考虑吸附历史的污染物迁移过程及滞后特征研究

为了更好探究污染物在土壤中的迁移规律,明确土壤的吸附-解吸附机理,在非线性非均衡模型的基础上考虑多孔介质非原始吸附时吸附能力的衰减,建立考虑吸附历史效应的吸附-解吸模型进行研究。首先对该模型中初始吸附过程衰减参数、解吸过程衰减参数以及解吸比的影响效应进行分析,再对比分析吸附历史模型、非线性非均衡模型和线性非均衡模型的数值计算结果。结果表明:吸附历史模型的峰值浓度在各个位置处都为最高,其次是非线性非均衡模型,浓度峰值最低的是线性非均衡模型。吸附历史模型的吸附能力最弱,非线性非均衡模型次之,线性非均衡模型吸附能力最强;随着距离与时间的增加,三种模型的浓度差距会越来越大,而吸附历史模型的浓度峰值时刻出现最早,非线性非均衡模型次之,峰值时刻出现最晚的是线性非均衡模型。利用悬浮颗粒穿透土柱试验结果与数值模拟结果进行对比分析,结果吻合较好,说明所提出的模型能更好地反应实际污染物的迁移情况。

电镀过程中析氢反应的抑制与机理

电镀是工业上常用的表面处理技术之一,然而电镀过程会伴随析氢反应(HER),产生的氢原子一部分进入基体之中,导致镀层鼓泡、基体开裂或氢脆等危害。目前工业中常用的解决措施是对镀后工件在200℃除氢4~24 h,但长时间的除氢处理不仅生产效率低,还会消耗大量能源。本文通过Devanathan-Stachurski双电解池研究稀土盐对电镀过程中氢渗透行为的影响,同时探索在电镀过程稀土盐作为添加剂对电镀过程中阴极析氢反应的影响,并基于Iyer-Pickering-Zamanzadeh(IPZ)模型,拟合计算添加稀土盐后电镀过程中HER动力学参数。结果表明:稀土盐显著抑制电镀过程中的氢渗透,可以节约电镀后处理时间和减少除氢后处理过程的能量需求,为电镀行业的节能减排提供新的思路。

渗流作用下的中深层地埋管换热器传热分析

考虑地下水渗流的影响,基于移动线热源模型提出一种中深层地埋管换热器半解析模型。基于Fluent软件建立数值模型,并对已知进口流体温度和已知总热输入功率两种边界条件下的数值模型、半解析模型和忽略渗流的半解析模型进行对比。结果发现,两种边界条件下的半解析模型在前期均具有较大误差,而在中后期均与数值模型吻合得较好,其精度高于忽略渗流的半解析模型,尤其是在地下水渗流速度较大的时候。结果表明所提出的半解析模型可用于分析渗流作用下的中深层地埋管传热。

滇牡丹主要分布区11个居群果实特征的比较

[目的]滇牡丹作为珍贵的油用野生牡丹资源,具有巨大的开发潜能,研究其果荚及结实特征可为滇牡丹育种工作提供帮助。[方法]以11个野生居群的滇牡丹果荚及种子为研究对象,统计果荚及种子性状数据,采用描述统计、相关性、K-均值聚类及方差分析等方法对数据进行分析。[结果]果荚及种子各性状变异系数(CV)变化范围9.15%~72.96%,其中果荚重具有最大的平均变异系数(53.54%),其次为发育种子数(52.68%)及败育种子数(51.39%),丽江利苴(DLG)居群在11个居群中拥有最大的平均果荚长度(7.49 cm),果荚宽度(6.66 cm)及果荚重(27.83 g)。采用K-均值聚类的方法对滇牡丹种子质量分级标准进行探究,结果表明Ⅰ级种子(单粒重>1.26 g、种子宽>1.25 cm、种子长>1.38 cm),Ⅱ级种子(单粒重0.84~1.26 g、种子宽1.10~1.25 cm、种子长1.22~1.38 cm),Ⅲ级种子(0.60 g单粒重~<0.84 g、1.01 cm<种子宽<1.10 cm、1.05 cm<种子长<1.22 cm),等外种子(单粒重<0.60 g、种子宽≤1.01 cm、种子长≤1.05 cm),其中丽江牦牛坪(DLM)居群具有最大的Ⅰ级种子及Ⅱ级种子的占比分别为3.41%、4.89%;昆明梁王山拥有最大的等外种子占比3.30%。[结论]滇牡丹果荚性状变异丰富,果荚重、发育种子数及败育种子数等性状较其他性状具有较大的变异,11个居群中DLM与DLG两个居群在果荚及种子性状、结实特征上均优于其他居群,而昆明梁王山(DLW)居群表现最差。

