摘要：【目的】土地利用变化是导致生态系统服务及其关系变化的重要影响因素,探讨土地利用变化对生态系统服务影响具有重要意义。【方法】本研究基于2000和2015年天津市土地利用数据,结合区域发展规划,采用GeoSOS-FLUS模型预测2030年3种不同情景下的土地利用格局,并利用InVEST模型评估生态系统服务及权衡/协同关系。【结果】(1)2015-2030年,自然发展情景下城市继续扩张,建设用地增加27.68%,耕地下降11.47%。生态规划情景下城市扩张减缓,建设用地增加7.97%,林地、草地、水域和灌丛共增加2.02%。城市快速发展情景下建设用地和耕地基本保持稳定,水域面积增加4.78%。(2)2015-2030年不同情景下天津市综合生态系统服务指数均呈现下降趋势,其中自然发展、生态规划和城市快速发展情景下综合生态系统服务指数分别为0.172、0.181、0.180。(3)2015-2030年不同情景下4种生态系统服务的权衡/协同关系方向未变,但强弱发生了复杂的变化,总体上生态规划情景下协同关系更强,自然发展情景下协同关系更弱。【结论】本研究建议天津市未来应控制城市扩张速度、优化当前土地利用结构、增强生态环境建设。研究结果可为天津市生态系统管理提供理论基础。

摘要：为了解决道岔设备智能故障诊断中特征指标难以提取以及模型训练时间较长的问题,以ZDJ9型转辙机带动的道岔设备为研究对象,以转辙机功率曲线为数据基础,提出一种基于参数优化变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)和改进最小二乘支持向量机(Least Squares Support Vector Machines,LSSVM)的道岔故障诊断方法。首先,采用鲸鱼优化算法(Whale Optimization Algorithm,WOA)优化VMD参数,得到模态(Intrinsic Mode Functions,IMF)分量个数和惩罚因子的最优参数组合。其次,计算IMF分量与功率曲线的相关系数,优选相关性较大的前3阶IMF分量,并计算功率谱熵、模糊熵及包络熵值,建立多特征融合样本数据库。最后,针对麻雀搜索算法(Sparrow Search Algorithm,SSA)易陷入局部最优的问题,通过改进Tent混沌映射初始化策略随机生成种群,正余弦算法(Sine Cosine Algorithm,SCA)更新追随者的位置,并采用改进SSA优化LSSVM算法的惩罚因子和核函数方差,构建基于TSSSA-LSSVM的道岔故障诊断模型。实验结果表明:所提道岔故障诊断方法是可行的,采用多特征融合能够更加全面地提取道岔典型故障特征,反映道岔的真实运行状态,提高了故障诊断准确率,而且较TSSSA-SVM,PSO-LSSVM,GWO-LSSVM以及SSA-LSSVM等方法具有较高的故障诊断准确率、召回率以及较低的漏报率,减少了模型训练时间,完全满足现场道岔故障导向安全的原则,具有更好的故障诊断性能,对现场道岔设备的故障维修具有一定的指导意义。

摘要：针对道岔故障特征不易提取以及道岔故障诊断准确率较低的问题,提出一种格拉姆角差场(Gramian Angular Difference Fields, GADF)与二维卷积神经网络(Two Dimensional Convolutional Neural Network, 2D CNN)-改进支持向量机(Support Vector Machine, SVM)的道岔故障诊断组合方法。首先,结合现场实际应用情况,选取道岔设备正常转换与典型故障的转辙机功率曲线,建立转辙机功率曲线样本数据库;采用GADF编码将一维转辙机功率曲线信号转换为具有时间相关性的二维特征图,分别选择16×16、32×32以及64×64大小的特征图并提取图像数据。其次,在LeNet-5模型的基础上设计2D CNN网络结构,并将图像数据输入至基于2D CNN的道岔故障特征提取模型中,经多层的卷积层、池化层以及全连接层提取特征指标,建立道岔故障诊断样本数据库。最后,通过北方苍鹰优化(Northern Goshawk Optimization, NGO)算法优化SVM算法的惩罚因子与核函数方差,构建基于NGO-SVM的道岔故障诊断模型。实验结果分析表明,将转辙机功率曲线数据经GADF编码为64×64大小的特征图,并通过2D CNN模型提取道岔典型特征数据,较其他数据处理方法具有较高的故障诊断准确率,同时提高了故障诊断实时性;将建立的道岔故障诊断样本数据库输入至NGO-SVM道岔故障诊断模型,其故障诊断准确率高达97.5%,较其他故障诊断模型具有更好的故障诊断性能,为道岔故障诊断提供了一种新方法,对现场道岔设备的日常维修具有一定的指导意义。

摘要：基于聚合反应动力学和热力学仿真模拟,建立聚四氟乙烯(PTFE)半间歇聚合反应过程动态数学模型,设计反应温度自抗扰控制器,并根据实际过程快速收敛和期望闭环响应要求配置控制器和观测器参数,开展PTFE反应过程温度控制仿真研究。研究结果表明:本文建立的PTFE反应过程数学模型能准确模拟实际PTFE聚合反应过程的特性,所设计的自抗扰控制器能有效实现PTFE半间歇聚合反应过程的温度控制,并能适应外部噪声扰动干扰以及不同批次生产要求,具有控制精度高和鲁棒性强等优点。

