、水泥颗粒的粒度和形状、水泥化学组分及颗粒表面上组分的相对分布、外加剂种类和加量、试验条件(温度和压力)等众多因素密切相关，因此对特定浆体流变模式及流变规律的确定结果，往往因研究者及实验条件不同而存在差别。以嘉华G级油井水泥为研究对象，以流变学基本原理为基础，以高温高压流变仪获得的流变测试曲线为依据，采用赫切尔—巴尔克莱模式本构关系确立了在不同井温下水泥浆体流变模型，探讨了温度、外加剂等对流变性能的影响规律及其本质，为深井水泥浆体系设计及流变学计算提供了基础。计算及分析结果表明，建立的流变模式及确定的流变参数值具有良好的精度。     

一种高灵敏度自主采样式热释电传感器的研究

为了提高热释电型红外传感器的探测距离和提高其探测灵敏度，本文提出了一种具有高灵敏性的热释电红外传感器的基本设计方法。这种热释电红外传感器采用正弦波电流发生器和电磁线圈产生电磁力驱动凸透镜进行微幅摆动。被检测的热释电红外信号经过滤光镜片和摆动的凸透镜聚焦后，其红外光焦点同样也进行微幅摆动。这样，安装在红外光焦点运动轨迹上的热释电敏感元件被红外光焦点不断扫描而产生自主采样的热释电信号。由于凸透镜的受光面积较大，被聚焦的红外光线较多，因此提高了热释电红外传感器的检测灵敏度。一般来说，对同样的热释电敏感元件，采用自主采样式热释电红外传感器的探测距离可以达到菲涅尔透镜式的3倍以上。     

虚拟仿真技术在医学微生物学实验教学中的应用

医学微生物学是一门重要的基础医学课程,培养目的是让学生系统的掌握病原微生物的基本知识以及熟练掌握实验操作技能。目前医学微生物学实验教学受课时、教学条件和生物安全等因素的限制,教学内容仅仅局限于若干较为简单的基础实验,一些重要的高危、高致病性微生物实验无法展开。虚拟仿真教学通过创建一个虚拟仿真的实验过程,使学生通过体验式学习,了解更多的因各种因素而不能开设的实验项目,不仅能开阔学生视野,更能激发学生学习的主动性和积极性。     

我国首例万吨级海水循环冷却工程运行经验总结

中海油深圳电力有限公司2.8×104 m3/h海水循环冷却工程为我国首个万吨级海水循环冷却技术示范工程。在该工程10余年的运行过程中,不仅解决诸多问题保证了系统稳定运行,而且积累了丰富的运行管理经验。通过总结10余年来海水取水构筑物、海水管道、海水冷却塔及其他方面的各种问题及原因,结合现有相关技术提出了解决措施或改进建议,以期为现有海水循环冷却工程的设计和运行提供借鉴,促进我国海水循环冷却技术的推广应用。     

提高GPS动态单点定位精度的偏移插值法

对于工作在动态单点方式下的GPS接收机，其C／A码的CEP定位精度一般在20m左右。而GPS的静态定位精度通常比动态单点定位精度约高一个数量级。为提高动态单点方式下GPS接收机的定位精度，本文依据静态定位的基本原理提出一种动态椭球重心偏移插值算法。这种插值算法将某个时段内由GPS接收机收到的动态定位信息进行处理，使这些信息变成准静态定位信息（遗传定位信息），用这些准静态定位信息和当前接收到的伪距动态定位信息计算出当前的实时定位信息。采用这种方法所计算的实时动态单点定位精度在运动轨迹向量的法线方向上可以达到5m以内。动态椭球重心偏移插值算法特别适合于对运动载体的定向导航。     

深埋引水隧洞工程施工模拟模型研究

通过对隧洞工程常用施工方法的分析,认为深埋引水隧洞工程应用掘进机施工是合理的。通过对掘进机施工的深入分析,应用循环运行网络理论,建立掘进机深埋引水隧洞施工的模拟模型,利用模拟试验,研究不同施工方案下的施工成本、效率和工期,从而对整个施工系统进行优化。应用该模型对某隧洞工程施工过程进行了模拟分析,模拟结果与实际工程施工数据对比表明,模拟模型是正确可行的。     

纠错Hopfield神经网络的设计及其应用

文章采用神经网络动态系统中的稳定吸引子原理,设计了纠一至多位错的离散型Hopfield自反馈神经网络,其权值矩阵是主对角线为1的对称矩阵,在结构上具有较强的规律性。将这种网络用于编码,得到了SEC-DED、DEC-TED、TEC-FED非线性码。这种编码网络构造简单,所得码字种类较多,译码复杂性低。     

基于ARMA模型滤波的微弱信号辨识

双线性时频分布能更全面地表征复杂背景下瞬态机械故障信号特征,但双线性时频变换固有的交叉项干扰严重影响了算法的时频分辨率。探讨了双线性时频分析技术在微弱瞬态信号辨识中的应用,提出采用ARMA模型滤波的方法来抑制双线性Wigner-Ville时频变换的交叉项干扰,并给出算法推导。结合实验数据,对比平滑伪Wigner-Ville算法的信号辨识结果,表明基于ARMA模型预滤波的双线性时频分析能更好的抑制交叉项干扰,具备更高的时频分辨能力和瞬态微弱信号辨识能力。