飞机飞行振动预计技术研究

介绍了飞机飞行振动的主要来源和特征,分析了传统预计方法的不足,针对飞机飞行振动与高度、马赫数和攻角等飞行参数呈非线性关系的特点,提出了基于BP神经网络的飞行振动预计新技术,建立了预计模型,通过8组建模样本训练网络,确定了预计模型中的各个参数值。预计结果和实测飞机飞行振动信号比较分析表明,该方法预计精度高,验证了BP神经网络预计飞机飞行振动的可行性。     

基于网络监管系统的机动车排气污染控制管理

通过建立南京市机动车排气污染网络监管系统,将车辆上牌、尾气年检、路检抽检、公交治理、标志管理、区域限行、维修治理等有关机动车污染控制的工作环节纳入到系统中,实现全过程在线实时监控,以保证工作过程的规范性、检测数据的真实性和监督管理的科学高效性。     

浅析县级环境监测站的污染状况及防治措施

针对目前中国县级环境监测站存在的污染种类及危害,阐明环境监测站是一种不容忽视的污染源,其污染物种类多样、成分复杂、毒害较大,并针对不同的污染提出相应的治理办法,提出对县级环境监测站加强污染防治,推行绿色实验室。     

地市级环保数据网络的安全现状与对策

从地市级环保数据网络的安全现状展开调查,分析网络各个应用可能存在的安全漏洞和安全风险,并分析其解决方法,研究结果将对中国地市级进行环境信息系统的安全运行具有借鉴作用。     

江苏省工业废水排放及其与环境污染治理投资的耦合关系研究

研究了1990年-2007年江苏省工业废水排放与经济增长的动态关系,结果表明1990年-2007年江苏省工业废水排放量呈现在波动中略有上升的趋势,年均增长率显著低于GDP的增长速度,工业废水并未与经济同步增加;采用库兹涅茨曲线对废水排放量与人均GDP之间的关系进行拟合发现,目前江苏省人均GDP已经超过转折点水平,因此今后一段时期随着经济的发展,废水排放量呈现下降趋势,说明江苏省环境治理取得了一定的效果;同时,研究表明江苏省各县（市、市辖区）工业废水排放大多呈现下降趋势,排放量最高区集中于苏南一带,而环境治理投资全省呈现上升趋势,全省环境治理投资额增长速度较快,以苏北地区最为明显;研究还发现废水排放量与投资额的空间耦合关系日益密切,体现了江苏省对环境治理的力度在逐步加大。     

基于神经网络的城市夜间环境监控与预测

因夜间天空亮度分布具有非线性变化特点,故引入神经网络算法,建立基于时间序列的夜天空亮度预测模型,夜天空亮度预测模型可为城市光污染防治提供评价依据.文章对神经网络的原理进行了论述,建立了基于时间序列预测模型.以测试数据为训练样本集,基于MATLAB(矩阵实验室,Matrix Laboratory的简称),采用改进的BP算法(误差反向传播算法)对网络进行学习训练,并对存在的误差进行了分析.基于时间序列BP神经网络的夜天空预测模型,当隐含层神经元数目为5,训练函数为L-M优化算法(trainlm)时,最大绝对误差可达到0.003 6 cd/m2,最大相对误差达到2.361 4%.结果表明,模型的运行结果与试验数据比较吻合,输出与目标矢量之间相关性也较好.     

Pollutants removal and simulation model of combined membrane process for wastewater treatment and reuse in submarine cabin for long voyage

A laboratory scale test was conducted in a combined membrane process (CMP) with a capacity of 2.91 m3/d for 240 d to treat the mixed wastewater of humidity condensate, hygiene wastewater and urine in submarine cabin during prolonged voyage. Removal performance of chemical oxygen demand (COD), ammonia nitrogen (NH4 +-N), turbidity and anionic surfactants (LAS) was investigated under di erent conditions. It was observed that the e uent COD, NH4 +-N, turbidity and LAS flocculated in ranges of 0.19–0.85 mg/L, 0.03–0.18 mg/L, 0.0–0.15 NTU and 0.0–0.05 mg/L, respectively in spite of considerable fluctuation in corresponding influent of 2120–5350 mg/L, 79.5–129.3 mg/L, 110–181.1NTU and 4.9–5.4 mg/L. The e uent quality of the CMP could meet the requirements of mechanical water and hygiene water according to the class I water quality standards in China (GB3838-2002). The removal rates of COD, NH4 +-N, turbidity and LAS removed in the MBR were more than 90%, which indicated that biodegradation is indispensable and plays a major role in the wastewater treatment and reuse. A model, built on the back propagation neural network (BPNN) theory, was developed for the simulation of CMP and produced high reliability. The average error of COD and NH4 +-N was 5.14% and 6.20%, respectively, and the root mean squared error of turbidity and LAS was 2.76% and 1.41%, respectively. The results indicated that the model well fitted the laboratory data, and was able to simulate the removal of COD, NH4 +-N, turbidity and LAS. It also suggested that the model proposed could reflect and manage the operation of CMP for the treatment of the mixed wastewaters in submarine.     

虚拟专用网络在江苏环境自动监测领域的应用

通过研究虚拟专用网络（VPN）在环境监测领域中的使用现状,结合江苏省自动站直联中国环境监测总站集成项目的设计方案与多个环境自动监控数据采集平台的运用,阐明了VPN网络在环境监测领域应用的优、缺点,同时为完善虚拟专业网络在环境监测领域的应用提出了对策和建议。     

国外自然环境试验站网管理现状分析

介绍了国外自然环境试验站网及其管理技术概况,分析了国外军用和民用自然环境试验站网的共同点和差异。结果表明,国外的自然环境试验站网近几年有不断扩大的趋势,同时重点在我国周边布局;国防自然环境试验被发达国家看成军队乃至国家的宝贵财富,通过财政和政策等手段给予支持,同时鼓励军民两用。站网管理的主要手段有认证认可、优化配置、充分利用软硬件、注重标准化、加强宣传、开展合作等。     

基于神经网络的喀斯特石漠化预警分析模型研究——以广西都安为例

阐述了人工神经网络的基本工作原理,分析BP算法在神经网络中的应用,并具体介绍了BP算法过程。在此基础上,以都安石漠化预警分析为例,提出了基于神经网络的石漠化预警模型的结构。人工神经网络模型实现了石漠化预警分析,确定石漠化危险性指数,并把分析的结果以专题图的形式来表现,从而验证石漠化预警分析模型的可靠性和可行性。