摘要：乙酸乙酯生产过程中产生大量高浓度有机废水,研究提出将乙酸乙酯废水先汽化,然后在自制复合氧化物催化剂上,在固定床反应器中进行催化氧化净化处理的方法,研究了其反应工艺,并在消除催化剂外扩散影响的前提下,在反应温度为290~410℃,氧气浓度为j=4%下,测定了乙酸乙酯废水催化氧化宏观反应动力学数据,建立了以耗氧速率为变量的宏观反应动力学模型,并拟合得到了动力学模型参数,计算得到的宏观反应活化能为50.17 kJ·mol^-1,模型计算值和实验值吻合较好。表明该模型是显著可信的,可为乙酸乙酯废水催化氧化工业反应器的设计提供参考依据。

摘要：为实现电力系统中SF 6气体的有效监测与控制,本文基于非色散红外原理(NDIR),设计了一种SF 6气体传感器。但是,在实际的测量中,环境的温度与气压差异性容易影响SF 6气体浓度检测装置的检测精度,因此需要采取适当的方法消除环境引起的测量误差。本文采用灰狼智能优化算法—误差反向传播(GWO-BP)神经网络对环境温度与气压变化引起的测量误差进行了补偿,并与其他补偿方法作了比较。分析得出:进行补偿后的浓度数据在0~2000 ppm范围内误差为±15 ppm,满量程误差为0.75%FS,有效提升了传感器的测量精度与稳定性。相较于电路补偿法,该方法有更高的测量精度,并且降低了传感器的体积和成本。

摘要：针对太阳辐射影响探空温度传感器测量精度的问题,设计一种基于24位Σ-Δ模/数转换器的高精度温度测量电路。搭建太阳辐射模拟实验平台并在高低温低气压实验箱中进行实验,提出一种利用Levenberg-Marquardt(L-M)算法拟合出太阳辐射误差修正方程的方法。实验结果表明,该探空温度传感器及其算法将均方根误差从0.88℃降低至0.28℃,提高了探空温度传感器的测量精度,在高空气象探测领域具有一定的应用潜力。

摘要：针对空调能耗受室内外环境多因素影响而难以预测的问题,提出一种基于BP(Back Propagation)神经网络的空调能耗预测与监控系统。该方法将室外温湿度、房间冷热负荷、空调维持温湿度作为BP神经的输入,利用DeST分析并仿真在不同环境条件下的空调能耗。实验结果与样本数据比较可得,两者误差百分比在[-1.319%,1.270%]。为便于算法的实际应用,亦设计一套基于MVVM(Model View ViewModel)架构思想的空调能耗监测系统,并用Java将空调能耗预测方程进行封装。

摘要：目前大多基于时间特征的音乐风格识别问题分类性能不佳.鉴于卷积神经网络(CNNs)捕获信息特征能力较强,本文使用CNN提取音乐信号中的多种特征并进行分类.首先采用harmonic/percussive sound separation(HPSS)算法把原始音乐信号谱图分离成时间特征谐波分量和频率特征冲击分量,并联合原始谱图一起作为CNN的输入;其次对生成图像作仿射变换以及使用PCA改变训练图像中RGB通道的像素值从而扩大数据集;最后设计了CNN的网络结构以及研究了该网络结构中不同参数对识别率的影响.在GTZAN数据集上的实验表明本文的方法可以有效改善使用单一特征的音乐风格识别.

摘要：基于3DS MAX9.0软件平台,运用其内置语言MaxScript进行编程,开发织物组织全自动三维模拟系统并实现三维模拟效果。提出采用织物结构Peirce模型和浮长线相结合的方法作为相应的理论支持,探讨和建立了织物组织结构特征参数和表达要素的方法。通过建立的数学结构模型编写的各类不同组织的通用代码,再由服务器端生成代码实现织物组织三维模拟效果。

摘要：成像帧速率低、系统复杂是声学传感器基阵水下正视声学成像方法存在的主要问题.提出一种基于稀疏传感器基阵成像的方法,能提高成像速率和降低系统复杂性.该方法通过虚拟阵元技术优化设计2-D稀疏传感器基阵,并采用发射基阵同步发射编码信号和接收基阵同步接收回波信号的收发方案.仿真结果表明:与多子阵成像方法比较,该方法能够减少系统的复杂性和保证成像质量.

摘要：为了减小传统雨滴谱观测仪器的体积、重量、成本,并提高雨滴谱的测量精度,提出一种基于等距导电圆环结构的新型雨滴谱探头、Cortex-M3 ARM处理器及高精度低噪声测量电路的雨滴谱仪。雨滴谱仪利用不同直径雨滴引起输出电压的差异进行测量。以Sigmoid函数作为传递函数,利用梯度下降法建立雨滴谱仪的输出电压和雨滴直径的BP神经网络模型,并将基于该模型的算法嵌入ARM处理器,求出雨滴直径。该雨滴谱仪实现了对直径为2.67～5.56 mm雨滴的观测,测量误差小于±0.1 mm。

摘要：为降低太阳辐射误差,提高测温精准度,设计一款用于地面气象观测的强制通风温度传感器防辐射罩。以太阳辐射强度、风速、下垫面反射率作为影响参数,利用计算流体动力学(CFD)方法计算出不同环境因素下的辐射误差。借助BP神经网络算法拟合仿真结果,得到辐射误差值修正方程。分析训练输出与样本输出,两者的绝对误差仅在[-0.002 5,0.002 5],可见BP神经网络的预测精度达到理想范围。最后设计一个基于B/S结构的查询网站,用户可通过该网站付费下载修正前后的历史温度数据以及历史温度曲线。

摘要：从实现室内或者未知环境下的地图导航这一目的出发,设计了一种自主定位的智能小车模型。该类型智能小车搭载数据传感器、Arduino控制器、英伟达（Nvidia）嵌入式控制器以及双目摄像头ZED,基于机器人操作系统（ROS）对小车进行控制与开发,搭建了一个无人车的验证模型,将即时定位与地图构建（SLAM）技术部署在小车上。重点实现了：基于ORB_SLAM2算法的SLAM,基于ROS的智能小车系统的控制,智能小车通过双目摄像头感知环境信息,能够在运动过程中建立所处环境地图模型。实验结果表明,小车能够感知周围环境并建立准确的地图模型。