双足溜冰机器人动力学

利用轮滑原理,研制出双足从动轮式溜冰机器人(BISR).根据机器人双足不离地滑行的步态特点,提出了机器人的简化动力学模型,并运用非完整约束存在时的Maggi方程,推导出机器人双足不离地滑行时的动力学微分方程.仿真算例和样机实验证明了所提出的动力学建模方法的合理性.     

加快人才培养促进科技创新为"奋战五年,再造安吉"提供智力支撑

科技是第一生产力,人才是第一资源,要在激烈的竞争中立于不败之地,实现县域经济又好又快发展,没有一大批高素质人才,特别是创新人才的支撑,显然是不可想象的。加快人才的培养与开发,既是站在新的历史起点,推进创新型社会建设的内在要     

硅橡胶表面水珠的击穿电压与电场关系研究

复合绝缘子表面分离水珠会使电场畸变,导致击穿电压降低.本文基于ANSYS有限元软件建立硅橡胶表面分离水珠模型,用准静态谐分析法计算了直流电压作用下硅橡胶表面分离不同数量、半径和电导率水珠时的电场分布和击穿电压,并在人工环境里进行硅橡胶表面水珠放电试验.结果表明:水珠两端、空气和硅橡胶交界处电场畸变最为严重;水珠数量、半...     

松沫蝉与松枯梢病的关系及其防治

研究表明,松枯梢病（Sphaeropsis sapinea)是辽宁单古台樟子松（Pinus sylvestris var.mongolica)林木死亡的直接原因,松沫蝉（Aphrophora flavipes)对松枯梢病的发生与危害有明显的促进作用。在防治松枯梢病的过程中,不能忽略松沫蝉的防治。用50％甲胺磷原液或5倍液注干或涂干、500倍液喷雾等是防治松沫蝉幼龄若虫的适宜措施。采用“林敌”烟剂防治成虫是一种简便易行的有效办法。     

基于人均GDP与劳动生产率的城市分级与趋势分析

根据2000年到2004年中国城市统计年鉴数据,从人口、人均GDP、劳动生产率角度运用指标分级技术、空间聚类、空间统计学方法来对全国城市进行等级划分,对各等级城市的空间布局及其异质性进行分析。研究各等级城市与地理位置、区域特性之间的关系,并根据这5年的统计数据,从空间和时间的角度对全国各等级城市的布局与发展进行趋势分析。     

礼乐盆地漂移前的位置探讨*

新南海(中央海盆)扩张,礼乐盆地从南海北缘漂移到现今的位置;由于礼乐盆地主成盆期发生在新南海扩张之前,探讨礼乐盆地漂移前(主成盆期)的位置,可明确盆地主成盆期的构造演化与盆地性质、物源体系与沉积充填特征、烃源岩的生烃潜力及凹陷优选。利用综合类比研究方法,通过磁条带异常、新生代基底岩性、中生代地层展布和古生物特征等四个方面分析认为,礼乐盆地与珠江口盆地东侧具有相似的中生代地层岩性、地层展布特征、古生物特征和沉积环境;说明礼乐盆地主成盆期发育期间,即在新南海扩张之前的古新世-早渐新世期间(32~65)Ma,盆地位于中沙群岛与东沙群岛之间,更靠近珠江口盆地的潮汕坳陷。     

注射工艺参数对超薄塑件成型影响实验研究

超薄塑件在微机电领域具有巨大的应用潜力,为研究其注塑成型特性,设计制造了一可成型超薄塑件的模具,利用正交试验方法和数值模拟技术研究了各工艺参数（注射速度、注射压力、熔体温度及注射量等）对超薄塑件注塑成型充模过程的影响．研究结果表明注射量及注射速度对超薄塑件注塑成型的填充起主导作用,提高注射速度能大幅度地提高填充率;熔体温度和注射压力相对于注射量和注射速度只起次要作用,但在填充过程中,较高的熔体温度和注射压力也是必要的．该结论为深入开展超薄塑件成型缺陷（如翘曲、熔接痕）的形成机理研究提供了有益的借鉴．     

采用人工神经网络方法预测烷烃的无限稀释活度系数

采用人工神经网络技术,利用改进的BP算法Levenberg-Marquardt优化学习方法,以分子连接性指数等作为分子描述参数,对烷烃在各种溶剂中的无限稀释活度系数进行预测.计算值与实验值进行比较,表明两者结合具有良好的预测效果.     

CuO包覆ZnO颗粒的光催化性能

在水热法制备的ZnO颗粒上复合CuO进行对甲基橙的光催化实验,研究了ZnO表面氧空位的存在对CuO包覆的ZnO颗粒光催化性能的影响.结果表明:经过真空热处理后ZnO表面的氧空位显著增加,氧空位的存在为CuO在ZnO表面的附着提供了更多的活性位点,对CuO的形核与生长起着积极的作用.数量更多的CuO更加稳定地附着在ZnO表面,形成了稳定的复合结构,提高了电子空穴对的分离效率,减少了载流子的复合.光催化实验结果表明该复合结构较纯ZnO颗粒展现了更为优越的光催化性能.     

基于BP神经网络的电解加工精度预测模型

为精确地预测电解加工精度,采用了BP神经网络的方法进行建模．在分析影响加工精度主要因素的基础上,确定了BP神经网络模型的特征参数,并根据实际情况,确定了输入层和中间隐层的维数,从而确定了模型的结构．用试验参数对模型结构进行训练,最终建立了一个用于电解加工精度预测的BP神经网络模型．利用该模型进行的精度预测结果表明,该模型的预测误差可以控制在10％以内,具有很高的精度预测能力．