摘要：冰蓄冷空调系统对电网调峰及改善用冷经济性有重要作用。该文通过对盘管式冰蓄冷系统的蓄冰过程研究发现,蓄冰过程包含两个明显阶段:第1阶段,10.0到4.0℃过程中,水的密度随温度降低而增大,4.0℃冷水迅速聚集到蓄冷单元底部,并逐渐充满整个水域;第2阶段,4.0到0℃过程中,水的密度随着温度降低而减小。前期,换热管下表面最先出现冰层;后期,随着上方聚集的低温水增多,换热管上表面开始产生冰层。该实验中,当蓄冰过程进行到100 min时,换热管上下表面冰层厚度均达到8.56 mm。之后,上表面冰层厚度逐渐超过下表面。该研究揭示冰蓄冷单元内部自然对流及4.0℃时水的密度逆转对结冰过程的影响规律,对盘管式冰蓄冷系统的优化设计及运行控制有一定指导意义。

摘要：如何消除数据中心的局部热点是困扰数据中心行业的关键问题之一.本文采用主动地板(AVT)来抑制局部机架热点现象,并将数据中心AVT控制问题抽象为马尔可夫决策过程,设计了基于深度强化学习的主动地板最优控制策略.该策略基于模型深度强化学习方法,克服了传统无模型深度强化学习方法采样效率低的缺陷.大量仿真实验结果表明,与经典无模型(PPO)方法相比,所提出的方法可迅速收敛到最优控制策略,并可以有效抑制机架热点现象.

摘要：放牧是内蒙古草原的主要利用方式,对草地植物群落具有重要影响,然而内蒙古草原植物群落特征对放牧的综合响应模式仍不清楚。基于76项研究数据,本研究对不同放牧强度、不同草地类型和不同放牧年限下,内蒙古草地植物群落特征和土壤理化性质进行meta分析,以期综合评价内蒙古草地对放牧的响应模式。结果表明:放牧显著降低了植物地上/地下生物量、盖度、高度、密度、物种丰富度、Shannon-Wiener多样性指数、Pielou均匀度指数、Simpson多样性指数和土壤含水量,且负效应随放牧强度和放牧时间的增加而增强。放牧对植被稀少、环境承载力低的草地(如荒漠草原、沙地等)具有更大的负效应。该研究表明内蒙古草地植物群落特征对放牧的响应受多个因素调控,应根据不同类型的草地制定适宜的放牧强度和放牧时间以实现草地的可持续利用。当前的放牧研究中放牧强度标准不统一,使不同研究之间难以比较,有些研究缺乏实验重复,研究结果不具有统计学意义。探索放牧强度的统一量化标准将是今后放牧研究中重要且具有挑战性的问题,同时实验设计的合理性也应受到重视。

摘要：彩色马铃薯较普通栽培马铃薯具有更丰富的营养物质,特别是富含抗氧化物质花青素,是近年来育种家研究的焦点。迄今为止开发的马铃薯SSR引物数量有限,特别是彩薯相关的SSR引物。本研究基于马铃薯全基因组序列利用MISA软件对SSR位点进行了分析。研究发现,在马铃薯全基因组序列中共获得218,997个SSR位点,平均3.39 kb出现一个SSR位点。单核苷酸是主要重复类型,占总SSR的62.05%,其次是二核苷酸和三核苷酸,所占比例为22.39%和13.11%。6种核苷酸类型的重复次数分布在5~746次,以5~10次为主,占总SSR的60.9%。在检测到的全部SSR中,共获得215种基元类型,除六核苷酸重复类型外,其他5种核苷酸重复类型的优势基元均以含有A/T-的基序为主。SSR基序长度主要分布在12~20 bp之间,占全部SSR的43.19%。通过Primer 5共设计出100对SSR引物,利用彩薯双亲的DNA初步筛选出48对可以扩增出条带的引物,有效扩增率达48%。进一步验证引物的有效性,随机选择F2群体的6个单株进行PCR扩增,筛选出条带清晰稳定,多态性较高的引物26对,平均多态性比率为72.52%。本研究结果表明马铃薯全基因组SSR位点数量丰富、类型多样,具有中等的多态性。开发的引物多态性较高,可用于彩色马铃薯SSR标记的开发,遗传多样性分析和指纹图谱构建等方面的研究,为进一步挖掘花青素含量相关基因提供科学依据。

摘要：区块链技术因其不可篡改和可追溯性等特点,在数据完整性保护方面具有很大优势。在数据量较大的日志数据保护场景中,数据的真实性、完整性、机密性都有很高要求,而现有方法并不能兼顾。因此,设计了一种基于区块链智能合约的日志安全保护模型,提出日志数据微观保护环境(micro log data protect environment,MiLDPE)和日志数据宏观保护环境(macro log data protect environment,MaLDPE)的概念。MiLDPE是用硬件SGX技术实现可信计算的区块链节点,其确保日志数据仅能在产生它的节点上审计。MaLDPE是一个多MiLDPE节点组成的去中心化区块链集群,由一组智能合约实现日志数据访问控制,并通过随机节点选择算法保障日志数据的完整性和机密性。通过大量实验研究,证实该模型性能达到了预期要求。

