汶川震区泥石流堵河类型探讨

选取震区内具有代表性的堵断型泥石流沟、堵塞型泥石流沟及不堵河型泥石流沟共6条,对堵断型泥石流基本影响因素进行分析总结,并与堵塞型、不堵河型泥石流沟进行比较,得出计算泥石流堵断主河可能性大小的经验公式,并对所选典型泥石流沟进行了计算。计算数值越大,堵塞程度就越高。一般堵塞度D>6时为堵断型泥石流;D介于3~6之间为堵塞型泥石流,可对主河造成较严重的堵塞;D<3为不堵河型泥石流,可能部分泥沙进入主河中抬高河床。     

基于生成对抗网络的无线电数据增扩与分类

相较于传统的无线电数据特征提取方法,深度学习具有高效灵活的特点,其可以有效提高调制数据识别的性能。然而在实践中,收集大量可靠的无线电调制样本数据有时代价是昂贵和困难的,这在很大程度上限制了深度学习模型的性能。本文提出了基于生成对抗网络(Generative Adversarial Networks,GAN)的无线电调制数据增扩模型RMAbGAN (Radio Modulation dataAugmentation based on Generative Adversarial Networks),该模型通过挖掘不同信噪比与调制方式下的无线电调制数据特征差异,生成符合调制方式与信噪比特点的无线电调制数据,模型中的生成器部分捕获无线电调制数据分布特征,辨识器部分优化生成器性能,两者相互博弈性能不断提升;在此基础上,对无线电数据采样特点与无线电数据传统增强方法进行深度分析与研究,发现了无线电调制数据蕴含的空域特征与时序特征,设计出了能深刻捕获无线电数据空域特征与时序特征的无线电数据分类模型AMCST (Automatic Modulation Classification based Spatial and Temporal feature)。通过大量的对比实验,表明相较于基于旋转变换的无线电调制数据增扩模型,RMAbGAN模型在无线电调制数据增扩方面更具有鲁棒性和泛化能力,可以实现更高的调制分类准确率。此外,相较基于长短期记忆网络(Long Short-Term Memory,LSTM)的调制分类模型、基于残差网络(Residual Networks,ResNet)的调制分类模型等传统模型,AMCST模型在调制数据分类方面更具有稳定性和可用性,同时也具有更高的分类准确率。     

某工程坝身段混凝土裂缝成因分析及处理

某工程纵向围堰坝身段在永久暴露面及施工仓面RCC上发现Ⅲ、Ⅳ类裂缝,其主要原因是基础团结灌浆造成长间歇,后遇寒潮袭击,加之结构长宽比大,在基础约束应力和温度应力的作用下造成裂缝,经布筋和化学灌浆等方法处理,对建筑物的整体性无大的影响。     

综采工作面过断层回采工艺及支护技术探讨

针对马道头煤矿8404工作面在回采过断层期间顶板出现破碎、垮落现象,导致工作面移架困难,回采效率低等技术难题,通过技术研究,提出了合理有效的过断层回采工艺以及支护技术.通过工作面过F4-17、F4-20、F4-23断层实际效果来看,合理的过断层回采工艺及支护技术能有效减少工作面的破岩量,降低了机械设备故障率,工作面过断...     

β分子筛的催化裂化性能考察

以重油（70%新疆蜡油掺和30%新疆渣油）为原料,在FFB和ACE装置上对3种不同硅铝质量比β分子筛和工业应用的ZSM-5分子筛制备的催化裂化助剂的反应性能进行对比评价。结果表明,β分子筛对重油组分的裂化能力强于ZSM-5,对汽油组分的选择裂化能力弱于ZSM-5,液化气增加量小于ZSM-5,提高汽油辛烷值能力与ZSM-5相当。同时,随着β分子筛硅铝质量比升高,其催化裂化产物中汽油和总液收增加,重油减少。因此,β分子筛助剂适用于以追求燃料汽油生产为主的炼油企业,满足液化气增加不多和提高汽油辛烷值的需要。     

煤气化废水酚氨分离回收系统的流程改造和工业实施

煤气化工艺中产生的洗气废水含有酚氨等高浓度难降解有机污染物。工业上采用化工分离和生化处理两段法来依次实现回收酚氨和净化排放。现有工艺中酚回收效率较低,难以保证进入生化工艺段的水质,影响最终排放。本文研究发现:萃取剂的选择和分离序列对萃取过程的pH值及随之对脱酚效率的影响极大。本文将脱氨装置单元前置,提出了精馏汽提塔侧线脱氨技术,将废水的pH值从10.5降到6.5,使萃取在偏酸条件下进行。采用甲基异丁基甲酮(MIBK)替代原有的二异丙醚(DIPE)萃取剂,显著提高了对多元酚的分配系数,总酚萃取效率从76%提升到93%。以上新流程已在某大型煤化工企业3200t.d-1煤气化污水化工分离系统中得以成功改造实施。新流程的实施提高了有机污染物的脱除率,为后续的生化处理工艺的达标排放奠定了基础。     

细胞复杂信号转导模拟系统的设计与实现

对于细胞复杂信号转导系统的计算机模拟,提出了一个基于胞内生物化学反应为中心的关系数据库的系统模型在此数据库模型的基础上,通过整合各信号途径,形成复杂的细胞信号转导网络,并进行模拟运算和图形输出采用VFP和VC 作为工具,对该模拟系统进行了设计和实现。     

基于动态随机点立体图的立体视觉深度运动特性分析

利用动态随机点立体图,排除心理暗示线索对深度运动的影响,对立体视觉深度运动特性进行了研究.利用主观实验,分析了深度运动物体的运动位置、运动方向和运动速度等运动特性对于立体视觉舒适度(Stereo visual comfort,SVC)的影响, 并提出深度运动情况下的SVC与运动速度的预测模型.实验结果表明,动态随机点立体图中,运动物体的深度运动诱发了透视效果;在交叉视差(屏幕前)和非交叉视差(屏幕后)情况下,立体视觉深度运动导致的SVC不同.对计算得到的SVC的预测值和实测值进行相关性检测,三种深度运动的皮尔森相关系数(Pearson correlation coefficient,PCC)分别为0.956、0.972、0.977,充分表明该预测模型能够准确地预测SVC.     

船闸人字门背拉杆预应力优化设计

为有效提高船闸闸门的扭转刚度、减小闸门的扭转变形,对某大型船闸人字门背拉杆预应力进行优化.介绍船闸人字门线性规划函数形式的优化设计方法,计算在自重和单项载荷作用下背拉杆的应力和位移;综合考虑人字门门体的扭转和下垂变形的影响,建立改进线性规划的预应力优化设计模型,获得的若干预应力优化值可供现场调试参考.     

高维量子态存储

量子通信网络主要由用于存储和操纵量子态的存储单元和联络存储单元之间的信息载体构成。光子是信息载体的最佳选择,存储单元可以由固态材料或气态原子组成。相对于二维空间,编码于一个高维空间的光子可以携带更大的信息量。若能够实现编码于高维空间的量子态存储,则在增大存储单元存储容量的同时,还可以提高网络的信道容量和传输效率,因而高维量子态的存储研究成为当前量子信息领域的热点领域。本文简要回顾了国内外在高维量子态存储方面进展,着重介绍了近期基于冷原子系综实现单光子条件下高维量子态存储的突破性进展,提出了构建高维量子网络需要解决的关键问题。