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產(chǎn)品詳細(xì)介紹

項(xiàng)目成果/簡(jiǎn)介:本服務(wù)體系主要依托 SPARROW 模型，它是一款由美國(guó)國(guó)家地質(zhì)調(diào)查局（USGS）開(kāi)發(fā)的非線性流域污染物評(píng)估模型，其介于傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)學(xué)模型與機(jī)理模型之間，用于估計(jì)流域地表水體中污染物負(fù)荷與污染源之間的關(guān)系。是美國(guó) TMDL 計(jì)劃推薦流域模型方法之一。 原始 SPARROW 模型基于 SAS（統(tǒng)計(jì)分析系統(tǒng)）平臺(tái)運(yùn)行，使用 IML 語(yǔ)言編寫(xiě)，其嵌套的統(tǒng)計(jì)模塊可以輕松調(diào)用非線性加權(quán)最小二乘法（NWLS）進(jìn)行方程的求解，完成所需參數(shù)的估計(jì)，雖然SPARROW 本身可以免費(fèi)使用，但是 SAS 平臺(tái)購(gòu)買(mǎi)費(fèi)用不菲，為此我們基于 SPARROW 模型的原理，使用 FORTRAN 語(yǔ)言開(kāi)發(fā)了面向我國(guó)特點(diǎn)的具有空間響應(yīng)特性的水環(huán)境管理模型，簡(jiǎn)化了原SPARROW 模型中不適用于中國(guó)的模塊，并增加 jackknife 不確定性分析模塊，按照中國(guó)水環(huán)境管理需求補(bǔ)充可能實(shí)現(xiàn)的模塊，優(yōu)化模型功能，改善人機(jī)交互形式，使數(shù)據(jù)輸入及模型運(yùn)行更加方便易學(xué)并符合中國(guó)的數(shù)據(jù)特點(diǎn)。利用 ArcGIS 生成河網(wǎng)、劃分子流域等，提取與整合必要的與流域河流屬性相關(guān)的輸入數(shù)據(jù)，并利用該平臺(tái)將模擬結(jié)果進(jìn)行可視化表達(dá)。應(yīng)用范圍:模型已應(yīng)用于東北松花江流域、黃山新安江流域，成功完成對(duì)這些地區(qū) N、P、COD 等污染負(fù)荷的空間解析，并設(shè)置敏感斷面（松花江流域的同江斷面，新安江流域的跨省斷面--街口斷面）進(jìn)行溯源分析，能夠?yàn)榱饔颍▍^(qū)域）水環(huán)境管理決策的制定與實(shí)施提供技術(shù)支持。效益分析:（1）污染源空間解析：進(jìn)行各子流域污染源組成比例分布預(yù)測(cè)以及各子流域的污染來(lái)源追溯等，由于監(jiān)測(cè)站點(diǎn)只能評(píng)價(jià)靜態(tài)的理化指標(biāo)，SPARROW 模型則綜合考慮流域內(nèi)的地質(zhì)地貌、氣象要素等，通過(guò)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)追溯污染來(lái)源，分析來(lái)自不同污染源的污染量和比例，有針對(duì)性地對(duì)水質(zhì)進(jìn)行控制和管理，找出污染貢獻(xiàn)最大的區(qū)域加以治理，實(shí)現(xiàn)投入產(chǎn)出的效益最大化； （2）面向水質(zhì)達(dá)標(biāo)的監(jiān)測(cè)站點(diǎn)空間布局優(yōu)化與設(shè)計(jì)：利用有限水質(zhì)監(jiān)測(cè)站點(diǎn)過(guò)去一段時(shí)間的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)外推流域內(nèi)其他未監(jiān)測(cè)河段 的水質(zhì)情況，有效解決布設(shè)監(jiān)測(cè)站點(diǎn)成本高、監(jiān)測(cè)網(wǎng)絡(luò)點(diǎn)位數(shù)量少、代表性差的問(wèn)題，通過(guò)對(duì)流域整體水質(zhì)狀況的預(yù)測(cè)分析，找出水質(zhì)較差河段，進(jìn)而有效優(yōu)化監(jiān)測(cè)站點(diǎn)的空間設(shè)置，為水環(huán)境質(zhì)量達(dá)標(biāo)提供支持。 （3）面向敏感區(qū)（達(dá)標(biāo)斷面）的削減措施優(yōu)化：例如海岸帶、湖庫(kù)、飲用水取水區(qū)、達(dá)標(biāo)考核斷面等，作為考核或評(píng)估斷面進(jìn)行污染物傳輸分析，分析上游各子流域?qū)ζ湮廴矩暙I(xiàn)大小，甄別污染貢獻(xiàn)最大的區(qū)域，優(yōu)化管理措施的設(shè)置。