摘要：为研究柱端掺加聚乙烯醇纤维(PVA)的水泥基中长柱在地震作用下柱端截面绝对曲率与塑性铰长度,对11根PVA纤维水泥基复合材料(PVA-FRCC)柱进行低周反复荷载试验。结果表明,掺入PVA纤维后,柱的裂缝控制能力明显提高,PVA纤维在改善柱裂缝形态方面的作用明显优于纵筋与箍筋;增大纤维体积掺量、PVA-FRCC设置高度、体积配箍率及纵筋配筋率,试件的曲率延性系数增大,下部截面的转动能力提高,此提高作用在加载后期表现得更加充分;纵筋配筋率一定时,采用掺加纤维并设置较少箍筋的方式比单纯设置较多箍筋的方式对提高构件截面延性和改善裂缝形态更有效。最后通过线性回归分析,给出曲率延性系数和塑性铰长度的拟合公式。实际设计中,根据结构抗震等级,PVA-FRCC柱端箍筋加密区或PVA纤维加强区的长度可取为(1.0~1.5)h、柱净高的1/4及500mm三者的最大值。

摘要：以剪跨比、配筋率和轴压比为研究变量,对7根聚乙烯醇纤维增强水泥基复合材料(PVA-FRCC)中长柱(以下简称PVA-FRCC柱)进行拟静力试验,研究了地震作用下试件的裂缝形态、变形、耗能和抗损伤能力。结果表明:PVA-FRCC柱具有优良的裂缝控制能力和卸载后裂缝闭合能力;PVA-FRCC具有较好的延性、较强的变形和耗能能力,其弹塑性极限位移角最大可达1/13;剪跨比较大的试件虽承载力较低,但由于PVA纤维的增韧作用,试件达到峰值荷载后具有优良的耐受变形能力和抗损伤能力;当配筋率提高时,柱的承载力、变形和抗损伤能力均提高;增大的轴压比明显降低了试件的变形、耗能和抗损伤能力。当PVA纤维体积分数为1%时,具有较小轴压比和适中剪跨比与配筋率的PVA-FRCC柱综合性能最优。本文提出的改进Park-Ang损伤模型符合边界条件,且反映的损伤发展趋势与试验现象相符,可较好地评价PVA-FRCC柱的损伤状况。

摘要：DNN-HMM作为语音识别中的一种混合建模技术,由深度神经网络和隐马尔可夫模型组成。在使用蒙古语语料库构建DNN-HMM声学模型的过程中,为了研究DNN-HMM结构对蒙古语声学建模的影响以及蒙古语语料库规模与DNN-HMM声学模型结构的关系,通过设计DNN-HMM声学模型中DNN的结构,该文提出Rectangle DNN-HMM、Trapezoid DNN-HMM、Polygon DNN-HMM和Hourglass DNN-HMM四种结构的DNNHMM声学模型,并以Kaldi实验平台为基础进行实验,选取音素作为建模单元,使用三种规模的蒙古语语料库分别构建四种结构的DNN-HMM声学模型。深度结构和宽度结构实验结果表明,深度为6层的Polygon DNNHMM结构适合蒙古语声学模型建模;随着语料库规模的增大,通过适当增加声学模型的宽度,可以使声学模型的每一层都能学习到更丰富的语音特征,提高语音识别的准确率。

摘要：提高区块链系统吞吐量是广泛应用区块链的关键问题之一。针对以上问题,将分片技术应用到区块链系统中,通过使区块链并行处理事务提高区块链的吞吐量。将区块链分片选择问题建立为马尔科夫决策过程(Markov decision process,MDP),并设计了基于深度强化学习(deep reinforcement learning,DRL)的区块链分片最优选择策略(branching dueling Q-network shard-based blockchain,BDQSB)。所采用的BDQSB算法克服了传统DRL算法行为空间维度高、神经网络难以训练的缺点。仿真实验结果表明,所提出的方法可以有效降低行为空间维度,提高区块链处理事务的吞吐量和可扩展性。

摘要：[目的]研究库布齐沙漠中段沙区光伏阵列扰动下地表形态变化规律及其与风环境的关系,为科学制定沙区光伏电站次生风沙危害防治技术方案提供理论依据。[方法]运用风洞试验方法,分析光伏阵列与风向之间夹角为0°,45°,90°,135°和180°时光伏阵列地表蚀积空间分布规律和地表形态剖面特征。[结果]夹角为±90°时,迎风侧前两排电板区域地表蚀积变化表现为风蚀以中度和重度为主,堆积以轻度为主。第3—5排电板区域在前两排电板的遮蔽作用下风沙活动强度大幅降低。夹角为±45°时所有电板区域蚀积变化规律较为相似;45°时蚀积变化表现为风蚀以中度和重度为主,堆积以中度和轻度为主,小范围出现重度堆积现象;-45°时风蚀和堆积均表现为以轻度和中度为主。以8m/s风速条件为例,不同夹角条件光伏阵列地表蚀积强度表现为:45°>90°>-45°>-90°>0°。夹角为0°时最小,蚀积变化极差仅为1.265cm。夹角为45°时最大,蚀积变化极差可达5.429cm。夹角绝对值相等符号相反风况条件下,夹角为正值相较负值时光伏阵列地表风沙活动更为强烈。夹角为45°时蚀积强度是夹角为-45°时的1.566倍,夹角为90°时则是夹角为-90°时的1.269倍。[结论]沙区光伏阵列次生风沙危害的防治技术方案设计应充分考虑区域主害风向条件。