基于Web GIS和SVG技术的气象参数信息系统

根据气象要素观测数据同地理位置紧密关联的特性,利用网络地理信息系统(Web GIS)和可伸缩矢量图形(SVG)技术,实现省级气象参数信息系统气象的数据库中历史资料及实时探测结果同地理信息平台的融合。该系统以B/S与C/S并用的交互结构为用户提供基于地理分布的气象信息表达、查询及统计功能。     

通孔柱银浆用超细银粉的制备研究

通孔银浆料是低温共烧陶瓷(LTCC)基板配套的系列电子浆料中必不可少的一种材料,对银粉有很高的要求。用抗坏血酸还原体系制备银粉,研究硝酸银溶液浓度、p H值、还原剂浓度对银粉形貌及粒度分布的影响,采用扫描电子显微镜对制备的银粉进行表征分析,选取3种不同类型的银粉调制成通孔银浆进行匹配性试验。结果表明,均一性、分散性良好且平均粒径为2.0μm的球形银粉具有较好的应用潜力。     

基于加权的本体相似度计算方法

为优化基于本体的语义推理效果,提出了对本体中概念结点赋予权重的相似度计算方法.通过定义本体树中深度因子和密度因子,以解决本体中概念深度与密度对相似度计算的影响.利用Jena API、Lucene等开源工具包,提出了查询扩展方法.实验结果表明,提出的基于加权语义相似度计算模型与传统的计算法方法以及主观判断的方法相比,提高了相似度计算的准确性,效率有明显提高.     

高效液相色谱法测定新型除草剂砜嘧磺隆的有效成分

用高效液相色谱法测定新型除草剂砜嘧磺隆原药及制剂的有效成分含量。色谱柱WatersSymmetryC8,15.0cm×3.9mm,5μm;流动相:41%乙腈/59%水(用磷酸调pH值为3);流速:1.0ml/min;柱温:40.0℃;进样量:5μl;检测波长:254nm;参比波长:350nm。回收率:原药98%￣101%;25%水分散粒剂98%￣102%。精密度:原药0.10%;25%水分散粒剂0.12%。     

氢传感器用铂电极的制备及性能研究

采用浆料涂覆烧结法制备铂电极,对比了基材处理方式(磁控溅射/喷砂)、铂黑(Ptb)和氧化铂(PtO₂)粒径差异对电极形貌、附着力、方阻及电催化性能的影响。结果表明,基材采用磁控溅射法制备的涂层表面结构优于喷砂法的涂层,使其剥离强度均略高于喷砂处理的样品;针对于粉末粒度,需控制在一定范围内(即Ptb(350nm)和PtO₂(350nm)),其制备的涂层表面易形成蜂窝状或絮状的微连接结构,可显著降低方阻,提高其附着力。对结构和附着力较好的Ptb/Pt电极和PtO₂/Pt电极进行CV曲线分析,PtO₂/Pt电极的电催化性能优于Ptb/Pt电极。     

非磁性次级感应悬浮电机磁场和力特性研究

设计和分析一种电动式磁悬浮电机——非磁性次级直线悬浮电机,该电机装置通过在初级绕组中通入三相交变电流产生运动的交变磁场,与其在次级导体中感应出的涡流磁场相互作用产生悬浮力,同时又能产生推进力.为准确分析装置力特性,建立电机的二维数学模型,采用经典电磁场理论方法进行磁场分布求解,并直接利用磁场分析所得的磁场分布结果求解次...     

单家寺稠油油藏不稳定汽驱数值模拟技术研究

在单家寺稠油油藏开采过程中,暴露出了油井吞吐轮次多,开发效果差,汽窜现象严重等问题。通过利用成熟的数模软件对井组进行数值模拟,根据现场生产动态分析蒸汽吞吐阶段的汽窜规律,研究单家寺稠油油藏不稳定蒸汽驱的机理,认清不稳定蒸汽驱参数的影响规律,确定了各参数之间的相互关系,并根据正交实验法对参数进行了优化。研究表明不稳定蒸汽驱能有效改善特稠油油藏多轮次吞．吐后期的开发效果,是蒸汽吞吐开采提高采收率的一种新途径,同时进行了不稳定蒸汽驱的配套工艺的研究,为大规模推广不稳定蒸汽驱提供了先决条件。     

热红外高光谱成像技术的研究现状与展望

高光谱成像具有精细的光谱分辨能力,在热红外谱段实施高光谱成像对目标探测与识别有显著效果.与国外相比,我国在该领域的研究还相对薄弱,应用部门的研究主要基于国外数据,国内尚未有成熟的仪器.对国内外研究现状进行了详细调研,并结合目前国内已经布局的研究项目对该领域未来的发展进行了展望,对我国发展高性能空间红外光谱成像技术具有一定意义.     

关于通用航空产业发展进程中的政府作用分析

通用航空产业主要以通用航空飞行为核心,其中包括航空器材的开发、市场运用等内容,在发展过程中存在基础设施保管不当,融资方式单一等问题。基于此,本文提出了制定发展规划、建立健全管理机制、完善基础设施、加强监管四种通用航空产业发展进程中的政府作用,突出政府的重要性,促进通用航空产业的可持续性发展。     

部分环境信息未知下的机器人动态路径规划算法

良好的移动机器人路径规划技术不仅可以节省大量的时间,还可以减少移动机器人的磨损和资金投入。传统A*算法只能在完整的导航环境信息已知时进行静态路径规划,而包括强化学习(Reinforcement Learning, RL)在内的元启发式算法虽然能够根据实时信息进行动态路径规划,但其参数调试费时费力,且在没有全局最优路线引导的情况下,很容易陷入局部最优解,而无法达到目的地。针对总体布局已知、障碍物分布信息未知的场景,提出了一种结合A*算法和RL中的近端策略优化(Proximal Policy Optimization, PPO)算法的动态路径规划算法。仿真实验表明,与通常的RL算法相比,该算法所需的训练期数较少,且能根据实时的障碍物信息规划出高效、安全的路径。