全流程辅助设备、安全环保设施在表面处理自动生产线建设应用

由于航空产品具有“小批量、多品种”特点,生产工艺流程多,工艺复杂,因此国内表面处理基本都停留在手动、半自动生产线。依据实际生产需求,设计新建表面处理自动生产线,通过全流程辅助设备和安全环保设施的应用实现人机分离、环境友好、过程可控、质量保证、自动记录、先进低流量漂洗污水处理技术及AGV智能转运系统的整合应用,建立一整套“表面处理工艺全流程自动控制”体系,为国内航空产品电镀全自动生产提供技术支持,对航空电镀产品全自动生产起到极大的推动作用。

填充颗粒占比对砂岩破碎带突涌水通道形成的影响

隧道修建在穿过导水危险性断层时易发生充填体渗透破坏型突涌水。利用EDEM-Fluent耦合计算方法,探究了填充颗粒和骨架颗粒质量比例不同对突涌水通道形成的影响,考虑了固体颗粒间和流体-颗粒之间的相互作用以及流固耦合过程。研究表明,贯通突涌水通道的形成是由于填充颗粒的大量流失。模型中较高的填充颗粒质量占比使得颗粒平均粒径减小,骨架颗粒间接触数量减少,临界水力梯度提高。但当达到临界水力梯度后,在渗流力作用下填充颗粒更易涌出,颗粒流失速度和流失质量增加,骨架颗粒网络较为稀疏,最终孔隙率较大,形成的突涌水通道相对更为贯通。

氧化石墨烯作用下渗透土层中重金属铅离子的迁移特性试验研究

对一种氧化石墨烯工程材料在渗透土层中的迁移过程以及在其作用下渗透土层中重金属铅离子的迁移过程进行了研究。结果表明:对于氧化石墨烯,流速越大,氧化石墨烯的初始浓度越大,流出液中氧化石墨烯的浓度越大,氧化石墨烯的初始浓度越小,土体中残余的氧化石墨烯越少;流出液中氧化石墨烯出现时的孔隙体积为0.625,与氧化石墨烯悬浊液浓度以及流速无关;流出液中氧化石墨烯初次出现仅与注入溶液的体积相关;对于铅离子,初始铅离子的浓度越大,流出液中铅离子的浓度越大,但流速对流出液中铅离子的浓度无影响;氧化石墨烯作为吸附剂时,氧化石墨烯的浓度越大,流速越高,流出液中铅离子的浓度越大(PV>3.25),土体中残余的铅离子越少。因此,氧化石墨烯可以有效的吸附固化溶液中的铅离子,可作为重金属离子净化剂应用。

全向智能轮椅床的运动控制算法研究

为提高全向智能轮椅床运动的平稳性和方向控制的准确性,研发了一种能护理失能老人的全向智能轮椅床。通过对移动平台进行力学和运动学分析,设计了一种精准的双闭环直流调速系统,实现了对全向智能轮椅床4个麦克纳姆轮转速的精确控制,解决了全向智能轮椅床运动不稳定和方向控制偏离等问题。期望转速值确定后,通过对比经典比例积分微分(proportional integral differential, PID)算法和模糊PID算法的转速输出曲线,表明模糊PID算法更能满足全向智能轮椅床的使用要求。

楸树优良种质资源的AFLP遗传多样性分析

为研究44份楸树种质资源的遗传多样性及亲缘关系,利用AFLP分子标记技术,对采自鲁豫地区的44份楸树优良种质进行了分析。结果表明:筛选出的8对PstI/MseI引物组合从44份楸树种质中共扩增出1087条清晰条带,其中多态性条带(NPB)1043条,多态性比率(PPB)达到95.60%。平均每对引物可扩增出135.88条带和130.38条多态性带。每个位点的平均有效等位基因数(Ne)、Nei’s平均基因多样性(H)、Shannon平均信息指数(Ⅰ)分别为1.3210、0.2003和0.3204,且8对引物组合共产生261条特异性条带,表明楸树资源间具有丰富的遗传多样性。通过计算种质间遗传相似系数和进行UPGMA聚类分析得出,各种质材料间的遗传相似性系数在0.5022~0.7919间,平均为0.6527。以遗传相似性系数0.65为界44份楸树种质可划分为5组,其中第1组包括15个山东种质和2个河南种质;第2组包括18个山东种质和3个河南种质;第3组包括3河南种质;第4组包括1个河南种质;第5组包括2个河南种质。这表明不同地理生态条件造就了各种质材料间丰富的遗传多样性,其遗传多样性以及亲缘关系与其地理分布并不完全一致。综上,AFLP标记技术能较好的揭示楸树种质资源的遗传多样性和亲缘关系,可为楸树优良种质资源的收集、鉴别及利用提供参考依据。

