应用于动力电池组的积木式结构均衡控制方案

探讨了单体失衡现象对动力电池组性能的不良影响,分析了常见的均衡策略及其相应的电路结构,提出了积木式结构动力电池组均衡控制方案,结合电池单体端电压与荷电状态之间的对应关系,通过监控单体端电压状态,并根据相邻单体的电压差异做出均衡控制策略的决策判断.针对耗散型均衡及非耗散型均衡两种方案设计了对应的均衡模块,来对磷酸铁锂电池组进行充电、放电两种模式的均衡实验.结果表明,文中方案可对任意节单体组成的动力电池组进行有效的均衡管理.     

空调用多翼离心风机叶轮的性能预估

采用二维粘性数值模拟方法对三个不同参数的空调用多翼离心风机叶轮进行了数值计算，分析了空调用多翼离心叶轮的内部流场，预估比较了三个叶轮的风量静压性能．预估结论与试验结果相符，说明了在空调用多翼离心风机设计中可以采用数值模拟技术对叶轮性能进行预估，以减少实物模型试验，缩短产品开发周期，降低产品开发成本。     

干部分层下马克思主义理论素养的调查与分析

我国省级以下的干部分为三层,即厅级、处级和科级.这三级干部占我国干部队伍的绝大多数.这三级干部队伍建设的好坏与否,直接关系到执政党的生死存亡.因此,提高这三级领导干部的马克思主义理论素养非常重要.总的来看,这三级领导干部马克思主义基础知识、基本理论的认知能力和对马克思主义信仰的坚定是比较强的.但是也存在一些问题.因此加强马克思主义理论的学习,进行思想政治教育创新,坚定理想信仰还非常必要.     

双机器流水车间中的订单选择和排序优化研究

许多制造企业从大规模制造转向大规模定制,采用按订单生产的策略,由于时间限制只能选择部分订单;在流水车间中,订单排序会影响所选订单的完工时间,因此产生了订单选择和排序集中优化的问题.对于双机器流水车间中的订单选择和排序问题,提出了一个混合整数规划的数学模型,在CPLEX优化软件中实现了模型算法.通过算例验证了该模型的逻辑正确性;设计了数据实验,结果显示订单规模不超过40个时,模型可在较短时间内得到最优解.对于订单规模更大的问题,设计了启发性算法,得到的订单选择和排序方案对应的利润值与最优值约只差4.52％.最后,对订单选择和排序集中决策相比单独决策获得的额外收益进行了测算.     

墨子哲学中的他人

墨子哲学思想核心是兼爱, "兼"的整体性的内涵就意味着我与他人之间具有无法分割的紧密联系,而这种联系也就决定了我必须没有等差地去"爱"所有的他人,并为了他人的利益而奋斗.而实现爱利他人的根据和保证则是" 天志"与"鬼神".     

微博在高校思想政治教育中的创新应用研究

微博作为一种新兴传播媒介,满足了高校学生关注社会、个性发展和思想交流的需求,以其丰富的信息资源和便捷的交流成为高校学生获取信息和交流思想的新渠道,因而很快受到广大学生的青睐,并对他们的学习和生活产生了深远影响。把微博引入高校思想政治教育的载体系统,有助于我们更好地把握和引导学生的思想动态,提高高校思想政治教育的效能。     

E690海洋平台用钢力学性能和海洋大气腐蚀行为

以传统的E36海洋平台钢为对比钢,研究三种E690海洋平台钢的组织和力学性能,以及模拟海洋大气环境下的腐蚀行为.通过失重法测得实验钢在不同腐蚀时间下的腐蚀速率,利用扫描电镜和X射线衍射仪观察并测定了锈层的形貌特征和相组成,采用电子背散射衍射技术对实验钢的晶界类型进行分析.结果表明:以贝氏体组织为特征的E690海洋平台钢具有优异的力学性能,-40℃的冲击值超过了200J;晶界类型主要为3°～15°的亚晶界和大于50°的大角度晶界;E690海洋平台钢周浸16 d后的锈层致密且腐蚀速率已趋于稳定,最低腐蚀速率为0.84 mm.a-1,远低于组织为铁素体+珠光体钢的1.4 mm.a-1,实验钢的锈层主要由Fe3O4、α-FeOOH、β-FeOOH及γ-FeOOH四种晶态相和非晶无定形物组成.通过分析得出,热处理工艺和组织构成对材料的初期腐蚀行为有重要影响,而化学成分和锈层自身的致密性对材料后期腐蚀行为起决定作用.     

基于BP神经网络优化的灰色线性回归组合模型应用分析

在分析灰色线性回归组合预测模型基本原理的基础上,利用MATLAB强大的计算功能,实现组合预测模型算法。通过实例分析发现拟合结果对实测值出现一定的波动性,故通过建立实测值与模拟值之间的比值序列,再利用BP神经网络模型对该比值序列进行建模优化,以进一步优化组合模型的预测精度。最后实例证明了该优化模型具有较高的拟合和预测精度,是一种可行、有效的优型变形数据分析模型。     

一种基于综合智能计算的模拟电路故障诊断方法

文章针对目前模拟电路故障诊断中存在的容差和非线性特性所带来的诊断难点,提出了一种基于粗集-主成分分析的模拟电路故障诊断的方法。这种方法利用粗集理论属性约简、数据归一化、主成分分析对输入数据进行预处理,提取主要参数,然后利用神经网络对各种状态下的特征向量进行分类决策,实现模拟电路的故障诊断。对标准电路仿真结果表明:该方法能够实现快速故障检测与定位,具有准确率高的特点。