5G标准下的蜂窝网络正在向异构化、超密集化的方向发展，传统的基于六边形网格模型的研究方法较为理想化且并不精确，越来越不适用于如今的异构网络.针对这个问题，目前常用的方法是使用基于随机几何的泊松点过程来研究异构网络的基站部署，这种方法假设基站的空域分布完全随机，因此得到了覆盖概率的理论下界.但是由于宏蜂窝边缘（盲区）以及热点地区（忙区）等特殊区域中，站点的分布可能形成簇，此时，基于泊松点过程的空域分布将不再准确.针对这个问题，本文使用泊松簇过程研究三层异构蜂窝网络的基站部署与规划.首先，提出基于泊松簇过程的基站部署系统模型，讨论了基于簇分布的基站形成过程；其次，在充分分析用户受到的聚集干扰基础上，采用基于瞬时信干噪比的小区选择机制，推导出了中断概率模型，并讨论了三种特殊条件下的中断概率；最后，通过仿真对比分析了基于泊松簇过程与泊松点过程的中断概率的差异以及信干噪比阈值变化时的中断概率的变化曲线，证明了基于簇的空域基站部署具有更低的中断概率

采用热膨胀仪测试研究了Q450NQR1钢连铸坯5℃·min-1及20℃·min-1冷却速率下的线性热膨胀(ΔL/L0)和热膨胀系数随温度的变化规律.在此基础上,建立了一种基于平均原子体积的相体积计算模型,量化研究了奥氏体相变过程中各相体积分数的变化规律,并在将计算结果与显微组织观察结果对比分析基础上,讨论了连铸冷却速率对铸坯奥氏体相变过程的影响.结果表明:该计算模型可以较为准确地描述铸坯的奥氏体相变过程,适用于多相连续析出相变;随着冷却速率的增大,铸坯热膨胀曲线中对应于铁素体和珠光体析出的两个变化峰向低温区移动,峰值明显增大;冷却速率由5℃·min-1上升至20℃·min-1时,铁素体及珠光体起始析出温度分别降低约32℃和37℃,最终体积分数分别由0.894和0.106变为0.945和0.055

为准确掌握超宽冷轧机不同宽度带钢的板形特征,以某2180 mm超宽冷轧机1900 mm宽度带钢实测板形数据为研究对象,借鉴‘大数据’的思想,结合数据挖掘领域中聚类分析方法,提出基于网格和密度的板形特征聚类方法,并以此方法对几种典型带钢宽度的大量板形实测数据进行分析,得到不同宽度带钢的板形特征.以分段函数对板形特征进行多项式表达,得到不同宽度带钢的板形特征参数化分析结果.提出的基于网格和密度的板形特征聚类与分析方法,能够快速准确地对大量板形实测数据进行分析,提取出长期生产过程中板形缺陷特征并得到参数化表达,从而为冷连轧机,特别是超宽带钢冷连轧机的辊形改进和控制策略优化提供数据基础

针对冷轧带钢生产现场常见的板形翘曲缺陷，应用辛弹性力学方法对因材料纵向延伸在厚度方向上出现不均匀而导致带钢翘曲变形的现象及过程进行了解析研究，通过建立和求解带钢翘曲变形力学模型，推导获得带钢翘曲度大小和不均匀纵向延伸的关系.在选择通用有限元软件验证了基于辛弹性力学方法的带钢翘曲变形力学模型及计算结果的正确性的基础上，计算得到了各个影响因素对翘曲变形的影响规律.计算结果表明，带钢翘曲度大小随着带钢上下表面纵向延伸差和横向与纵向延伸差比值的增大而线性地增大，随着带钢厚度增大而减小，随着带钢宽度增大而呈二次关系增大.最后，应用辛弹性力学方法带钢翘曲变形模型，研究了C翘向L翘的转化现象，建立了C翘转化为L翘的力学模型，获得其转化关系公式，并通过现场实验验证了转化公式的准确性

