首先从绿色通信入手, 对网络能量效率的国内外研究现状进行了分析. 在此基础上, 对超密集网络的关键性能指标, 即能量效率的各种定义进行了梳理, 为建模奠定了基础. 其次, 讨论了网络能量效率建模和优化过程中经常使用的4种理论模型: 随机几何、博弈论、最优化理论和分数阶规划. 并综述了能效提升的技术, 包括高能效部署与规划、高能效基站休眠、高能效用户关联、高能效资源管理、高能效传输方式. 最后, 指出未来的可能的技术挑战: 网络能效理论与超密集网络体系架构、超密集小基站高能效覆盖机理、超密集网络的柔性资源匹配机理、移动用户群体行为建模与高能效服务方法. 通过研究超密集网络高能效覆盖机理和柔性资源匹配机理, 为未来无线通信网络建模和分析提供设计依据与技术支撑

对高炉灰在直接还原焙烧-弱磁选工艺中用作印尼某海滨钛磁铁矿还原剂的可行性及其机理进行研究.结果表明,以萤石为添加剂的条件下,高炉灰可代替煤做还原剂,通过高炉灰与萤石的共同作用,可以在直接还原过程中提高还原铁粉中铁的回收率及品位并降低TiO2质量分数,同时回收高炉灰中铁.三种不同产地高炉灰还原效果的比较表明,高炉灰性质对还原效果有影响.在相同用量条件下,津鑫高炉灰(JX)还原效果最好;在JX高炉灰用量30%、萤石用量10%、焙烧温度1250℃以及焙烧时间为60 min时,焙烧产物通过两段磨矿和两段磁选,最终得到最佳的还原铁粉中铁品位为91.28%,TiO2质量分数降至0.93%,包括海滨砂矿和高炉灰中铁的铁总回收率达到89.19%

利用高温高压湿气环路研究了L80钢在高气相流速湿气环境中的腐蚀-冲蚀行为.利用腐蚀失重法测试了L80挂片在气速30 m·s-1,含水率0.0007%,CO2分压0.5 MPa及55℃的工况下,分别在不同的腐蚀周期下的腐蚀速率.利用激光共聚焦显微镜对试样表面形貌进行了观察,利用扫描电子显微镜对腐蚀产物形貌进行观察,利用X射线衍射及能谱仪对腐蚀产物组成进行了分析.结果表明,L80钢在高气相流速湿气环境下腐蚀失重严重,腐蚀后试样表面出现大量的微小蚀坑,随着实验周期的延长蚀坑会不断长大.该工况下产生的腐蚀产物主要成分为Fe3C和FeCO3

为探究洛带古镇隧道瓦斯爆炸下洞口衬砌致损机理，对隧道内积聚瓦斯等效、量化研究，采用LS-DYNA建立与洞门几何结构一致的流固耦合数值模型并验证，以RHT模型模拟混凝土并修正参数，对爆炸过程中冲击波的传播特征及强度、洞门致损机理研究分析，并将模拟结果与实际情况对比.研究表明：爆炸冲击波在隧道内无规则的反射效应使其强度剧增、流场复杂，局部位置有聚焦现象，隧道内高压达1.2~2.4 MPa；传播过程中，靠衬砌一侧冲击波运动速度较快，形态也由“球状”变为“喇叭”状；当以平面波形态传至洞门时，拱顶冲击波强度增加56%，达2.8 MPa，并在削竹式洞门周边发生衍射；自隧道传出后，强度逐渐降低，边墙及底板处的冲击波沿纵向径直射出，拱部冲击波向斜上方运动，形成“蘑菇云”.爆炸作用下，衬砌曲边墙脚处完全破坏；爆心距7 m范围内衬砌受损严重；7~15 m范围内拱部几乎未受损；洞门受损严重.缺少围岩的约束作用，洞门拱顶Y向、拱脚X向位移分别达0.26和0.14 m，迎爆面、背爆面拉应力分别介于7.9~31.5 MPa、4.9~15.6 MPa，背爆面出现多个应力峰值，洞门主要为受拉致损.经对比，洞门损伤特征的数值模拟结果与现场实际情况基本一致，可为后续的衬砌灾害处治提供依据

第四节 非均相体系分离的强化

2.1电阻串并联的等效变换 2.2电压源与电流源及其等效变换 2.3支路电流法 2.4节点电压法 2.5加原理 2.6戴维宁定理与诺顿定理 2.7受控电源电路的分析 2.8非线性电阻电路的分析

21.1数字电路概述 21.2晶体管的开关特性 21.3分立元件门电路 21.4TTL门电路 21.5MOS门电路 21.6逻辑代数 21.7组合逻辑电路的分析与综合 21.8加法器 21.9编码器 21.10译码器及显示电路 21.11数据分配器及数据选择器

一、境界与分区 上界—膈下界骨盆上口 断层:上界—膈穹下界—第五腰椎椎间盘分区:九区、四区 二、腹膜腔及腹腔器官: 腹膜:分脏层、壁层。形成腹膜腔、网膜、系膜、韧带、陷凹、间隙

一、连续时间傅里叶级数及其性质 二、连续时间傅里叶变换及其性质 三、周期信号和非周期信号的频谱分析 四、连续时间LTI系统的频域分析 五、抽样和抽样定理

采用旋转柱体法对不同类型的含氟连铸保护渣黏度进行检测，并基于Arrhenius方程通过非线性回归分析建立了新的黏度预测模型，分析了组分变化对黏度的影响。结合模型计算和实验检测，建立了CaF2?Na2O?Al2O3?CaO?SiO2?MgO渣系的等黏度图。结果表明，与传统的含氟连铸保护渣黏度预测模型相比，该模型计算的偏差在10%以内，当渣中w（CaF2）超过20%时，偏差逐渐增大，主要由于氟化物挥发造成炉渣成分变化，最终黏度实测值与炉渣初始成分不符，造成模型无法对黏度有效预测。此外，研究发现，CaF2的增加能显著降低炉渣黏度，而Al2O3和Na2O对黏度的影响受CaF2含量的限制。当w(CaF2)>17%，炉渣黏度随Al2O3含量增加而减小，当w(CaF2)<17%，Al2O3的增加使炉渣黏度显著增大；当w(CaF2)>11.5%，炉渣黏度随Na2O含量增加显著下降，当w(CaF2)<11.5%，Na2O含量变化对黏度的影响并不明显。此外，该等黏度图表明低黏度区w(CaF2)接近14%。通过调整等黏度图中各组分比例，可以改善保护渣的黏度和流动性，供钢铁工业应用