摘要：设计了一个高速电压比较器,比较器由前置放大器和带复位端的动态比较器组成。采用charted公司的0.35um/3.3v模型,通过CADENCE进行模拟仿真,电路获得了高速、高分辨率的特性。在100Ms/s的工作频率下电路消耗0.29mw的功耗,并且具有6.5mv的低失调电压。因此,该电压比较器可适用于流水线ADC。

摘要：为模拟实际工业生产中废旧LiFePO_(4)电池回收及其综合应用,本文设计了在酸性条件下对废旧LiFePO_(4)电池正负混合极片中有价金属Li、Cu、Fe的选择性浸出及其产物回收再利用。电池拆解后,将正负混合极片机械粉碎后过筛,得到Cu、Al高含量杂质的正负极混合粉,700℃高温焙烧后,除碳率和除氟率分别为99.03%和99.93%,后对其进行Li、Cu的选择性浸出实验。研究结果表明,浸Li段在H^(+)/Li^(+)的物质的量之比为0.7、浸出温度90℃、浸出时间3 h、液固比为3∶1时,金属元素Li、Fe、Cu、Al的浸出率分别为:91.88%、0.0024%、4.71%、0.11%,实现对Li的有效分离。对浸出液引入饱和Na_(2)CO_(3)作为沉淀剂后,成功回收合成电池级碳酸锂。另一方面,对浸出渣进行450℃焙烧后,滴加浓硫酸控制pH为1.5、浸出温度90℃、浸出时间3 h、液固比5∶1,金属元素Fe、Cu浸出率为:0.11%和92.54%,实现了有价金属Cu的选择性浸出。将处理后的浸铜渣进行酸溶,滴加氨水调节pH至1.8,形成二水磷酸铁,沉淀率可达到95%。焙烧除去二水磷酸铁中的结晶水,得到电池级磷酸铁,纯度为99.48%。

摘要：基于流体子域法,求解带多层刚性隔板圆柱形储液罐中流体的线性晃动模态及频率,引入时变的广义坐标函数,将自由液面波高和流体速度势均展开为广义傅里叶级数,利用多维模态方法即可建立流体非线性晃动的无穷维模态系统,由模态渐进关系可得水平地震激励下的有限维模态系统.基于该模态系统研究了流体的非线性晃动响应,探讨了隔板参数对自由液面波高的影响.结果表明:当隔板内径较小,且靠近自由液面时,隔板对流体晃动的抑制效果较为明显,因此环形隔板是控制流体晃动的一种行之有效的方法.但流体晃动的非线性效应也更加强烈,因此防晃板的设计不能忽略非线性效应.

摘要：利用植物乳植杆菌(Lactiplantibacillus plantarum)、发酵粘液乳杆菌(Limosilactobacillus fermentum)和瑞士乳杆菌(Lactobacillus helveticus)混合菌种进行枸杞果汁发酵。该研究对乳酸菌亚致死修复液的组成和修复温度进行优化,分别针对3株乳酸菌设计特异性引物,利用叠氮溴化丙锭(PMA)-荧光定量聚合酶链式反应(fq PCR)的方法,实时荧光定量检测枸杞果汁发酵过程中乳酸菌活菌数。结果表明,优化修复液的组成为蛋白胨1 g/L、牛肉浸出粉0.3 g/L、氯化钠0.5 g/L、吐温80 0.10 g/L、丙酮酸钠0.09 g/L、过氧化氢酶0.04 g/L、Mg Cl_(2)3 mmol/L、Na_(2)HPO_(4)1 mmol/L、MnCl_(2)2 mmol/L和Fe Cl_(2)2 mmol/L。在27℃条件下培养15 min,乳酸菌亚致死细胞修复率达到97%。利用该方法实现了枸杞果汁发酵过程不同乳酸菌的实时定量检测,为今后枸杞果汁发酵生产过程中的微生物动态监测提供了方法。

摘要：根据海上高温高压酸性气田开发现状,研究了改性铝酸盐固井水泥浆体系的水化特性和防腐能力。结果表明,高炉矿渣的掺入量为30%~40%时,可有效改善铝酸盐水泥浆后期强度衰退的问题,高炉矿渣改性铝酸盐水泥具有耐高温、耐腐蚀、使用寿命长等优点。

摘要：为了解决既有研究缺乏定量分析乘客出行习惯,导致优化线网实施后实际运营效果不理想的现实问题,提出乘客出行习惯成本的概念,并从换乘习惯成本和出行时间习惯成本2个方面进行计算:引入换乘惩罚因子,将换乘导致的不便转化为出行时耗计算换乘习惯成本;定义出行惯性阈值,表征乘客对车内时间的敏感程度计算出行时间习惯成本。建立以考虑出行习惯的乘客出行成本和运营成本最小为目标,以首末站布局、发车频率为约束的线网优化模型,设计改进的多种群遗传算法的模型求解方法。以莱州市公交线网为例进行验证,结果表明,优化方案较优化前总成本下降了1.8%,乘客出行成本下降了15.4%,直达乘客比例提高了19.6%;与未考虑乘客出行习惯的传统模型相比,使用改进模型优化后乘客出行习惯成本下降了43.4%。