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第一章 现代电子定位仪器 .2 第一节 罗兰C导航系统. 2 第二节 GPS卫星导航系统. 5 第三节 船舶自动识别系统（AIS）. 16 第二章 雷达定位与导航 .23 第一节 雷达影象的特点. 23 第二节 雷达定位与导航. 27 第三节 雷达使用性能和精度. 30 第三章 回声测深仪 .32 第一节 水声学基础. 32 第二节 回声测深仪. 33 第四章 船用计程仪 .39 第一节 概述. 39 第二节 电磁计程仪. 39 第三节 多普勒计程仪. 41 第四节 声相关计程仪. 44 第五章 磁罗经 .47 第一节 地磁及船用磁罗经. 47 第二节 磁罗经自差. 52 第三节 自差校正. 54 第六章 陀螺罗经 .60 第一节 陀螺罗经指北原理. 60 第二节 陀螺罗经误差及其消除. 72 第三节 安许茨系列罗经. 78 第四节 斯伯利系列罗经. 80 第五节 阿玛一勃朗系列罗经. 82

以连续定向凝固柱状晶组织BFe10-1-1合金在应变速率为0.01~10s-1和变形温度为25~500℃条件下的压缩试验所得实测数据为基础,采用自适应神经网络模糊推理系统(ANFIS)方法,建立了连续柱状晶组织BFe10-1-1合金压缩变形真应力与变形温度、应变速率和真应变关系的预测模型.结果表明:ANFIS模型预测的流变应力值与试验值之间的平均误差为0.75%,均方根误差为2.13,相关系数为0.9996,很好地反映了实际变形过程的特征,而在相同情况下采用传统回归模型预测的平均误差为6.28%,表明ANFIS模型具有优良的预测精度

嵌入式系统硬件体系设计概述 一.嵌入式系统及其硬件体系概述 二.嵌入式硬件体系的基本构成 三.嵌入式硬件体系设计的方法简介 四.嵌入式硬件体系设计的要求与目标 五.一个设计实例（多功能智能型单相电度表） 六.设计参考网站推荐 单片机及其应用设计 数字信号处理器及应用设计 可编程逻辑器件及应用设计 嵌入式硬件系统中的接口设计 嵌入式硬件系统中的测量与控制电路设计 基础电子线路设计 硬件电路的原理图与PCB板图设计 嵌入式系统抗干扰设计

采用摇瓶实验,以氧化亚铁硫杆菌(Acidithiobacillus ferrooxidans,At.f)浸出黄铁矿-黄铜矿,重点研究了基础培养基、矿物配比和粒度组成等因素的影响.黄铁矿能促进黄铜矿的微生物浸出,以采用无Fe 9K培养基效果较好,它对应铜浸出率是9K培养基的1.68倍;采用宽粒级矿物时铜浸出效果较好,且铜浸出率与黄铁矿和黄铜矿的质量比有关,当质量比为2:2时铜浸出率最高可达45.58%;黄铁矿含量大小是影响铜浸出率高低的实质,当质量比小于等于5:2时以At.f菌的氧化作用为主,当质量比为10:2时以硫化矿间的原电池效应为主.浸渣的X射线衍射分析表明,采用无Fe 9K培养基时浸渣中生成的钝化物黄钾铁矾较少,故黄铁矿可以很好地替代9K培养基中的FeSO4,并能与黄铜矿形成原电池效应,从而促进铜的浸出

• 6.1 云数据库概述 • 6.1.1 云计算是云数据库兴起的基础 • 6.1.2 云数据库概念 • 6.1.3 云数据库的特性 • 6.1.4 云数据库是个性化数据存储需求的理想选择 • 6.1.5 云数据库与其他数据库的关系 • 6.2 云数据库产品 • 6.2.1 云数据库厂商概述 • 6.2.2 Amazon的云数据库产品 • 6.2.3 Google的云数据库产品 • 6.2.4 Microsoft的云数据库产品 • 6.2.5 其他云数据库产品 • 6.3 云数据库系统架构 • 6.3.1 UMP系统概述 • 6.3.2 UMP系统架构 • 6.3.3 UMP系统功能 • 6.4 Amazon AWS和云数据库 6.4.1 Amazon和云计算的渊源 6.4.2 Amazon AWS 6.4.3 Amazon AWS平台上的云数据库 • 6.5 微软云数据库SQL Azure • 6.6 云数据库实践 6.6.1 阿里云RDS简介 6.6.2 RDS中的概念 6.6.3 购买和使用RDS数据库 6.6.4 将本地数据库迁移到云端RDS数据库