摘要：采用实际城市污水在序批式反应器(SBR)中试装置中成功培养出好氧颗粒污泥.颗粒污泥的沉降速率>21 m·h-1,显示了良好的沉降性能.颗粒污泥对化学需氧量(COD)、氮(N)、磷(P)具有同步去除的能力.在3 h的运行周期中,反应器出水COD<50 mg·L-1,氨氮(NH+4-N)<5.0 mg·L-1,总氮(TN)<15 mg·L-1,对TN和总磷(TP)的去除率达到50%.采用共聚焦激光扫描显微镜(CLSM)对好氧颗粒污泥的结构分析表明,好氧颗粒污泥的胞外多聚物(EPS)在整个颗粒污泥中均匀地分布,构成颗粒污泥的骨架.对颗粒污泥的X射线衍射(XRD)分析显示,在好氧颗粒污泥的内部存在许多无机矿物质,在颗粒污泥形成初期,废水中的无机成分可能具有"晶核"的作用.

摘要：通过构建建设项目低影响开发水文模型进行模拟评估,能较好地评价低影响开发设计方案的合理性,辅助优化方案设计。以遂宁市某建筑与小区低影响开发设计方案模拟评估为例,采用SWMM5.1构建水文模型,以多种设计降雨条件作为输入,评估不同降雨工况下设计方案的水文效应,并提出方案优化措施,可为基于模型的低影响开发方案的设计提供参考。

摘要：本文研究了一类考虑并行分区的智能接力拣选系统的储位分配问题,建立了多目标混合整数规划模型,旨在最大化订单拣选量的同时使各分区的工作负荷均衡,从而降低拣选时间。针对问题的特点,设计了求解该类问题的两阶段优化算法。经过对某第三方仓储企业进行实例研究,数值结果表明设计的算法可以有效求解本文的储位分配问题。

摘要：为提高机器人的拟人化程度,提出一种混合驱动的仿人机械臂。将四自由度线驱动机械臂结构与二自由度机器人关节模组巧妙结合构成六自由度混合驱动仿生机械臂,并对其运动学问题进行分析。基于旋量理论建立机械臂的运动学模型,通过基于空间雅克比的牛顿-拉夫森法对机械臂的逆运动学方程进行数值求解,利用Monte Carlo法分析机械臂的工作空间,并在ADAMS软件中完成机械臂的运动学仿真,通过试验对所提出运动学模型的有效性进行了验证。试验结果表明,提出的混合驱动仿人机械臂结构设计可靠,基于旋量理论求解出的运动学方程准确,对仿人机械臂的结构设计与运动学分析具有参考价值。

摘要：无线监测网络节点数量较多,单节点数据量较少,但需要周期性或突发地发送监测数据,对数据的准确性、网络覆盖范围和功耗等有较高的要求。这些特点使得传统的防碰撞方法无法很好地解决无线监测网络中的碰撞问题。设计并实现了一种更为灵活和高效的条件轮询防碰撞方法。在基于条件轮询方法实现的无线监测网络上,实验测试显示:条件轮询防碰撞方法明显优于传统的信道抢占方法。

摘要：如何设计在标准模型下满足适应性选择密文安全(IND-CCA2)的高效公钥加密方案,是公钥密码学领域中的一个重要研究课题.康立等人提出了一个高效的公钥加密方案,并认为他们的方案在标准模型下满足IND-CCA2安全.文中首先对该方案进行分析,通过给出具体的攻击方法表明该方案并不满足IND-CCA2安全.然后对该方案进行改进得到一个新的公钥加密方案,并在标准模型下证明了新方案的IND-CCA2安全性.

摘要：以某248.8m高的框架-核心筒结构为例,研究基于性能的抗震设计方法在超限高层建筑结构设计中的应用。该结构裙楼一侧楼板存在大开洞及穿层柱,主塔楼6-11层设置了斜柱;高度超限、扭转不规则、楼板不连续以及其他不规则,属于I类超限高层建筑结构。首先,建立了超限高层结构在不同地震水准下的性能水平及性能目标;在小震和中震弹性分析的基础上,采用PERFORM-3D软件建立了超限高层结构的纤维分析模型,并进行大震作下的弹塑性时程分析。分析结果表明,结构与主要构件在小震与中震作用下均处于弹性阶段,满足我国规范相关要求。在大震下,结构最大层间位移角在规范允许的范围内;需求能力比分析表明,构件满足既定的性能目标要求;整体耗能分析说明结构处于较低损伤水平。

摘要：基于内容的体育视频分类是高效管理大量体育视频数据的关键步骤之一,为提高体育视频分类方法的正确率及泛化能力,提出一种基于类型标志镜头与视觉词袋模型相结合的体育视频分类方法.首先给出类型标志镜头的定义,并通过类型标志镜头构建该镜头视频帧训练库;然后构建基于视频帧训练库的金字塔视觉词袋模型,将视频帧标志为归一化的词频向量,使用SVM对视频帧进行分类;再通过分析视频帧分类错误的原因及表现形式提出基于时序连续性孤立帧去除算法,以消除视频帧的错误归类.由于体育视频按组合类型可分为单一体育视频与混合体育视频,因此分别提出了单一体育视频及混合体育视频2种分类算法.实验结果表明,文中算法具有实现简单、处理速度快和准确度高的优点.

摘要：针对水下复杂工作环境下机械臂控制性能易受影响,而传统控制方法效果不佳的问题,提出了一种基于模糊RBF(radial basis function,径向基函数)神经网络的智能控制器,用于精确、稳定地控制水下机械臂。考虑到在水扰动环境下,机械臂通常受到附加质量力、水阻力和浮力的影响,运用拉格朗日法和Morison方程,建立包含水动力项的二杆机械臂动力学模型,通过模糊RBF神经网络对水下机械臂动力学方程中的水动力不确定项进行总体识别并拟合,利用模糊系统启发式搜索和RBF神经网络推理速度较快的优点,使水下机械臂系统具有较高的控制精度和较强的自适应性。考虑到水动力项,采用Lyapunov稳定性理论验证了水下机械臂系统的稳定性。最后利用MATLAB对二杆机械臂进行轨迹跟踪控制仿真实验,并对比模糊RBF神经网络与常规RBF神经网络识别方法和传统模糊控制方法的控制效果。仿真结果表明:与常规RBF神经网络识别方法相比,模糊RBF神经网络控制下二杆机械臂关节1的响应时间缩短了91%,相对误差减小了88%,关节2的响应时间缩短了92%,相对误差降低了77%;与传统模糊控制方法相比,关节1的相对误差减小了65%,关节2的相对误差减小了10%。研究结果表明模糊RBF神经网络的控制效果优于常规RBF神经网络识别方法和传统模糊控制方法,可为水下机械臂的控制提供一种精度较高、较有效的方法。

摘要：针对可重构视频编解码处理器ReMAP-2在高清视频编解码应用中对大规模数据吞吐率的需求,提出一种由全双工的帧缓存器及直接内存存取(direct memory access,DMA)组成的高速存储系统.其中帧缓存器由2个4 kbyte存储器构成,每个存储器分为16个存储块,采用二维地址编码,通过数据排列开关对像素数据的重排序,可满足视频编解码算法对子块像素数据快速读取的需求.仿真实验表明。