基于某海上风电塔进行现场监测、有限元模拟及室内振动台试验研究，考虑桩-土相互作用并对结构进行精细化数值模拟分析，研究了不同冲刷深度下结构自振周期的变化及不同冲刷深度对结构地震动作用下动力响应的影响规律.现场监测结果表明：6#风机结构受海水冲刷严重，与同时期建造的15#风机相比振动幅度明显，说明冲刷深度对结构的影响不可忽略.数值模拟分析表明：冲刷深度主要影响结构高阶振型，使结构自振周期变长，增幅最大达33%.由于冲刷致使土层对高柔性结构约束减弱，结构将产生大的振动进而导致风机停摆；在遭遇7度罕遇地震时，应立即停止发电工作.室内缩尺振动台试验与数值模拟所得结果的变化曲线较为均匀，趋势上较吻合，充分验证了数值模拟的准确性

在贝叶斯理论框架下, 提出了一种基于多源数据融合的深埋硬岩隧道围岩参数概率反演方法.首先, 分析硬岩隧道常用的启裂-剥落界限本构模型中围岩单轴抗压强度、启裂强度与抗压强度比及抗拉强度三个参数不确定性来源, 确定其概率统计特征; 其次, 利用粒子群算法优化多输出支持向量机, 建立反映反演参数与隧道监测数据间非线性映射关系的智能响应面; 最后, 结合贝叶斯分析方法构建概率反演模型, 运用马尔科夫链蒙特卡洛模拟算法实现了围岩参数的动态更新.将该方法应用到某深埋硬岩隧道中, 利用反演的围岩参数计算隧道拱顶下沉点、周边收敛点变化值及开挖损伤区深度, 与监测数据吻合较好.结果表明, 该方法可以实现围岩多参数快速概率反演, 更新后的参数可用于硬岩隧道施工安全风险评估与结构可靠性设计

为了验证综采工作面采空区封闭与惰化过程中相关技术参数的合理性，了解注惰过程中各组分气体体积分数分布及扩散规律，掌握其随时间变化特点，依据气流渗透及扩散理论，运用Fluent软件对采空区封闭后惰化过程进行数值模拟，并采用现场取样化验分析的方法对采空区封闭后注惰过程中气体体积分数进行监测.通过对比发现，模拟结果与监测数据基本吻合，验证了模拟结果的准确性.由模拟结果可知：双\U\型通风系统的存在使得采空区内部空间具有较为均匀的风流流场分布；在正常通风情况下，O2、CO2及N2体积分数随距工作面距离的增加而逐步降低，CH4体积分数以下隅角为中心径向逐步增大；随着注惰进程的推移，O2和N2体积分数随着注惰时间的累积逐步升高，CH4和CO2体积分数则反之

利用8-羟基喹啉(8HQ)与铝离子鳌合后形成的鳌合物——8-羟基喹啉铝(AlQ3)能发出强荧光的特性,开发了一种有效地铝合金涂层下腐蚀的监测技术.研究了铝离子浓度及pH对8-羟基喹啉铝(AlQ3)的吸光度及荧光特性的影响.发现了8HQ与Al3+鳌合生成的AlQ3荧光强度随Al3+浓度的变化规律.成功地将8-羟基喹啉加载在LY12铝合金表面,并以透明环氧树脂涂层覆盖.所制备的试样经盐雾腐蚀后表面出现明显的荧光斑点,荧光斑点处用光学显微镜观测可见腐蚀现象,而在可见光下观测并未有明显变化.研究表明:随着腐蚀时间延长,腐蚀程度加深,试样表面荧光现象增强

为解决进行PM2.5质量浓度预测中多因素回归模型的不稳定、神经网络模型的过拟合及局部最小等问题，提出应用支持向量机和模糊粒化时间序列相结合的方法，对PM2.5质量浓度未来变化趋势和范围进行预测.根据PM2.5不同季节的日变化周期模式，确定以24 h为周期的粒化窗宽，利用三角型隶属函数对数据样本进行特征提取作为支持向量机的输入，并在k重交叉验证法下采用网格划分寻找出模型的最佳参数.以2013年3月—2014年2月北京市海淀区万柳监测点四个季节PM2.5的1 h质量浓度监测值为样本数据，应用该方法建立PM2.5质量浓度的时间序列预测模型，并在MATLAB平台下应用LIBSVM工具实现计算过程.结果表明，基于模糊粒化时间序列的预测模型，能较好解决PM2.5机理性建模方式下由于影响因素考虑不全而造成的预测结果不稳定，对模糊粒子拟合效果较好

