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本發(fā)明公開了一種面向超光譜數(shù)據(jù)庫的小波去噪算法，屬于超光譜數(shù)據(jù)的處理方法，用于對帶有噪 聲的超光譜曲線進(jìn)行降噪。本發(fā)明順序包括小波降噪?yún)?shù)選擇、小波降噪。本發(fā)明在小波降噪?yún)?shù)學(xué)習(xí) 過程中充分考慮了超光譜數(shù)據(jù)庫中各種物質(zhì)超光譜曲線的特性，快速的選擇適合超光譜數(shù)據(jù)庫絕大多數(shù) 光譜曲線的小波降噪?yún)?shù)，然后使用選擇得到的參數(shù)對測量到的超光譜曲線進(jìn)行降噪。該方法能快速的 針對各種不同應(yīng)用場景的超光譜數(shù)據(jù)庫選擇與之適應(yīng)小波降噪?yún)?shù)，提高了降噪的效果，提高光譜匹配 的準(zhǔn)確率。

本發(fā)明公開了一種基于分裂算法的湖泊三維水動力-水溫-水質(zhì)模擬預(yù)測方法。構(gòu)建湖泊三維水動力-水溫-水質(zhì)模型，將湖泊離散成若干網(wǎng)格單元，并對網(wǎng)格采用 Arakawa-C 模式布置變量，基于分裂算法將湖泊三維水動力-水溫-水質(zhì)模型中各算子按照其物理波動過程的波頻快慢特性進(jìn)行分類，對低頻慢過程算子采用顯式處理，對高頻快過程算子采用隱式處理，運用分裂算法分步離散求解模型，得到湖泊水域內(nèi)不同位置和時間的三維流場、水溫和水質(zhì)指標(biāo)濃度。本發(fā)明提出的基于分裂算法的湖泊三維水動力-水溫-水質(zhì)模擬預(yù)測方法能較準(zhǔn)確地反映湖

本發(fā)明公開了一種基于光譜擬合與差分算法的光纖傳感動態(tài)信 號解調(diào)方法，包括：掃描得到光譜紋波；對光譜紋波進(jìn)行擬合獲得靜 態(tài)光譜；將光譜紋波與靜態(tài)光譜進(jìn)行差分處理獲得差值信號；對光譜 紋波的極值點進(jìn)行擬合獲得上下邊緣包絡(luò)曲線；對上下邊緣包絡(luò)曲線 進(jìn)行差分處理獲得光譜變化函數(shù)，將差值信號與光譜變化函數(shù)進(jìn)行歸 一化處理，獲得去包絡(luò)后差值信號，根據(jù)掃描速度和初始波長將波長 換算為時間，獲得去包絡(luò)后時域動態(tài)信號。本方法對紋波光譜及其擬 合曲線進(jìn)行差分獲得動態(tài)信號，可以消除諸如溫度、濕度等環(huán)境干擾， 且恢復(fù)的動態(tài)

本發(fā)明公開了一種基于模糊 PI 算法的微電網(wǎng)并網(wǎng)逆變器的控制 方法。該方法包括：（1）采樣當(dāng)前電網(wǎng)電壓、當(dāng)前并網(wǎng)逆變器的輸出 電流和當(dāng)前濾波器的電容電流；（2）確定并網(wǎng)電流指令值；（3）調(diào) 整 PI 控制器的比例系數(shù)和積分系數(shù)；（4）通過修正后的 PI 控制器得 到濾波器的電容電流指令值；（5）通過 P 控制器得到并網(wǎng)逆變器的輸出電壓指令值；（6）產(chǎn)生控制信號控制并網(wǎng)逆變器開關(guān)管的通斷，在 并網(wǎng)逆變器的功率輸出端產(chǎn)生期望的輸出電壓；（7）重復(fù)（1）～（6）， 使并網(wǎng)逆變器的輸出電流始終跟蹤指令值。本

本發(fā)明提出了一種復(fù)合十字形縫隙頻率選擇表面,是一種低插入損耗、寬頻帶、具有空間和頻率帶通濾波性能的頻率選擇表面(FSS)結(jié)構(gòu)。本發(fā)明包含單層和雙層頻率選擇表面結(jié)構(gòu)。其中，單層頻率選擇表面分層結(jié)構(gòu)從上到下依次是：覆銅層、基板層、介質(zhì)層，覆銅層為周期性金屬貼片單元由四腿加載縫隙單元和十字縫隙單元組合而成，單元結(jié)構(gòu)為正方形周期結(jié)構(gòu)；雙層頻率選擇表面分層結(jié)構(gòu)從上到下依次是：覆銅層、基板層、介質(zhì)層、基板層、覆銅層，覆銅層貼片單元以及周期結(jié)構(gòu)與單層頻率選擇表面金屬貼片相同。該頻率選擇表面在結(jié)構(gòu)上具有結(jié)構(gòu)簡單、便于加工和實現(xiàn)的優(yōu)點。

