[!--title--]

来源 :湖北工业大学 | 被引量 : [!--cite_num--]次 | 上传用户:[!--user--]
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
[!--newstext--]
其他文献
甲醛和二羰基化合物是重要的含氧挥发性有机物(OVOCs),在大气环境中化学特性非常活跃,但目前大气环境中甲醛和二羰基化合物的来源存在缺失,造成其低估。生物质燃烧即其重要一次排放源之一,且排放了大量的甲醛和二羰基化合物二次生成前体物。为此,本研究选取了华南地区水稻、甘蔗、桉树茎叶和楠竹茎叶四种典型生物质为研究对象,通过模拟燃烧试验,对甲醛和二羰基化合物的排放特征、影响因素、其前体物排放特征等进行了分
房地产行业作为典型的资金密集型行业,大量资金的涌入使其隐藏着巨大的财务风险,而且因为受到政府对该行业一系列的调控政策影响,使得房地产企业面对的财务风险形势愈发严峻。2018年,作为行业知名的大型公司光耀集团因为资金链的断裂而无法经营下去申请破产;2019年6月,拥有百亿资产的上市房企银亿集团在负债规模达到500亿元的重压下,进行了破产重组。在上市大型房地产企业接连出现财务危机的环境下,中小型房地产
随着当今工业流程的不断发展,大规模、复杂化系统的出现促进一种有效解决大系统控制问题的方法,即分布式模型预测控制(DMPC)方法应运而生。DMPC具有计算负担小、容错率强、可扩展性高的优点,而DMPC算法的设计思想主要是在保证系统稳定性的前提下,采用简单的系统通信方式和较少的通信负担达到最优的控制性能。本文主要围绕DMPC系统拆解方式和DMPC算法的改进来进行研究,主要进行如下工作:在进行DMPC系
在布匹的生产过程中,由于生产工艺等原因往往存在一定的瑕疵产品,对产品声誉有着很大影响,因此布匹瑕疵检测是生产过程中十分重要的一环。目前布匹瑕疵检测主要是由人工完成的,但是人工检测有缺乏一致性、检测效率低等缺点。近年来随着深度学习的快速发展,基于卷积神经网络的目标检测算法展现出了优异的性能并且已经广泛应用现实生活中。本文针对布匹中存在的小瑕疵占比多、瑕疵尺度差异大、产品本身的花色背景繁多且复杂等问题
本论文以扎哈泉地区上干柴沟组沉积及储层特征为研究对象,综合运用岩相古地理学、沉积岩石学、石油地质学理论与方法,对该区上干柴沟组的沉积相及其演化、储层特征进行了系统研究。研究认为扎哈泉地区上干柴沟组主要为三角洲—湖泊沉积体系,发育浅湖亚相、半深湖亚相、辫状河三角洲前缘亚相和重力流水下扇沉积,其中浅湖亚相滩坝砂体位于研究区的中部,是主要储层砂体类型。研究区西侧和东南部发育辫状河三角洲前缘沉积,深湖亚相
数学教学重点培养学生的数学核心素养,关注数学核心素养教学,应该寻找最贴切的教学载体,其中以代数思想、符号化思想、模型思想、数学运算为核心的方程学习,能够较好的贯彻数
悬架系统对汽车的舒适性以及操纵稳定性具有决定性作用。半主动悬架相较于被动悬架阻尼可调,对于不同的路况可以进行实时适应调节;与主动悬架相比,结构简单,成本较低,可以达到接近主动悬架的控制效果;因此成为研究热门。硬件在环仿真作为一种半实物仿真,相比于纯软件仿真,仿真结果更接近现实条件,结果更具实际意义;相比实车试验,试验条件可控,重复度高,周期短,费用低,且可避免高危险的极限工况试验。目前,对于实现快
随着“城乡一体化”举措的实施,市民的生活水平不断提高,天然气的使用逐渐增多。因甲烷无色无味,当空气中甲烷浓度极低时,非常灵敏的甲烷传感器也可能会产生漏报、误报问题,或者是信号微弱无法预警。若室内无人,即使传感器精确报警,燃气泄漏也不能得到及时处理,一旦泄露就会引发安全事故。因此对甲烷浓度的无线监测具有非常重要的现实意义。本文主要研究内容如下:为了解决甲烷传感器漏报、误报或有报警但不能及时发现等问题
现如今科技水平飞速发展,各行各业都在逐步使用人工智能技术,针对智能技术的研究也已有许多较为成熟的算法。本文在传统蚁群算法的基础上进行改进优化,目的是为了提升算法的寻优性能,并针对无人艇路径规划提出相应的解决方法。传统蚁群算法是根据蚁群觅食的行为研究所得,算法逻辑是基于蚂蚁协同完成觅食任务而提出的一种仿生学随机算法,用于解决搜索寻优类问题。算法搜索的核心元素是蚁群中个体所释放的信息素,通过信息素对遍
随着安卓智能设备的快速普及,“碎片化问题”极大的提高了安卓应用的测试成本。许多企业纷纷使用第三方的自动化测试服务。对于测试服务提供商来说,如何应对不同客户需求的差异,应对客户需求变化的风险,成了亟待解决的问题。与此同时,越来越多的互联网企业开始实施中台战略,以追求更为坚固的基础设施、更为通用的公共服务、更为灵活的项目架构。但是很少有人关注测试中台系统,尤其是对于安卓应用测试这种强依赖于物理设备资源