马里奥·博塔与清华大学艺术博物馆

正国际知名建筑师马里奥·博塔 (Mario Botta)1943年4月1日出生在瑞士提契诺州的门德里西奥。于卢加诺接受学徒训练后,他先进入米兰艺术学院学习,随后又到威尼斯大学建筑学院学习。在卡洛·斯卡帕和朱塞佩·马萨里奥尔的指导下,于1969年取得专业学位。在威尼斯学习期间,他有幸     

动力扰动下巷道围岩变形影响因素敏感性分析

基于高地应力状态下煤矿井下巷道在开采工程中由于覆岩层断裂、岩巷爆破掘进等动力扰动导致围岩更容易变形甚至失稳的情况,根据弹性理论和应力波理论,分析了扰动状态下巷道围岩失稳机理,采用FLAC3D软件建立了巷道围岩的理想弹塑性模型,在正交优化组合的基础上对动力扰动下影响巷道围岩变形的因素(应力峰值、频率、侧压力系数和扰动时间)进行敏感性分析。结果表明:不同影响因素对巷道顶板和帮部最大位移的敏感性有较大的差异性;分析16种参数值不同组合条件下的变形量,得出应力峰值20 MPa,频率1 Hz,侧压力系数1.4,扰动时间0.8 s时,顶板及两帮变形程度最大;应力峰值5 MPa,频率15 Hz,侧压力系数0.8,扰动时间0.2 s时,顶板及两帮变形程度最小;顶板和帮部位移影响因素的敏感性由大到小依次为:侧压力系数、扰动时间、应力峰值和频率。最后,利用多元线性回归分析法建立了多因素作用下顶板和帮部变形的数学公式,回归效果显著,为巷道的有效支护提供了工程参考。     

等离子体电化学法在污水处理中的应用

利用等离子体电化学法处理废水具有低能耗、设备简单、处理效率高、对人体及环境无危害的特点.研究以不同浓度的甲基橙(MO)溶液模拟不同浓度有机废水,通过吸收光谱对废水的处理过程进行实时监测,验证了等离子体化学法对污水中的有机物具有较强的分解能力.实验结果表明,经等离子体电化学法处理后的溶液会产生大量的活性物质,这些活性物质可分解污水中的有机物,从而达到污水净化的效果,表现为吸收光谱的吸收峰强度发生明显下降.     

对我国高新技术风险投资体制的几点认识

随着知识经济的到来,高新技术在经济增长中起着决定性作用。要发展高新技术产业,则必须建立完善的风险投资体制。就此提出发展我国风险投资的对策。     

城乡融合对小城镇区域专业化分工的影响——以浙江省为例

小城镇作为城乡交互的重要节点,在我国区域经济社会发展中一直具有非常特殊的地位和作用。"十四五"期间,城乡融合发展的体制机制建设将大力促进城乡要素的自由流动与重组配置,小城镇也将面临能否由"区域分异"走向"区域分工"的战略抉择。以浙江省为例,在剖析当前省域小城镇社会空间极化、职能类型分化特征的基础上,分析城乡融合发展战略对浙江省小城镇区域专业化分工所产生的影响,并从不同区域、不同类型视角提出针对性的战略指引与政策供给,为"十四五"时期浙江省小城镇的特色协同发展提供路径思考,同时也为全国其他省份提供参考和借鉴。     

非合作多基地雷达系统性能仿真分析

针对低RCS（radar cross section）的隐身舰船很难被普通的单基地雷达探测到的问题,提出了采用非合作多基地雷达系统对海上目标进行探测,创建了一个海上场景,其中多艘商船在S波段（3 GHz）发射电磁波,作为机会雷达;一艘护卫舰大小的军舰作为雷达系统接收机,目标假定为一艘货船和一艘隐身军舰。采用专业的电磁软件对海上目标进行仿真,计算普通货船和隐身军舰的双基地RCS数据,建立了MATLAB仿真模型,研究了非合作多基地雷达的探测覆盖范围。使用FEKO的双基地RCS仿真表明,通过改变发射机的数量和发射机到接收机之间的距离,找到一种最优的多基地雷达系统几何结构和系统配置。     

基于卷积神经网络的非侵入负荷辨识算法EI北大核心CSCD

非侵入式负荷监测因其实施成本低且对用户干扰小,具有广泛的应用前景。负荷辨识方法是非侵入式复合监测的主要技术难点之一。研究了非侵入式负荷监测模式下基于卷积神经网络的非侵入负荷辨识算法。首先利用局部平均分解算法对采集到的混合信号进行负荷分离,并通过智能学习的方法提取独立负荷特征,建立了能够处理二维图像数据的卷积神经网络模型,将大量典型家电的运行电流数据转换成图片的形式,对卷积神经网络模型进行训练,并基于该模型进行负荷特征提取,从而达到辨识的目的。经过实际采集的用电数据进行仿真实验,结果表明,基于卷积神经网络的负荷辨识准确率高、识别速度快,模型具有良好的泛化能力,能够有效的实现负荷辨识。