本發(fā)明涉及生物質(zhì)能利用技術(shù)，旨在提供一種超聲波改變濕藻細(xì)胞分形結(jié)構(gòu)促進(jìn)油脂萃取的方法。該方法包括：收獲分形維數(shù)為1.21～1.24、細(xì)胞壁厚度為0.07～0.08μm的濕藻，然后進(jìn)行超聲波輻照改性，控制超聲波輻照功率和時間使?jié)裨逯屑?xì)胞的分形維數(shù)上升為1.46～1.51，細(xì)胞壁厚度減小為0.04～0.06μm；向處理后的濕藻中加入萃取劑，進(jìn)行油脂萃取；所述濕藻細(xì)胞是指含水率在10～90％的微藻細(xì)胞的集合體。本發(fā)明利用超聲波改變濕藻細(xì)胞分形結(jié)構(gòu)促進(jìn)油脂萃取，省去了傳統(tǒng)方法中濕藻細(xì)胞的脫水干燥等高能耗步驟，通過提高藻細(xì)胞分形維數(shù)和降低細(xì)胞壁厚度，使萃取劑對細(xì)胞內(nèi)油脂的萃取效率提高到85-90％。

本發(fā)明公開了一種基于平面分形彈簧結(jié)構(gòu)的 RFID 電子標(biāo)簽射頻天線，其為由多個呈分形彈簧結(jié)構(gòu)的線圈段依次首尾相連形成的閉合線圈。本發(fā)明還提供了基于所述射頻天線的 RFID 電子標(biāo)簽，射頻天線附著于基板上，線圈段的彈簧伸縮方向與其處的基板區(qū)域受到的拉伸方向一致。本發(fā)明還提供了制備所述 RFID 電子標(biāo)簽的方法。本發(fā)明 RFID 電子標(biāo)簽在基板橫向和縱向分別布置有與基板拉伸方向一致的多級彈簧分形結(jié)構(gòu)的射頻天線，存在較大的變形冗余，能夠承受軸向和橫向拉伸與壓縮，具有很大的彎曲變形能力，從而使其可以貼在人體

1、研發(fā)了高效的 S 形軸伸貫流泵裝置結(jié)構(gòu)，高效 S 形下臥式軸伸貫流泵裝置最高效率達(dá) 83.55%；高效 S 形平面軸伸貫流泵裝置，最高效率達(dá) 83.32%。 2、研發(fā)了高效 S 形彎管，名義管道效率達(dá) 95%以上。 3、流道的多參數(shù)協(xié)同求解優(yōu)化技術(shù)，解決了泵與流道的水力耦合約束問題。 3、水泵的變角調(diào)節(jié)預(yù)測技術(shù)。

