摘要：针对卫星用短时大功率载荷的应用需求,设计了一种轻量化、高可靠、一体式蓄电池包方案。除满足空间载荷长期稳定供能外,具备采集、自主均衡、充放电控制等功能。对载荷电池包的需求进行分析,提出了蓄电池组与管理单元一体化总体设计,对电池包内主要功能模块进行说明。通过实验,完成了电池放电容量、寿命、单体采样精度及充电效率等设计指标的验证。星用载荷电池包的提出及应用有效地解决了卫星用短时大功率载荷应用的难题,具有较高的推广应用价值。

摘要：在超宽带(UWB)通信系统中,电路参数设计是决定发射电路性能的重要因素.由于传统的电路参数优化方法计算精度较低,计算过程较为繁杂等,为此在阐述UWB脉冲发射电路和二阶高通滤波器的参数方程基础上,采用粒子群优化(PSO)算法对二阶高通滤波器参数进行优化求解.算例分析与仿真结果表明经过优化后的发射电路的输出波形符合UWB系统的技术要求.

摘要：艺术陶瓷的全称应是陈设艺术陶瓷。此类陶瓷是生活类陶瓷中的一个类别,主要功能是用于陈设和艺术欣赏。潮州人常将此类陶瓷称为工艺陶瓷,其原因主要是此类陶瓷采用精细而且是手工的特种技艺进行加工,包括雕塑和彩绘等。历史上,行业中常将该类陶瓷归入工艺美术范围、包括工艺作品和工艺产品。潮州历史上是陶瓷产区,艺术陶瓷的历史悠久。潮州陶瓷艺术是中华陶瓷艺术的一个重要组成部分。

摘要：针对多相大功率变流器需要采集并处理的温度、电流及电压等电气量数量多、空间分布分散的特点,在此设计了一种基于ADS1202的数据转换方法,采用曼彻斯特码的单数据链路信号传输,通过FPGA编程实现曼彻斯特码自同步解码,并使用Sink^3数字滤波器对电气量进行处理。通过具体的A/D转换器分析、信号调理设计、曼彻斯特码自同步解码设计和数字滤波器设计,实验验证了信号调理、转换和后处理的有效性和可靠性,并实际应用于多相大功率变流器装置中电气量的分布检测。

摘要：1工程概况整个工程基础为预应力管桩,所有水池均在地面以上,建筑物总高度为16.8米,其中3号水池长12米,宽3米,深12.2米,混凝土池壁厚30厘米,强度C30,抗渗等级S8.该工程结构施工完毕达到设计要求的强度后,进行灌水渗漏试验,结果发现水池外侧抹灰层多处出现爆裂,并有水渗出.当时立即要求放掉水池中的水,以确保结构安全.经过现场观察,出现裂缝的部位主要集中在标高为4米和10米左右的区域,标高4米处的裂缝呈水平状分布,标高10米处的裂缝呈放射状分布,并且位于水池外壁的中部;局部抹灰层由于爆裂,鼓出混凝土池壁表面约8cm.

摘要：在道路和建筑物建设等过程中常常设计一些曲线,为了满足不同用途的需要,曲线的形式也不相同,在一个工程项目中有的曲线是由几条不同半径或曲率的线段组成,这样给曲线上点的坐标计算和放样带来不便,特别是在城市建设过程中,施工场地的限制。本文根据工程实例介绍了某个体育场施工中复合曲线上钻孔坐标的计算及测设方法。该方法适合于场地狭小,使用全站仪或测距仪配合计算器进行放样的工程。

摘要：为研究清远抽水蓄能电站溃坝对下游梯级水库和防洪保护区的影响,利用MIKEFLOOD构建一二维耦合模型对溃坝洪水演进进行模拟。研究共设置12种工况,分析不同因素对溃坝后洪水流量、淹没范围、淹没水深等演进过程的影响。结果显示,溃决形式(溃口宽度)及溃决水位、溃决历时都是影响溃坝洪水的重要因素,且梯级电站溃坝后对于距离较近且地势较低的楼心村、大楼村影响最为显著,应采取相应预防措施。

摘要：以惠州抽水蓄能电站上库范家田水库为研究对象,运用MIKE模型与GIS技术,构建了小金河一维河网数学模型、惠城区二维水流数学模型以及一、二维耦合模型,分析了不同工况组合,评估了范家田水库下游惠城区的溃坝洪水风险,并绘制了淹没水深图、淹没历时图、到达时间图和淹没范围图,为惠州抽水蓄能电站溃坝洪水风险预报预警的决策提供了科学有力的支持。

摘要：针对多相大功率变流器需要采集并处理的温度、电流及电压等电气量数量多、空间分布分散的特点,本文设计了一种基于ADS1202的单数据链路的电气量检测方法。采用曼彻斯特码完成单数据链路信号传输,通过FPGA编程实现曼彻斯特码自同步解码,并使用Sink3数字滤波器对电气量进行处理。实验验证了信号调理、转换和后处理的有效性和可靠性,并实际应用于多相大功率变流器装置中电气量的分布检测。

摘要：近年来,日益严重的空气污染正成为影响人们身体健康的危险因素之一。空气质量指数数据可以为政府提供大气环境变化的规律,也可以用于对大气污染的控制和管理。但该数据在采集的过程中不可避免地存在缺失,导致了对其进行数据挖掘的难度升高。为了更加充分地利用已经搜集到的数据,对缺失数据进行补全是非常必要的。然而,现有的补全方法往往在高缺失率情况下表现不佳。基于此提出将缺失矩阵补全问题转换为稀疏矩阵重构问题,并设计了一种基于多维稀疏表示的数据补全方法。该方法首先利用训练数据模拟各种随机缺失情况并用于过完备字典的学习,然后利用学习后字典的上半部分获得具有缺失值的矩阵的稀疏表示,最后将该稀疏表示与字典的下半部分相结合得到重构后的估计矩阵。实验结果表明,所提方法在多维时序空气质量指数数据补全问题上优于传统的矩阵补全方法,尤其是在数据缺失比较严重的情况下具有明显的优势。