乡村先进文化对社会软治理的引领作用——以河北边防总队实施爱民固边战略为鉴

河北公安边防总队通过实施爱民固边战略,发挥了乡村先进文化对社会软治理的引领作用,用承栽着乡村先进文化内容的、群众喜闻乐见的形式来影响群众,从而实现了社会协调,加深了沿海地区村民对于社会的认同感以及对于社会价值的遵从。     

三元混合气体爆炸极限实验研究

瓦斯爆炸是煤矿灾害事故最主要的因素。瓦斯是以CH4为主,常含有CO2、CO、H2S、C2H4、C2H6、H2、SO2等的多元混合可燃性气体。随着各组分配比的不同,瓦斯的爆炸极限不同,呈现的火灾爆炸危险性也不同。利用HY12474型爆炸极限测定仪研究煤矿开采区常见的可燃气体混合物爆炸极限随组分配比变化的情况。通过对三组分不同配比混合气体的爆炸极限的测试,采用Taylor多项式,拟合出了常压下三元气体混合物的爆炸极限随组分配比变化的经验计算公式,并通过实验数据进行了验证,表明经验公式计算结果与实验数据很好吻合,具有工程应用价值。     

排液槽对折板捕雾器性能影响数值模拟

为研究气液分离器内使用的折板式捕雾器的流场特性及排液槽对其性能的影响,利用流体动力学计算软件Fluent,采用Low-Re Stress-Omega模型和DPM两相流模型,对捕雾器气液两相流流场进行了数值模拟。通过对比安装排液槽前后捕雾器内流场,分析了排液槽对捕雾器流场速度、液滴运动轨迹的影响;发现排液槽能大幅提高捕雾器的除雾效率,10μm以上液滴基本能够全部去除,但是也会使除雾器压降急剧增大。最后研究了排液槽主要结构参数——折弯直径和长度对捕雾器性能的影响,发现增大排液槽折弯直径和长度均能增加除雾效率,但同时也会增大进出口压降。     

活力如潮奔涌来

正促进团场职工增收历来是九师一六一团工作的重中之重。近年来,一六一团大力推进团场职工多元增收、快速增收,全团一线职工广开思路,2013年实现职均增收1.5万元。畜牧养殖:大户带小户一六一团十连职工匡新民是该连养牛第一人,他的育肥牛舍,每年都会迎来各连的养殖大户前来参观、取经。十连连长马伟告诉笔者:"匡新民十分注重科学饲养,按科学配方将油渣、棉粕、玉米等饲料制成混合饲料,牛吃后长膘快、肉质鲜嫩,品质也好。"     

基于空间时频分布的欠定混合信号源个数估计

针对欠定混合信号的源个数估计问题,提出了一种基于空间时频分布与奇异值分解的估计算法,把所有自源时频点对应的空间时频分布矩阵组成三阶张量,把欠定混合问题转化为超定问题,通过对三阶张量对应的矩阵进行奇异值分解估计出源信号的数目,该方法不需要假设源信号是稀疏的或独立的,理论分析和仿真结果验证了算法的有效性.     

电子侦察卫星联合侦察的混合调度算法

针对电子侦察卫星的使用约束,及不同任务的调度需求,建立了电子侦察卫星联合侦察的多目标混合整数规划模型.利用进化算法的全局搜索能力和变邻域搜索的局部优化能力,提出了一种多目标进化算法和变邻域搜索相结合两阶段混合调度算法MOEA VNS.针对问题多时间窗组合优化特点,设计了进化算子与邻域移动算子,在确保解多样性的同时使算法...     

云模型和混合Petri网相结合的系统可靠性评价

针对复杂系统可靠性评价中工作环境可变的情形,提出基于云模型和混合Petri网相结合的可靠性评价方法。首先采用云模型描述系统的环境适应能力指数,并将其作为混合Petri模型中连续库所的托肯值来控制该模型中变迁的变迁率,然后采用基于Petri网的蒙特卡罗方法对不同环境下的系统可靠性进行仿真求解,得到系统在不同时刻下的失效率。最后以一个C4ISR系统为例,验证了该方法在解决可变工作环境下的系统可靠性评估是可行的。     

基于时频单源点检测和聚类验证技术的欠定混合盲辨识算法

针对欠定混合盲辨识问题,提出了一种基于时频单源点检测及聚类验证的盲辨识算法。检测各个源信号的时频单源点,利用奇异值分解的方法求解不同单源点集合对应的混合矢量,利用基于k均值的聚类验证技术完成源信号数目和混合矩阵的联合估计。算法放宽了已有方法对时频单源区域的假设,不需要假设信号存在时频单源区域,可以完成仅存在离散的时频单源点条件下的欠定混合盲辨识;同时克服了传统算法需要假设源信号个数已知的不足,可以有效地估计源信号数目。仿真结果验证了算法的有效性。     

低信噪比下融合随机共振的运动目标检测算法

为提高智能视频监控系统中运动目标检测算法在低信噪比条件下的鲁棒性,结合混合高斯背景建模算法和随机共振原理实现一种低信噪比下的运动目标检测算法。算法根据混合高斯背景模型对当前帧生成目标概率灰度图,在本文定义的性能评价函数下,通过向该概率灰度图添加噪声使得评价函数最优化从而达到随机共振,对该随机共振灰度图进行阈值分割得到输出的检测目标。针对昏暗、大雾和红外视频分别进行了实验,证实了本文算法的有效性同时也显示本文算法相对于普通背景差算法性能获得了明显提升。     

PHEV电池电荷状态估计设计及仿真

电池管理系统(battery management system,BMS)是混合动力汽车(parallel hybrid electric vehicle,PHEV)能量管理系统中的核心组成部分,而其中电池电荷状态(state of charge,soc)则是PHEV控制策略中的重要参数.针对PHEV动力电池组SOC系统高度非线性和复杂性的特点,提出了一种基于改进的BP神经网络的HEV动力电池组的实时SOC估计,并对网络的收敛性进行了证明.利用大量PHEV动力电池组在行驶过程中充放电的数据样本,对神经网络进行网络训练并且进行仿真.结果表明,与传统离线SOC估计方法相比,能够有效地减小误差,提高电池SOC的精度.