基于化学爆炸模式分析方法的乙烯对冲扩散火焰熄火机理

重点探讨了化学爆炸模式分析(CEMA)在熄火机理研究中的具体方法理论及可行性,研究了化学反应/热质混合相互作用对熄火的影响,并利用爆炸因子和分叉因子的概念,确定出主导乙烯火焰熄火极限的关键反应动力学因素。结果表明:具有正特征值的CEM首次出现在熄火极限附近火焰化学当量等值面处,因此它可作为判断熄火的重要依据。火焰的熄火极限是放热与链分支、中断反应综合作用的结果,链分支反应R32(H+O_2===O+OH)和放热反应R81(OH+CO===H+CO_2)对乙烯熄火极限的影响最显著,增大这两步反应速率能极大地扩宽燃烧稳定范围;而增大链中断反应R49(H+HCO===H_2+CO)的速率会缩小燃烧稳定范围。基于CEMA方法与爆炸因子、分叉因子的概念,可系统地揭示详细反应动力学对熄火的影响机理。

济南南山核桃栽培现状及发展对策

山东省济南市南部山区幅员广阔,地形复杂,核桃种植历史悠久,是山东核桃主产区之一。本研究通过实地调查发现南山核桃种质资源丰富,产业优势明显,但普遍存在结果晚、产量低、品质差、效益低等问题;分析其原因主要是实生栽培比重过大、栽植密度过大、管理技术相对落后等。根据南山核桃实际生产情况,提出了合理间伐、高接改优、加强管理等增产增效的技术措施,以期提升南山核桃产业发展潜力与空间,进一步促进南山核桃产业发展。

基于自然保护地体系框架下的山东省风景名胜区整合优化策略研究与应用

为解决风景名胜区与自然保护地交叉重叠、矛盾冲突、历史遗留等问题,山东省在上一轮自然保护地整合优化的基础上进一步开展风景名胜区整合优化工作。文章系统梳理了山东省风景名胜区整合优化背景、思路,提出风景名胜区整合优化路径策略、方案,并对整合优化后的风景名胜区建设管理提出建议,为自然保护地体系框架下的我省风景名胜区体系建设提供参考。

基于动态时间规整的语音关键词检索算法

提出一种通过声学模板匹配进行基于音频模板的语音关键词检索算法。该算法通过动态时间规整将音频模板与待检索语音进行匹配,获得音频模板所对应的关键词的出现位置。为了提升匹配质量,本文对音频模板进行筛选和预处理,获得较原始模板更具代表性的多模板作为匹配单元。所提出的音频模板筛选和预处理方法,与直接采用原始模板匹配相比,得到了相对55. 0%的提升。

基于预训练语言表示模型的汉语韵律结构预测

韵律结构预测作为语音合成系统中的一个关键步骤,其结果直接影响合成语音的自然度和可懂度.本文提出了一种基于预训练语言表示模型的韵律结构预测方法,以字为建模单位,在预训练语言模型的基础上对每个韵律层级设置了独立的输出层,利用韵律标注数据对预训练模型进行微调.另外在此基础上额外增加了分词任务,通过多任务学习的方法对各韵律层级间的关系及韵律与词间的关系建模,实现对输入文本各级韵律边界的同时预测.实验首先证明了多输出结构设置的合理性及使用预训练模型的有效性,并验证了分词任务的加入可以进一步提升模型性能;将最优的结果与设置的两个基线模型相比,在韵律词和韵律短语预测的F1值上与条件随机场模型相比分别有2.48%和4.50%的绝对提升,而与双向长短时记忆网络相比分别有6.2%和5.4%的绝对提升;最后实验表明该方法可以在保证预测性能的同时减少对训练数据量的需求.

