基于总量和强度控制的区域水资源承载能力评价研究

为了探究基于总量和强度控制的区域水资源承载能力评价指标体系对于区域水资源承载能力评价研究的可行性,在分析水资源双控行动的基础上,构建基于总量和强度控制的南京市浦口区水资源承载能力评价指标体系,并建立模糊综合评价模型对浦口区的水资源承载能力进行综合评价。结果表明:南京市浦口区水资源承载能力2016年为一般,2020年为较好,2025年为较好。这与浦口区经济社会发展相适应,说明在研究区域水资源承载能力时,可建立基于总量和强度控制的区域水资源承载能力评价指标体系。     

煤矿井下WSN能量均衡的节点部署算法研究

为避免井下节点由于能量消耗不均衡导致网络过早瘫痪,根据煤矿井下的巷道特性,提出了一种基于能耗均衡的节点部署算法。将井下巷道划分成面积相等的若干个簇,根据各簇所消耗能量的比值计算各簇内的节点部署数量。在每个簇内进行均匀部署,通过对井下巷道进行分区部署可均衡整个网络的能耗,使得网络中所有簇中的能量消耗成比例下降,尽可能使网络内所有节点的能量同时耗尽,以避免一些节点过早死亡。实验结果表明,该算法能够使网络的能量消耗更加均衡,有效延长网络生存周期。     

电沉积法制备铜锌锡硫薄膜太阳能电池吸收层的研究进展

直接禁带半导体材料铜锌锡硫(CZTS)四元硫化物是近年来研究较多的具有锌黄锡矿结构的化合物半导体,由于其光吸收系数较高,禁带宽度适中,是太阳能电池理想的候选材料,使其在薄膜太阳能电池中迅速崛起。由于目前报道的最高转换效率距离其理论转换效率还存在相当差距,因此,研究CZTS(Se)四元硫(硒)化物半导体仍然是当前的研究热点之一。简单介绍了CZTS薄膜太阳能电池的结构组成,并详细介绍了3种主要制备CZTS薄膜的电沉积方法,即分步沉积Cu/Sn/Zn金属层、连续沉积Cu-Zn-Sn金属层、一步沉积Cu-Zn-Sn-S(Se)制备CZTS薄膜太阳能电池吸收层的电化学技术及相应器件,对其研究进展进行了综述,指出了相应方法存在的问题。还将3种电沉积方法进行了分析比较,提出了优化方法,展望了未来的发展趋势。     

混沌加密在网络传输的多格式处理与识别

通信加密是保障信息安全的一种有效途径,图文混沌加密是较为有效的一种全新的加密方式。阐述了什么是混沌加密、图文混沌加密在互联网传输过程中的多种格式的处理以及识别,从而有效保障通信安全。     

继电保护数字孪生技术应用展望

数字孪生作为“工业4.0”背景下的新兴研究热点，为应对新型电力系统给继电保护带来的挑战提供了关键技术支撑。为此剖析了数字孪生的内涵，并结合继电保护领域的实际应用需求，定义了继电保护数字孪生相关术语，归纳了继电保护数字孪生的期望特征。在此基础上，提出一种继电保护数字孪生系统的典型架构，并针对现有继电保护数字孪生研究在数据实时交互能力、保护逻辑透明性和接口标准化等方面的不足，指出其构建的关键技术。最后挖掘了继电保护数字孪生的潜在应用价值，预期能为后续数字孪生技术在继电保护领域的进一步研究和应用提供一定的参考。     

金属化安全膜防爆电容器安全试验方法建议

叙述了目前国内外金属化安全防爆电容器安全试验方法的现状 ,并从金属化安全膜防爆电容器的防爆机理说明为什么要用 50 Hz交流电压作安全试验 ,又以试验结果证实用交流电压作安全试验 ,是适合金属化安全膜防爆电容器的既简便又合理的安全试验方法     

PLC在生阳极上料系统中的应用

本文简要介绍了生阳极上料PLC控制系统的工艺流程、破件组成和软件功能，它实现了生阳极上料过程的全自动化，并具有操作简便、维护量小、抗干扰能力强等特点，具有良好的推广应用前景。     

中国传统水文化及其当代价值

水在中国文化里有深远的文化源头及深厚的文化寓意，文章从水的文化流变和文化寓意两方面来论述国学中的水文化，然后再揭示出水文化在当今社会主义现代化建设中的价值。     

基于东莞高校校园建校模式的对比与评价

东莞高校校园建校模式大体分为传统集中式和现代自由式。两种不同的高校建校模式在校园规划、建筑形态、绿化景观和道路交通上各具特点,从而体现出不同的校园建筑文化。为了研究两种高校校园建设模式给使用者带来的影响,该文采用问卷统计的方法对东莞6所高校校园进行调查,结果表明使用者对现代自由式高校作出了相对较高的评价。     

融合机器学习算法的煤矿井下信道建模研究

由于矿井复杂多变的环境特征,传统射线跟踪法的井下无线信道建模误差较大,本文通过对机器学习算法及其搭配使用的特征进行分析评估,从而选择最优的信道建模方法。引入机器学习算法对场景特征进行学习进而实现较为精确的建模,研究了BP神经网络、遗传算法、支持向量机在井下信道建模方向上的应用。构建了射线跟踪法与GA_BP相结合的场强预测模型,同时使用最小二乘支持向量机方法建立预测模型。以地下巷道的实测数据作为算法的训练样本,对场强进行预测,试验本文各类算法的特征以及算法中参数对预测结果的影响。得到场强预测结果与实测数据的误差为-1.206 dbm,本文混合模型提升了井下场强预测精度。