本發(fā)明公開(kāi)了一種隨機(jī)動(dòng)載荷空間分布及統(tǒng)計(jì)特征的識(shí)別方法。本發(fā)明的方法包括步驟：Ｓ１．開(kāi)展模態(tài)試驗(yàn)，獲取結(jié)構(gòu)的模態(tài)參數(shù)，包括固有頻率和模態(tài)振型；Ｓ２．將結(jié)構(gòu)隨機(jī)振動(dòng)響應(yīng)利用模態(tài)振型展開(kāi)，獲取結(jié)構(gòu)在模態(tài)空間的動(dòng)響應(yīng)；Ｓ３．利用模態(tài)振型展開(kāi)，將隨空間分布的隨機(jī)動(dòng)載荷投影到模態(tài)空間；Ｓ４．在模態(tài)空間內(nèi)，由隨機(jī)動(dòng)響應(yīng)樣本反演隨機(jī)動(dòng)載荷樣本；Ｓ５．由模態(tài)空間內(nèi)隨機(jī)動(dòng)載荷樣本及振型函數(shù)求解結(jié)構(gòu)上隨機(jī)動(dòng)載荷的空間分布和統(tǒng)計(jì)特征。本發(fā)明能夠解決在時(shí)域內(nèi)利用實(shí)測(cè)結(jié)構(gòu)動(dòng)響應(yīng)樣本識(shí)別結(jié)構(gòu)上隨機(jī)動(dòng)載荷的統(tǒng)計(jì)特性和分布特征問(wèn)題，為服役于分布式隨機(jī)動(dòng)載荷環(huán)境下的工程結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)與安全評(píng)估提供準(zhǔn)確可靠的動(dòng)載荷信息。

本服務(wù)體系主要依托 SPARROW 模型，它是一款由美國(guó)國(guó)家地質(zhì)調(diào)查局（USGS）開(kāi)發(fā)的非線性流域污染物評(píng)估模型，其介于傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)學(xué)模型與機(jī)理模型之間，用于估計(jì)流域地表水體中污染物負(fù)荷與污染源之間的關(guān)系。是美國(guó) TMDL 計(jì)劃推薦流域模型方法之一。 原始 SPARROW 模型基于 SAS（統(tǒng)計(jì)分析系統(tǒng)）平臺(tái)運(yùn)行，使用 IML 語(yǔ)言編寫(xiě)，其嵌套的統(tǒng)計(jì)模塊可以輕松調(diào)用非線性加權(quán)最小二乘法（NWLS）進(jìn)行方程的求解，完成所需參數(shù)的估計(jì)，雖然SPARROW 本身可以免費(fèi)使用，但是 SAS 平臺(tái)購(gòu)買(mǎi)費(fèi)用不菲，為此我們基于 SPARROW 模型的原理，使用 FORTRAN 語(yǔ)言開(kāi)發(fā)了面向我國(guó)特點(diǎn)的具有空間響應(yīng)特性的水環(huán)境管理模型，簡(jiǎn)化了原SPARROW 模型中不適用于中國(guó)的模塊，并增加 jackknife 不確定性分析模塊，按照中國(guó)水環(huán)境管理需求補(bǔ)充可能實(shí)現(xiàn)的模塊，優(yōu)化模型功能，改善人機(jī)交互形式，使數(shù)據(jù)輸入及模型運(yùn)行更加方便易學(xué)并符合中國(guó)的數(shù)據(jù)特點(diǎn)。利用 ArcGIS 生成河網(wǎng)、劃分子流域等，提取與整合必要的與流域河流屬性相關(guān)的輸入數(shù)據(jù)，并利用該平臺(tái)將模擬結(jié)果進(jìn)行可視化表達(dá)。

