非均匀室内环境需求下新型叠动通风性能研究

为了营造健康舒适的室内环境,本研究通过优化机械通风能源品位,构建不同层级射流间温度梯度以转变浮力通量作用方向,提出了新型通风模式一叠动通风。分别从温度分布、能量利用效率以及室内热舒适性三个方面进行了探索与分析。研究结果表明:由于叠动通风自身气流组织特性的优越性,使人员区对冷量的利用率更高,可实现在输人冷负荷降低25%的前提下,室内平均温度相对层式通风仅升高0.27℃;叠动通风的通风效率为1. 004,高于层式通风,同时室内热舒适也有明显改善,叠动通风的空气分布性能指数( ADPI)为0. 852 4,而层式通风的ADPI为0. 841 7,叠动通风相对于层式通风的平均热感觉指数(PMV)分布更加均匀且更接近于热中性环境。叠动通风通过采用不同品位能源制取不同温度射流,由此实现机械通风在能源应用方面的“质”与“量”双层次提升,并为促进营造非均匀室内环境提供新思路。     

水墨艺术在现代广告中的应用

本文阐述了在水墨画艺术和动画艺术相运用的前提下水墨广告得到了快速的发展,并且频繁地应用于现代广告设计中,如水墨风格的央视品牌宣传片以及水墨风格的房地产广告、手机广告等。水墨广告以它独有的传统文化意蕴和丰富的艺术表现力,越来越多地受到人们的关注和重视。这也给设计师们在设计方面提供了许多关于水墨的提示。在科技发达的今天,相信水墨广告必将带给我们不一样的视觉盛宴!     

基于LabVIEW谱分析法求转轴扭矩的原理研究

借助激光读出头工作原理和LabVIEW巧妙结合的方式,对转轴扭矩的测量原理进行了研究.通过激光读出头测得反应转轴扭矩信息的两路信号,将转轴扭矩的测量转变为对两路信号相位差的求解,再利用LabVIEW中的谱分析法间接求解,得到转轴的扭矩值.     

SBPC策略下的Ad Hoc网络传输容量分析

提出了一种研究ad hoc网络传输容量的新的功率控制策略——基于SIR（signal-to-interference ratio）的功率控制,对网络模型进行了建模,得出了传输中断概率和传输容量的表达式。数值分析和仿真结果表明,相对于现有的功率控制策略,基于SIR的功率控制策略能够大幅度的降低网络的传输中断概率,提高传输容量。     

氢氧化镍电极材料的层错结构表征

根据氢氧化镍电极材料的X射线衍射谱线的各向异性宽化特性 ,提出层错结构表征方法。采用层错宽化效应的Warren法和Langford谱分解法 ,测算了一些镍电极材料的层错率。结果发现层错率与材料的放电容量存在对应关系 ,放电容量较高 (2 70mA·h/g)的材料层错率达 14.9% ,而放电容量较低 (2 0 7mA·h/ g)的材料层错率为 7.6 %。因此可以用层错率表征氢氧化镍电极材料的电化学性能     

缺气保用轮胎胎圈轮廓设计与就位气压的相关性研究

研究缺气保用轮胎胎圈轮廓设计对就位气压的影响。以245/45RF18轮胎为例,利用有限元分析方法对4种胎圈轮廓设计方案进行分析,通过充气状态下胎圈接触压力分布云图、接触压力分布曲线及实测就位气压的对比,找出影响就位气压的关键因子,从4个方案中选出改善就位气压的最佳设计方案。结果表明,胎圈角度和轮胎着合直径是影响轮胎就位气压的关键因子,胎圈角度减小、着合直径增大,轮胎就位气压减小。     

一种基于自我聚类的异常检测学习方法

提出一种新的基于正选择的异常检测方法,该方法通过聚类学习正常空间特征,在每个类中选择有代表性的自我样本构造检测器集,之后利用正选择算法进行异常检测。这种方法既能适用于自我样本集较多的情形,克服了T. Stibor提出的正选择的局限,又具备了一定的学习能力。同时,该方法还避免了负选择中随机选择样本带来的弊端。通过实验分析,该方法比VDetector具备更好的检测性能,是一种有效的异常检测方法。     

无线传感器网络中网络结构及协议对应用的影响

无线传感器网络因其巨大的应用前景而受到学术界和工业界越来越广泛的重视。介绍了无线传感器网络的四类基本应用及其性能要求，总结了四类网络拓扑结构及其对应的代表性网络协议，在此基础上分析了各协议的应用背景、性能及适用的业务场合。。     

一种基于免疫和Hopfield神经网络的多峰值优化算法

分析了免疫算法和Hopfield神经网络的优缺点，提出了一种解决多峰值函数优化问题的混合算法。Hopfield神经网络易于硬件实现，具有简单、快速的优点，但是对初始值具有依赖性以及容易陷入局部极值。免疫算法具有识别多样性的特点，但搜索效率和精度不高。将两算法结合起来，优势互补。首先用免疫算法寻优，然后对所得具有全局多样性的解进行聚类分析，所得聚类中心作为Hopfield神经网络的初始搜索点，最后利用Hopfield神经网络逐个寻优。实验表明，该算法是一种有效的求解多峰函数优化问题的方法，与免疫算法相比，搜索效率和精度都较高。     

灾害天气关联模式挖掘技术研究

提出了一种对海量气象数据进行数据挖掘及提取灾害性天气间有效的关联模式的方法，对气象中蕴含的各种灾害性天气进行分类和有效数据处理，并使用Apriori算法进行关联规则挖掘，获得了有意义的灾害性气候的关联模式，可以指导灾害性天气的预报和支持决策．