（1）研發(fā)了系列新型高強高韌鑄造輕合金材料，支撐了復(fù)雜鑄件性能提升。 1）研發(fā)出一種新型高強韌鋁硅合金。開發(fā)出一種新型高強韌鋁硅合金及其制備方法；提出一種混合稀土和Sr元素的復(fù)合變質(zhì)方法，縮小枝晶間距并細(xì)化共晶硅；研究出合適的熱處理制度；闡明了變質(zhì)劑組成與含量對變質(zhì)效果的影響規(guī)律，基于此顯著提高了鋁硅合金的綜合力學(xué)性能。有效解決了現(xiàn)有鋁合金鑄件易發(fā)生的裂紋、伸長率低、屈服強度不達(dá)標(biāo)等缺陷和問題。 2）研發(fā)出一種低成本高強耐熱稀土鎂合金。開發(fā)出一種添加低成本混合稀土的新型多元稀土鎂合金材料；揭示了混合稀土對鎂合金相變規(guī)律的影響機(jī)制；研究出準(zhǔn)晶增強稀土鎂合金的高溫固溶T6熱處理工藝；開發(fā)出兼具優(yōu)良的室溫與高溫力學(xué)性能的低成本稀土鎂合金；解決了現(xiàn)有鎂合金鑄件易產(chǎn)生冷隔、強度低、韌性差等問題。 3）研發(fā)出一種新型高強韌鈦合金。開發(fā)出一種α+β型雙相高強高韌鈦合金，揭示了合金在凝固-熱等靜壓-熱處理過程中微觀組織的演變規(guī)律；研究出調(diào)控相組成及相形態(tài)的雙級固溶時效熱處理制度，形成了以等軸和籃網(wǎng)為主要特征的基體組織，使合金的強度和韌性同步提升。解決了現(xiàn)有鑄造鈦合金強度和韌性偏低、鑄造成形性差等問題。 （2）研發(fā)了鑄造全流程模擬仿真系統(tǒng)，提出了高效的單件化鑄造數(shù)值模擬方法，實現(xiàn)了高性能復(fù)雜鑄件的數(shù)字化工藝設(shè)計。 1）提出了一種鑄造原輔材料熱物性參數(shù)高精度求解方法。提出了基于實驗測溫與數(shù)值模擬反求的熱物性參數(shù)求解方法，實現(xiàn)了面向數(shù)值模擬的熱物性參數(shù)高精度求解；建立了反熱傳導(dǎo)法求解鑄件/鑄型界面換熱系數(shù)的數(shù)學(xué)模型,降低了界面關(guān)鍵參數(shù)求解誤差；研發(fā)了高精高效的熱物性參數(shù)反求平臺-華鑄PIS，創(chuàng)建了鑄造原輔材料高精度熱物性參數(shù)數(shù)據(jù)庫。 2）研發(fā)了鑄造合金熔煉-復(fù)雜鑄件充型凝固-熱處理的鑄造多物理場全流程高效模擬平臺。建立了電磁、速度、壓強、濃度、溫度的多物理場耦合數(shù)學(xué)模型，自主研發(fā)了從鑄造合金熔煉到復(fù)雜鑄件充型凝固到熱處理的鑄造全流程模擬仿真平臺，為鑄造工藝優(yōu)化提供了工具；提出一種數(shù)據(jù)內(nèi)存動態(tài)自適應(yīng)劃分技術(shù)，解決了SOLA流動場求解數(shù)據(jù)耦合干擾難題，實現(xiàn)了大規(guī)模鑄造流動場模擬問題的并行高效求解。 3）提出縮孔縮松缺陷定量預(yù)測與單件化模擬工藝優(yōu)化方法。提出雙高分配原則縮孔縮松預(yù)測模型，解決了復(fù)雜鑄件縮孔縮松高精度預(yù)測難題；提出了針對高性能復(fù)雜鑄件不同批次的單個鑄件模擬方法，建立關(guān)鍵工藝參數(shù)波動對典型缺陷的多元回歸關(guān)系模型，實現(xiàn)了基于單件化模擬仿真的高性能復(fù)雜鑄件缺陷控制與工藝優(yōu)化。 （3）建立了鑄件生產(chǎn)全生命周期的單件化柔性化質(zhì)量管理模型，實現(xiàn)了高性能復(fù)雜鑄件質(zhì)量問題的單件化、全過程、全要素溯源。 1）創(chuàng)建了基于PLM理論和TQM理論的鑄件單件化管理模型。基于產(chǎn)品全生命周期PLM理念以及多智能體技術(shù)，構(gòu)建了鑄造串并聯(lián)多工位單件化的缺陷溯源模型；建立鑄件單件及作業(yè)過程信息模型和組批、混批、拆批模式下單件自動生成、感知、標(biāo)記、進(jìn)度跟蹤的控制機(jī)制，實現(xiàn)高性能復(fù)雜鑄件單件化缺陷溯源。 2）創(chuàng)建了支持業(yè)務(wù)即時重構(gòu)的參數(shù)配置式多維度鑄造柔性化管理模型。創(chuàng)建了支持鑄造數(shù)字化管理系統(tǒng)業(yè)務(wù)即時重構(gòu)的參數(shù)配置式多維度鑄造柔性化管理模型，解決了剛性管理系統(tǒng)可重用性低、應(yīng)變能力弱和實施周期長的難題，支撐不同領(lǐng)域不同類型鑄造企業(yè)隨環(huán)境變化、自身發(fā)展等柔性進(jìn)行的組織變革、流程變更和管理改善，實現(xiàn)了企業(yè)按需柔性化管理。 3）創(chuàng)建了基于TLBO\GA\BSA元啟發(fā)式算法優(yōu)化理論的鑄造智能化管理模型。創(chuàng)建基于改進(jìn)性教與學(xué)算法（TLBO）、遺傳算法（GA）、回溯搜索算法（BSA）等元啟發(fā)式算法優(yōu)化理論的鑄造智能化管理模型和技術(shù)，解決了鑄件異步熱工序組爐復(fù)雜條件下工序生產(chǎn)調(diào)度IPPS組合優(yōu)化難題，實現(xiàn)了系統(tǒng)智能決策管理以及多品種大容量鑄件高效生產(chǎn)。

輕石腦油、芳烴抽余油經(jīng)預(yù)分餾得到C6~C8正異構(gòu)烷烴，因正/異構(gòu)烷烴沸點接近，采用精餾分離工藝進(jìn)一步得到含量>99.5%以上的高純度C6~C8溶劑油產(chǎn)品，分離難度大、能耗高。本研究室自主研制和開發(fā)反擇形吸附劑及吸附分離技術(shù)，進(jìn)一步脫除預(yù)分餾產(chǎn)物中微量的異構(gòu)烷烴，得到99.5%以上的高純度正構(gòu)烷烴產(chǎn)品，副產(chǎn)異構(gòu)烷烴產(chǎn)品可做調(diào)和油和溶劑油，增加了原料油綜合利用率，提高溶劑油產(chǎn)品的附加值。經(jīng)過試驗研究和可行性分析，解決了吸附劑制備和再生等關(guān)鍵技術(shù)難題，已完成小試。