炼油废水处理场臭气治理系统设计初探

炼油废水处理场产生的臭气对人和设备均有较大的危害。通过处理工艺比选,在设计时选择了投资运行费用较低、运行稳定、操作方便的生物处理系统对臭气进行治理,取得了较好的效果。     

以就业为导向的应用型本科院校IT类专业“2+1+1”精细化人才培养模式

针对应用型本科院校传统IT类专业课程体系设置与社会需求之间严重脱节的问题,分析大学生就业必需的专业技能与课程设置之间的关系,提出以就业为指导的课程设置方向,构建大一、大二基础教学和通识教育,大三引入综合实践并增加IT类证书考试课程,大四对学生进行专业方向分类指导,将就业为导向的学习规划纳入学生教育教学主渠道的IT类"2+1+1"精细化培养模式。     

NaYF4:Er3+,Yb3+红外激光探测卡的制备与性能研究

以固相法制备的单一晶相、粒径细小且发光性能优越的NaYF4:Er3+,Yb3+上转换发光材料为原料,制备出了红外激光探测卡.并对粘结剂、稀释剂加入量对探测卡性能的影响进行了研究.当粘结剂、粉体和稀释剂质量比为2:8:1时,得到的红外激光探测卡的性能最佳.     

起始水力梯度对真空预压下砂井地基固结过程的影响

针对粘土中孔隙水渗流存在起始水力梯度的现象,将考虑起始水力梯度的非Darcy渗流方程引入传统的砂井固结理论对其进行修正,并给出了真空预压下砂井地基固结近似解。探讨起始水力梯度对真空预压下砂井地基固结过程的影响,包括渗流前锋面的运动规律、孔隙水压力的分布变化规律和平均固结度的变化规律。结果表明,由于存在起始水力梯度,会延缓真空压力的传播,进而影响孔隙水的渗流和整个土层的固结速度。起始水力梯度越大,滞后现象越明显。此外,起始水力梯度的存在将使平均孔隙水压力逐渐趋于某一稳定值,但无法达到真空压力,所以最终平均固结度将小于100%,且其值随起始水力梯度的增大而减小。     

青岛海湾大桥混凝土墩的时变可靠度

分析了北方海域混凝土结构时变可靠度产生的原因,通过大量室内冻融试验研究,得出了混凝土结构在冻融作用下的弹性模量、抗拉、抗压等力学性能指标的损伤规律。建立了混凝土墩力学参数随冻融次数的衰减规律,继而转化为强度随时间的衰减规律。推导了混凝土结构在冻融环境下的时变可靠度的计算方法,并应用可靠度理论对海湾桥沧口段航道桥墩柱下部结构进行了数值分析,得出可靠度随时间的变化规律,为维护决策提供依据。     

一道微分方程题的新解法

通过对一道常微分方程习题的初等解法进行讨论,给出具有一般性的常微分方程组的初等解法。     

XML相关理论研究

随着计算机技术的普及和企业管理的日益规范,各种应用型软件管理系统大量涌现,在激烈的市场竞争中,如何提高系统的数据安全及可靠性也成为了摆在研发者面前的重要课题。本文侧重XML相关理论,并对在信息集成过程中如何利用XML可扩展性、结构化和有效性进行研究。当初W3C制定XML的目的是为了提供通用的标记式语言制作规则,让每个领域的应用者可以根据需求,制定出合适且容易理解的标记。而随着HTML的流行,HTML扩充需求声浪日益增高,扩充容易度高的XML当然就成为首选目标,再加上同属于SGML,因此XML的应用也越来越广。文中对于XML文档查询使用XPath和XQuery规范进行剖析理解,为XML文档的查询语言及数据安全的研究提供了理论基础。     

基于循环维纳滤波的振动信号去噪算法研究

振动信号的去噪需要在滤除噪声的同时尽可能避免相位失真。传统的锐截止低通滤波器或FIR滤波器无法在去噪效果和线性相位之间取得平衡,难以满足振动信号的去噪需求。针对这一问题,将线性相位的维纳滤波算法引入到振动信号的去噪中,并结合振动信号的循环平稳特性,形成了振动信号的循环维纳滤波算法。文中以直接维纳滤波为基础对循环维纳滤波算法的原理进行了深入分析和仿真实现,并基于实测汽轮机振动信号对算法的去噪性能进行了讨论。理论分析及算法仿真表明,循环维纳滤波算法在保证线性相位的前提下有较好的去噪效果,能够解决传统去噪算法所存在的去噪效果与线性相位难以均衡的问题。     

一种使用小波矩的飞行器目标识别方法

为了在自动识别中提高分类准确率,利用小波的多分辨特性对飞行器图像进行特征提取,并对图像进行径向小波变换,得到可分辨的小波矩.为保证数字图像从笛卡尔坐标系变换到极坐标系的精度,将原图像扩大64倍,并使用三次B样条小波矩、Haar小波矩和Zernike矩分别提取两组图像的特征向量,得到的分离度标准差由使用Zernike矩的0.584提高到使用三次B样条小波矩的0.158.表明三次B样条小波矩可以有效提高分类准确率.     

基于CNN和SVM的疲劳驾驶闭眼特征实时检测

针对现有疲劳驾驶检测方法中实时性和泛化能力不足的问题, 本文提出了一种基于卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN)和支持向量机(Support Vector Machine, SVM)的疲劳驾驶闭眼特征检测方法, 使用CNN获取人脸相关特征点的位置并定位眼部感兴趣区域(Region Of Interest, ROI), 通过灰度化和直方图均衡化操作减弱光照差异的影响, 提取ROI的方向梯度直方图(Histogram of Oriented Gradient, HOG), 并用SVM对HOG进行分类, 相应的判断出原始图像是否包含疲劳驾驶闭眼特征. 本文给出了所提方法在PC平台和ARM平台实现的实时性验证, 在不同光照和背景条件下对多位受测人员进行测试, 实验结果表明该方法对疲劳驾驶闭眼特征检测准确率在94％以上, 处理速度满足实时性要求, 且具有较强的泛化能力.