基于异构计算的语音识别解码加速方法

提出一种基于异构计算方法加速基于神经网络声学模型的语音识别解码器的方法。该方法通过GPU和CPU协同计算,利用GPU的浮点运算能力和并行计算能力加速神经网络计算,从而加快语音识别解码过程。为了充分利用计算资源,本文实现了多卡多线程GPU-CPU协同解码系统,并对神经网络计算过程进行了优化,以提升计算并行程度。所提出的加速方法与仅使用CPU的解码方法相比,取得了3倍以上的解码加速比,并保持解码精度不变。

二甲醚球形扩散火焰的振荡熄火动力学机理研究

采用详细的化学反应机理和组分输运模型,对二甲醚(DME)微重力球形扩散火焰在热焰与冷焰条件下的振荡熄火机理开展数值研究。结果表明,在微重力条件下可以建立稳定自持的冷焰,而且冷焰反应可以显著拓展熄火的可燃极限。在热焰与冷焰的稳态熄火点之前均观察到了振荡熄火过程。DME热焰的振荡熄火受单个振荡模式所控制,且振荡频率(约1 Hz)与环境氧含量无关。而冷焰的振荡熄灭受两个具有不同频率的双振荡模式所控制,在靠近熄火极限时高频振荡模式的振荡周期急剧增加。此外,高频与低频振荡模式之间存在着强烈耦合作用,导致冷焰的振荡熄火过程更加复杂。基于敏感性分析的结果表明,热焰的振荡熄火受小分子所参与的高温吸热/放热以及链分支/断裂反应之间的竞争关系所控制,而冷焰的振荡熄火受负温度系数机制下低温链分支与断裂反应之间的竞争关系所控制。

湍流热伴流条件下二甲醚射流推举火焰的冷焰特性与稳定机理

发动机内的湍流射流推举火焰具有部分预混燃烧的特征,并且伴随着与冷焰的强耦合作用,因此对其开展基础研究具有重要的理论与应用价值。基于高压热伴流条件下二甲醚(dimethyl ether,DME)湍流狭缝射流燃烧过程的直接数值模拟结果,采用化学爆炸模式分析(chemical explosive mode analysis,CEMA)方法,研究了推举高度内的冷焰结构与反应动力学特性、冷焰与湍流的相互作用,以及它对推举稳定性的影响。结果表明:冷焰反应主要发生在富燃当量比的范围内,冷焰的自着火过程由参与燃料裂解反应的大分子碳氢组分所控制,而热焰的自着火过程由小分子氧化放热反应所控制。CEMA分析表明,火焰不同区域内具有不同的火焰结构、燃烧模式、以及主导组分与基元反应。DME推举火焰的稳定性由稳定点上游贫燃侧窄带区内由链分支反应所引起的自着火过程所控制。尽管湍流拉伸作用会抑制冷焰反应,但是由冷焰反应所产生的低温组分,对于诱导高温着火、形成推举稳定点具有重要作用。

基于维特比算法的深度神经网络语音端点检测

语音端点检测(voice activity detection,VAD)是在连续语音信号中,将语音和非语言片段分离的技术。VAD在语音识别、说话人识别、语音编码等领域起着重要作用。传统VAD算法在类型已知的噪声环境下可以达到较好的性能,但在实际情况中,未知噪声的影响通常会使系统性能下降显著,在差异化噪声下的VAD是端点检测的研究难点。在总结现有语音端点检测算法基础上,提出了一种基于深度神经网络的语音端点检测方法,同时结合维特比算法,与基于贝叶斯信息准则(bayesian information criterion,BIC)的混合高斯模型(gaussian mixture model,GMM)语音端点检测系统进行对比,在大词汇连续语音识别系统中的实验结果表明,将深度神经网络结合维特比算法,应用于语音端点检测,在复杂噪声环境下取得了更好的效果,适应性更强。

一种基于多层感知器的房颤心电图检测方法

目的:提出一种基于多层感知器(MLP)的新型房颤识别算法。方法:首先设计一种新型自适应的R波阈值检测算法,然后以R波位置和幅度为特征,MLP为分类器进行正常/房颤心电图识别。MLP的网络参数采用深层置信网络预训练算法进行初始化,最后用误差反向传播算法对MLP网络权重进行调整。结果:在单通道心电图数据集上对正常、房颤心电信号进行分类,本研究方法的灵敏度达96.00%,特异性为84.18%,平均识别率为90.09%。结论:这种基于MLP的心电识别算法准确率高、计算复杂度较低,可为房颤的智能诊断提供一种新方法。

中国政府治理模式的选择与转换:一个正式模型

本文利用"中央政府(委托方)—中间政府(管理方)—基层政府(代理方)"三层级委托代理模型对政府治理的"控制权"理论进行正式构造。通过设计各类治理合约,本文将治理模式转化为目标控制权、激励分配权与检查验收权在政府层级间的配置组合,进而从任务属性的视角对中国政府治理模式的选择机制和转换条件进行分析。研究发现,政策执行过程中的任务难度、验收难度与任务风险三类任务属性及对应的权衡机制决定了该任务在不同治理模式下的组织成本,从而影响最优治理模式的选择。本文的理论模型为研究中国政府治理过程提供了统一框架,并对现实中各类任务治理模式的选择提供了合理解释。