数控电压源在实际生产中应用和研究设计 远程控制智能电源的研制 以太阳能为第二能源的快速智能充电器研究 智能防盗车锁跟踪系统 基于 Raspberry Pi 的智能家居系统 分布式工厂机器温度无线监测系统 基于 DDS 技术的半导体激光器驱动电路设计 基于 CC1101 的生命搜救系统设计 基于红外报警器的智能导盲杖设计 基于蓝牙无线通信技术的运动监测系统 可自动调谐的瞬变电磁接收线圈前置放大器 高效率便携式光伏太阳能手机充电器 基于 LD3320 的语音翻页笔话筒的设计与实现 清洁能源发电锂电池储能的优化控制 用于电磁法野外布线的便携式定位仪 基于 PVDF 的微小质量称重系统的设计与实现 基于单片机的车库蓝牙门禁系统设计 基于超声波测距的盲人导航耳机设计 基于超声波测距的可追踪托运行李机器人设计

介绍现代信号处理技术的基本原理和工程实用技术。阐述平稳和非平稳信号的特点，信号数学变换的本质，信号正交分解的物理意义和工程背景。内容包括信号的时域分析、频域分析、循环平稳信号分析、时频分析、小波变换及第二代小波变换、经验模式分解等。列举了所介绍的方法和技术在工矿企业中机电设备动态分析与监测诊断方面的应用实例。本书取材先进，实用性强，适合作为高等院校机械工程、仪器仪表和能源动力等专业的研究生、高年级本科生的教材或参考书，也可供从事机电设备动态分析、状态监测、故障诊断、设备管理与维修的广大科技人员使用和参考。 第一章 绪论 第二章 信号的时域分析 第三章 信号的频域分析 第四章 循环平稳信号分析 第五章 非平稳信号处理方法 第六章 连续小波变换及其工程应用 第七章 基于第二代小波变换的信号处理 第八章 基于EMD的时频分析方法及其应用

现有的大坝整体性态评价方法以定性评价为主，主观性较强.针对这一问题，以单测点监控模型的计算值与监测仪器实测值之间的残差为基础，提出采用多测点融合残差表征大坝整体性态.结合信息熵理论研究了不同测点的残差变化规律，从而对各测点残差的融合权重进行了分配，计算了融合残差.通过对融合残差进行分布分析，利用逆向云发生器、正向云发生器建立了表征大坝不同性态的概念云，即评价标准.在此基础上，结合云相似度算法，建立了大坝整体性态的评价模型.算例表明，该模型能够有效识别大坝监测资料中的异常测值，并能够定量、客观地评价大坝整体性态，评价结果合理、可靠，可为保障大坝安全运行提供重要参考

高质量睡眠与儿童的身体发育、认知功能、学习和注意力密切相关，由于儿童睡眠障碍的早期症状不明显，需要进行长期监测，因此急需找到一种适用于儿童睡眠监测，且能够提前预防和诊断此类疾病的方法。多导睡眠图(Polysomnography，PSG)是临床指南推荐的睡眠障碍基本检测方法，通过观察PSG各睡眠期间的变化和规律，对睡眠质量评估和睡眠障碍识别具有基础作用。本文对儿童睡眠分期进行了研究，利用多导睡眠图记录的单通道脑电信号，在Alexnet的基础上，用一维卷积代替二维卷积，提出一种1D-CNN结构，由5个卷积层、3个池化层和3个全连接层组成，并在1D-CNN中添加了批量归一化层（Batch normalization layer），保持卷积核的大小保持不变。针对数据集少的情况，采用了重叠的方法对数据集进行了扩充。实验结果表明，该模型儿童睡眠分期的准确率为84.3%。通过北京市儿童医院的PSG数据获得的归一化混淆矩阵，可以看出，Wake、N2、N3和REM期睡眠的分类性能很好。对于N1期睡眠，存在将N1期睡眠被误分类为Wake、N2和REM期睡眠的情况，因此以后的工作应重点提升N1期睡眠的准确性。总体而言，对于基于带有睡眠阶段标记的单通道EEG的自动睡眠分期，本文提出的1D-CNN模型可以实现针对于儿童的自动睡眠分期。在未来的工作中，仍需要研究开发更适合于儿童的睡眠分期策略，在更大数据量的基础上进行实验

一、土壤组成 土壤矿物质、有机质、水、空气 二、土壤背景值 土壤背景值又称土壤本底值。它代表一定环境单元中的一个统计量的特征 值。背景值这一概念最早是地质学家在应用地球化学探矿过程中引出的。背景值 指在各区域正常地质地理条件和地球化学条件下元素在各类自然体(岩石、风化 产物、土壤、沉积物、天然水、近地大气等)中的正常含量。在环境科学中,土 壤背景值是指在未受或少受人类活动影响下尚末受或少受污染和破坏的土壤中 元素的含量。当今,由于人类活动的长期积累和现代工农业的高速发展,使自然 环境的化学成分和含量水平发生了明显的变化,要想寻找一个绝对未受污染的土 壤环境是十分困难的,因此土壤环境背景值实际上是一个相对概念