本發(fā)明公開(kāi)了一種負(fù)載蛋白、多肽類藥物微球立體形態(tài)及分布的測(cè)定方法，屬于微球測(cè)定技術(shù)領(lǐng)域。

本實(shí)用新型公開(kāi)了一種電樞各相繞組線圈拆分布置的永磁同步直線電機(jī)，包括次級(jí)和初級(jí)，初級(jí)電樞繞組多相供電，相數(shù)為 q，每相采用單一線圈和獨(dú)立鐵芯，各鐵芯按其繞組電相位分開(kāi)布置在次級(jí)上，然后用非導(dǎo)磁材料剛性聯(lián)接形成一個(gè)整體初級(jí)。不同相繞組線圈分開(kāi)布置，在空間上形成了與旋轉(zhuǎn)電機(jī)相似的各相繞組對(duì)稱特性，能有效減小邊端磁阻力和電磁脈動(dòng)等推力波動(dòng)成分。本實(shí)用新型直線電機(jī)除具有一般直線電機(jī)具有的傳動(dòng)結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單、系統(tǒng)加減速響應(yīng)快、定位精確等優(yōu)點(diǎn)外，還能大幅減少直線電機(jī)中各推力波動(dòng)成分，是一種尺寸小、推力大而波動(dòng)小的高性

一種基于 LED 混光呈色模型的光譜功率分布提取方法及系統(tǒng)，包括進(jìn)行 LED 智能光源控制信號(hào)空 間全局采樣，利用預(yù)設(shè)的 LED 發(fā)光控制方式根據(jù)全局采樣樣本集中各信號(hào)值驅(qū)動(dòng) LED 光源發(fā)光，組成 發(fā)光樣本集；分別測(cè)量所得各發(fā)光樣本對(duì)應(yīng)光譜功率分及照度，生成發(fā)光數(shù)據(jù)集；根據(jù)預(yù)設(shè)的照度閾值 進(jìn)行篩選，得到最終發(fā)光數(shù)據(jù)集，并從全局采樣樣本集中選取對(duì)應(yīng)信號(hào)樣本，組成最終信號(hào)空間采樣樣 本集；構(gòu)建 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并在此基礎(chǔ)上建立相應(yīng)的 LED 混光

本發(fā)明公開(kāi)了一種多角度動(dòng)態(tài)光散射粒徑分布測(cè)量裝置及方法， 該裝置包括激光器、比色皿、旋轉(zhuǎn)位移臺(tái)、接收模塊、光子計(jì)數(shù)器和 計(jì)算處理模塊，比色皿用于容納待測(cè)量的納米顆粒懸浮液；旋轉(zhuǎn)位移 臺(tái)具有外圓盤(pán)和內(nèi)圓盤(pán)；接收模塊位于外圓盤(pán)上，并隨外圓盤(pán)繞旋轉(zhuǎn) 軸旋轉(zhuǎn)，用于從不同角度接收經(jīng)待測(cè)量的納米顆粒懸浮液散射的散射 光；光子計(jì)數(shù)器用于記錄該接收模塊從不同角度接收的散射光光強(qiáng)隨 時(shí)間變化的信息；計(jì)算處理模塊用于根據(jù)接收到的散射光、

本發(fā)明提供基于訪問(wèn)日志信息的空間小文件數(shù)據(jù)分布存儲(chǔ)方法及系統(tǒng)，包括將空間小文件數(shù)據(jù)集分 成頻繁訪問(wèn)的子集和非頻繁訪問(wèn)的子集，提取頻繁訪問(wèn)的空間小文件數(shù)據(jù)子集的訪問(wèn)序列，分段計(jì)算各 頻繁訪問(wèn)的空間小文件數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)度，并將各頻繁訪問(wèn)的空間小文件數(shù)據(jù)相互之間的關(guān)聯(lián)度數(shù)值組成關(guān) 聯(lián)矩陣；對(duì)關(guān)聯(lián)矩陣中各元素?cái)?shù)值進(jìn)行大小轉(zhuǎn)換后利用 RCM 排序算法重排后輸出，對(duì)重排后的關(guān)聯(lián)矩 陣?yán)镁植勘平阉鞣▽ふ易罴呀M合，利用最佳組合對(duì)頻繁訪問(wèn)的空間小文件數(shù)據(jù)進(jìn)行分布