汽车制动阀安装板坯料形状与尺寸的确定

非规则成形件的毛坯形状与尺寸的确定,一般都是通过成形模并采取试错的方法来完成的。然而,试错要考虑多种因素,又由于落料模必须要在由试错来确定最后的形状与尺寸后才能设计制造,如此就要影响板料零件的生产周期和成本。汽车制动阀安装板是一个比较典型的非规则成形件,在要求极短的周期内同时完成其落料模与成形模的设计制造,用初始网格法来确定汽车制动阀安装板的毛坯形状与尺寸,可在较短时间内完成模具生产工作。     

基于相似系数的双资源单元构建问题的研究

单元制造能够结合工作车间方式的灵活性和流水线方式的高效率,同时也能以近似刚性流水线的成本来生产多品种少批量产品,因此它成为现代企业的宠儿。今在文献回顾的基础上,总结了目前研究存在的问题,构建了以相似系数为基础的双资源约束的单元构建模型,并将应用提出的数学模型与文献中的案例进行对比分析,发现5个对比案例在Voids和EEs两个指标上都优于以往的文献结果,从而证明了所提模型的有效性。     

DBP对大鼠睾丸支持细胞内Ca2+、线粒体膜电位及Caspase活性的影响

目的通过测定DBP对大鼠睾丸支持细胞内Ca2+、线粒体膜电位及Caspase活性的影响,探讨DBP是否通过影响线粒体膜电位而引起支持细胞凋亡.方法建立支持细胞原代培养体系,将细胞分为0.1%DMSO(对照组)、1 mg/L(低剂量组)、10 mg/L(中剂量组)、100 mg/L(高剂量组),分别处理细胞24 h;荧光分光光度计测定支持细胞内Ca2+的浓度,流式细胞仪检测线粒体膜电位,酶标仪测定Caspase-9和Caspase-3的活性.结果与对照组相比,高剂量组中Ca2+浓度明显升高,差异具有统计学意义(P0.05),而低、中剂量组与对照组比较无统计学意义(P0.05).DBP导致的线粒体膜电位升高在中、高剂量组中具有统计学意义(P0.05),随着DBP浓度的增加,Caspase-9与Caspase-3的活性升高,差异均具有统计学意义(P0.05).结论 DBP能显著降低支持细胞线粒体膜电位,改变线粒体膜的通透性,进一步升高Caspase-9及Caspase-3的活性,并最终导致睾丸支持细胞凋亡.     

沉积型微生物燃料电池对 模拟湖泊水中磷的去除

沉积型微生物燃料电池(SMFC)是借助于沉积物中具有电化学活性微生物的催化作用,氧化沉积物中有机物以获得电能的一种装置,它具有用于淡水水体的原位修复的潜力.以湖泊底泥为阳极底物,含磷模拟配水为阴极液,构建了SMFC系统,研究了其产电性能及其对水中总磷去除的影响.结果表明,构建的SMFC系统可成功产电,运行22 d后输出电压达到最大值0.28 V(外电阻为1 000Ω).稳定运行期间,底泥烧失量由4.42%降低至1.91%;底泥氧化还原电位显著提高,由初始的-254 m V上升至-183 m V;溶液p H由初始的6.02上升至7.34;水中总磷浓度由10 mg/L降低至0.13 mg/L,这可能与SMFC使底泥电位、p H升高有关.     

类脑导航中基于差分Hebbian学习的网格细胞构建模型

网格细胞是动物大脑中与空间认知和导航有关的重要神经元,具有拓展至整个空间的六边形放电野。位置细胞是网格细胞重要的信息源,可以通过Hebbian学习生成网格细胞,但是现有模型对Hebbian学习的脉冲自适应函数或学习窗函数做了预先的墨西哥帽模型假设。针对该问题提出一种基于差分Hebbian学习的位置细胞至网格细胞模型,利用细胞放电率的变化自发产生墨西哥帽模型的输入关联,然后通过对位置细胞至网格细胞的突触权重进行竞争性非线性限制,生成具有六边形放电野分布的网格细胞。仿真结果表明,该模型可以为无人运行体类脑导航系统的构建提供借鉴。     

电网故障下双馈风力发电机控制改进与仿真

随着风电装机规模的不断增加,作为未来能源互联网中重要的一环,风电机组应对电网故障的能力越加显得重要。针对双馈风力发电机组在电网故障下的暂态特性,提出了一种基于电网故障类型区分、控制器设计和辅助设备穿越的综合控制策略。相比于传统的控制方法,克服了控制误差大和响应滞后的问题,真正实现了系统的精细化控制。基于MATLAB和VC++联合建模,利用MEX技术搭建了电网故障下的1.5 MW双馈风力发电系统模型,仿真结果验证了所提出的综合控制策略在电网故障下提高双馈风力发电机控制的有效性。     

管廊复杂网格参数化算法及其大规模在线渲染

随着WebBIM(Web Building Information Modeling)技术的大力发展,建筑模型的复杂度与构件数量呈几何倍数增长,其中管廊复杂网格是影响模型轻量化和在线渲染速率的一个关键性问题。为有效减少管廊复杂网格模型的数据量及复杂度,针对一般圆柱体形管廊,复杂网格的弯管管廊模型及中空管廊网格模型,提出了一套轻量级参数化算法。该算法对场景中的管廊模型进行参数化重绘并辅助以多细节层次等视觉优化手段,以减轻WebBIM场景中的管廊模型渲染负担,其在拥有大量管廊模型的场景中应用成功,具有较强的工程实践意义。     

认知网络中无线电信号智能感知方法研究

无线电信号在噪声波动情形下的检测性能有待提高.该文提出了认知用户根据无线电环境变化自动调整检测阈值的感知方法.融合中心应用坐标搜索算法为认知用户提供最优控制参数，认知用户依据最优参数设定检测阈值，并自主学习特定无线电环境下的最佳阈值.此外，该算法充分考虑了各认知用户的个体特征及其感知贡献，并提出了一种基于能量值的加权算法体现用户特征.实验结果说明该算法对噪声波动具有卓越的鲁棒性，在信噪比低于-15 dB时的检测概率远高于传统方法.     

2018年清洁能源开发热点回眸

 2018年清洁能源领域取得了一系列激动人心的进展，提出了液态阳光的概念，不依赖p-n结的光伏转化新原理被发现以及锂硫电池步入商业化应用等。本文评述了太阳能电池、燃料电池、锂电池及生物质能源等技术在2018年的重要突破，并展望了未来清洁能源领域的发展方向。     

基于网格自适应加密技术的 GPU 高效运行实现研究

针对传统解算器未能实现 GPU 上运行网格自适应加密过程，造成 GPU 与 CPU 之间繁琐的数据交换的问题，本文发展优化了一种 GPU 加速的基于非结构自适应加密网格的解算器 VA2DG。利用加密网格表的方式实现网格自适应加密过程在 GPU 上高速运行，并通过原子操作并行生成网格加密表，对废弃的网格及时回收，节约存储空间，加快运行速度。