非线性波作用下潜堤周围的流体分离与涡流结构

采用粒子图像测速技术（PIV）和基于雷诺时均纳维尔-斯托克斯方程（RANS）的数值模型研究了斯托克斯二阶波作用下抛石基床矩型潜堤周围的流体分离与涡流结构。越堤前后试验波面发生了非线性变形,迎浪面波形的不对称度和偏度分别为-0.21和0.04,波面前倾,背浪面波形的不对称度和偏度分别为-0.39和0.99,相对于垂直轴和水平轴的不对称性更显著。由PIV数据得到的相平均速度场和涡量场显示,迎浪面和背浪面周期性地生成顺时针涡和逆时针涡,但均未能充分发展,由随后到来的变向水流携带与自由液面或结构表面相互作用而耗散。迎浪区域的涡对运动范围较窄,局限于距离堤面约0.5倍Keulegan-Carpenter数的范围内,波能损耗小,背浪区域的涡对扩散范围较大,局限于距离堤背约1倍Keulegan-Carpenter数范围内,波能损耗大。迎浪基肩上存在一个小型环流系统,影响范围约2个水质点运动轨迹,可能引起局部冲刷。基于RANS-VOF（Volume of Fluid）格式构建了数值波浪水槽,借助试验数据探讨了不同造波方法的适用性和海绵层的消能效果,进一步研究了边界层的分离现象。数值结果表明,涡旋的涡量供应主要来自于结构表面的剪切边界层,而这些反旋涡量是由前一时刻的分离涡运动引起的逆压梯度诱导生成的。涡旋的生成、泄放、拉伸、对流、耗散会显著改变水下结构物周围的局部流场,进而影响局部冲淤和受力,工程设计中应考虑涡旋引起的复杂流动效应。     

2019年海河流域水旱灾害防御工作概述

2019年是机构改革后履行新职责的第一年,海河流域水旱灾害防御工作要求高、任务重。一年来,水利部海河水利委员会全力部署,科学防范,扎实工作,流域水旱灾害防御工作取得了一定成绩,防洪减灾效益显著。在取得成绩的同时,流域水旱灾害防御工作仍然存在一些问题和薄弱环节,主要表现在流域水旱灾害防御工作短板需要持续加强,雄安新区防洪体系需要进一步完善,督导督察制度需要进一步建立等方面。下一步将认真贯彻习近平总书记"两个坚持、三个转变"防灾减灾新理念,全面落实水利部水旱灾害防御决策部署,坚持问题导向,补齐补强短板,全力保障海河流域防洪安全和供水安全。     

面向复杂太赫兹信道的智能调制系统设计

太赫兹通信是未来高速无线通信极具潜能的技术,受到广泛关注。在本文中,提出基于简单、稀疏空域调制的太赫兹通信系统,探索了由硬件缺陷导致的信号失真对系统性能的影响,并结合收发端失真相关性,进行了系统噪声建模,得到了发端噪声、背景噪声和收端噪声的联合模型。在此多维度噪声背景下,依据后验概率最大化准则,本文推导了太赫兹空间调制系统极大似然信号检测算法。此外,考虑到未来太赫兹通信在多域多维度通信的应用场景,传统检测算法匹配度差且复杂,本文提出了利用具有简单结构的极端学习机来实现太赫兹空间调制系统的低复杂度智能算法。仿真结果表明,本文所提出的极大似然检测算法的性能优于传统的极大似然算法,另外本文中所提出的基于极端学习机的接收机方案,其性能接近最优检测方案,并且明显优于基于深度学习网络和支持向量机的方案。      

关系管理软件构架与模板的研究

以集成供应链管理(ISCM)软件开发项目为背景，研究企业动态联盟中的3种关系管理模式的软件构架．采用UML建模方法建立关系管理软件的功能模型、对象结构模型和对象行为模型，关键是提出了企业动态联盟中关系模式的新理念；重点探讨了关系管理软件构架的设计问题，给出了一个可实现的构件模板的ACME语言描述，就设计模式在面向构件的软件开发方法中的运用做了进一步的阐述。     

网络协议自动化逆向分析技术研究

互联网时代下使各行各业都得到了极大的发展,与此同时网络安全问题也愈来愈受到重视。黑客会通过网络协漏洞对目标系统进行攻击并破坏,而攻击手段并不需要太大成本又能够为黑客带来高回报,在这种利益的驱使下使得黑客活动越来越频繁,这给网络安全带来了极大的威胁。本文对网络协议自动化逆向分析技术进行了分析,并结合相关技术探讨了预防网络攻击的手段,供以参考。     

泡沫分离法分离桔梗皂苷的工艺研究

采用间歇式泡沫分离法对桔梗提取液中的桔梗皂苷予以分离工艺条件研究;实验以富集比、回收率以及带液率为指标衡量分离效果,在单因素试验基础上,通过正交试验法,获得桔梗皂苷的最佳分离条件。结果表明分离桔梗皂苷的最佳工艺条件为:进料浓度0.014 mg/m L,气体流速700 m L/min,温度30℃,表面活性剂用量(0.505 mg/m L)30 m L,回收率为77.58%,富集比为2.50,带液率为21.67%。因此泡沫分离桔梗皂苷是一种简单、有效、可行的分离方法。     

以鱼为主的农村庭院综合生态利用模式试验研究

农村庭院作为重要的土地资源,其综合开发利用可作为农村经济的重要补充。本文介绍了一种以鱼为主,鱼、禽、果、蔬共生的农村庭院综合生态利用模式,其效果证明该模式可为农村庭院经济的发展开拓新的思路。     

基于数据仓库和OLAP的移动通信决策支持系统

计算机应用在移动通信行业已经有十几年的发展，每天的业务处理都会产生大量的数据。怎样利用这些数据，深层次地挖掘数据资源并进行分析，使移动公司的决策者能及时掌握公司的运营情况，并根据这些分析的结果指定长远的政策，从而提高公司的业务发展和竞争优势，成为移动公司目前努力的方向。     

一种基于半监督主动学习的动态贝叶斯网络算法

本文提出一种基于半监督主动学习的算法，用于解决在建立动态贝叶斯网络(DBN)分类模型时遇到的难以获得大量带有类标注的样本数据集的问题．半监督学习可以有效利用未标注样本数据来学习DBN分类模型，但是在迭代过程中易于加入错误的样本分类信息，并因而影响模型的准确性．在半监督学习中借鉴主动学习，可以自主选择有用的未标注样本来请求用户标注．把这些样本加入训练集之后，能够最大程度提高半监督学习对未标注样本分类的准确性．实验结果表明，该算法能够显著提高DBN学习器的效率和性能，并快速收敛于预定的分类精度．     

一种基于EM和分类损失的半监督主动DBN学习算法

对于建立动态贝叶斯网络(DBN)分类模型时,带有类标注样本数据集获得困难的问题,提出一种基于EM和分类损失的半监督主动DBN学习算法.半监督学习中的EM算法可以有效利用未标注样本数据来学习DBN分类模型,但是由于迭代过程中易于加入错误的样本分类信息而影响模型的准确性.基于分类损失的主动学习借鉴到EM学习中,可以自主选择有用的未标注样本来请求用户标注,当把这些样本加入训练集后能够最大程度减少模型对未标注样本分类的不确定性.实验表明,该算法能够显著提高DBN学习器的效率和性能,并快速收敛于预定的分类精度.