数控焊接变位机到位精度的计算机仿真

对数控座式焊接变位机的运动精度进行了计算机仿真研究,建立了变位机工作台回转运动时到位精度的数模表达式,并利用VB语言编制了基于Windows操作系统下的工作台到位精度的仿真软件,利用该软件可计算出变位机回转装置不同加工精度及结构参数的齿轮副和不同传动精度的谐波减速器对工作台到位精度的仿真值,此值与实际测定结果达到了较好的吻合.     

居住区的园林绿化

随着人们生活水平的不断提高,人们对居住区的环境的绿化、美化要求也越来越高。居住区的环境已成为人们购房时的选购重点之一。居住区绿化应从其绿化的作用出发,遵循绿化规划原则,使居住环境适应现代建筑,满足功能需求为居民创造优美的生活游戏憩场地。本文着重讨论居住区设计规划作用及规划原则。     

《数据结构》课程教学纵横谈

从数据结构课程的教学方法与手段及实验构想方面进行了阐述，在教学过程中强调前导课的重要性。注重培养学生的自主学习能力和学习兴趣，注重多种教学方法的灵活运用，结合上机实践操作，培养学生思维能力、动手编程能力及分析解决实际问题的能力，最终达到了教学质量的提高．     

小麦雌性不育基因的微卫星标记定位

以普通小麦新601×雌性不育小麦XND126的F2群体作为育性调查以及基因标记群体.通过对育性基因的分析,确定在此组合中雌性不育基因由1对主效基因控制;结合混合分组分析法(Bulk Segregant Analysis,BSA),首次对小麦雌性不育基因进行了SSR分子标记,通过对一千对微卫星引物的筛选,确定微卫星引物cfd36标记与主效基因连锁,遗传距离为20.2cM.     

小儿豉翘清热颗粒HPLC-PAD指纹图谱的建立及有效成分含量测定

利用高效液相色谱-二极管阵列检测器(HPLC-PAD)分析检测技术,研究了提取条件(提取溶剂、提取时间)和色谱条件(洗脱溶剂、色谱柱、检测波长)的影响,最终建立了小儿豉翘清热颗粒的指纹图谱和有效成分栀子苷、连翘苷含量测定的方法.在Waters Symmtery-C18色谱柱温30℃、检测波长225nm处,以甲醇和0.1%(体积分数)的磷酸水溶液为流动相进行梯度洗脱建立的小儿豉翘清热颗粒HPLC-PAD的指纹图谱,30个色谱峰分离度良好,10批样品相似度较高(0.98);栀子苷、连翘苷线性范围良好,相关系数(r)均大于0.999 9,相对标准偏差(Relative Standard Deviation,RSD)均小于3%,加样回收率均大于97%,RSD3%(n=6).此方法特征性和专属性强,灵敏、准确,可作为小儿豉翘清热颗粒质量评价的方法.     

后表面声阻抗匹配对钛相变动力学的影响

基于磁驱动装置CQ-4开展了金属钛的斜波压缩相变实验,研究了窗口特性对钛相变动力学的影响.实验结果显示,钛后表面为较低声阻抗(自由面和Li F窗口)时,相变起始对应的粒子速度特征拐点约408.9 m/s,而高阻抗蓝宝石窗口时约373.9 m/s,这一速度特征拐点对应的压力并不是相变压力.结合基于热力学Helmholtz自由能的多相状态方程和非平衡相变速率模型开展了钛的相变动力学数值模拟研究,计算结果与三种情况的实验结果都基本吻合.计算结果显示,样品在加载面附近速度波形相同,在后表面附近由于阻抗匹配不同,波形幅值差异较大.钛的相变压力为10.5 GPa,且为率相关的非平衡相变.在压力-比容热力学平面,相变前准等熵线与冲击绝热线基本重合,相变过程在一定的压力区间内完成,进入新相后准等熵线在冲击绝热线下方.进入相变后有明显的声速下降,这是由于相变引起的比容间断造成的,相变完成后恢复到体波声速.     

L-甲硫氨酸-壳聚糖分子印迹复合膜的制备与性能研究

采用本体聚合法,以壳聚糖(CTS)为基材,L-甲硫氨酸为印迹分子,聚乙二醇(PEG)2000、戊二醛为交联剂,制备了L-甲硫氨酸-戊二醛-聚乙二醇-壳聚糖分子印迹复合膜.实验结果表明:合成的L-甲硫氨酸-戊二醛-PEG-壳聚糖分子印迹复合膜的溶胀性和膜清水通量较好,对氨基酸的渗透量为0.130 mmol·cm-2和L,D-甲硫氨酸的分离因子为1.76.FT-IR、SEM、XRD和TGA表征分析显示:分子印迹膜表面平整、微观结构规整紧密,具有较低的结晶度和高热稳定性.     

中国集成电路制造供应链脆弱性研究

集成电路产业是衡量国家科技实力与经济水平的重要标志之一.本文通过分析我国集成电路供应链所处的内外环境,针对其脆弱性,研究相关重要影响因子,提出一种系统评价新思路,对我国集成电路供应链脆弱性进行量化分析.以暴露性、敏感性、恢复性作为集成电路供应链脆弱性的三个主要测度,建立指标评价体系,通过改进的灰色关联法,将关联度作为指...     

D3DQN-CAA:一种基于DRL的自适应边缘计算任务调度方法

为解决已有基于深度强化学习的边缘计算任务调度面临的动作空间探索度固定不变、样本效率低、内存需求量大、稳定性差等问题,更好地在计算资源相对有限的边缘计算系统中进行有效的任务调度,在改进深度强化学习模型D3DQN（Dueling Double DQN）的基础上,提出了自适应边缘计算任务调度方法D3DQN-CAA.在任务卸载决策时,将任务与处理器的对应关系看作一个多维背包问题,根据当前调度任务与计算节点的状态信息,为任务选择与其匹配度最高的计算节点进行任务处理;为提高评估网络的参数更新效率,降低过估计的影响,提出一种综合性Q值计算方法;为进一步加快神经网络的收敛速度,提出了一种自适应动作空间动态探索度调整策略;为减少系统所需的存储资源,提高样本效率,提出一种自适应轻量优先级回放机制.实验结果表明,和多种基准算法相比,D3DQN-CAA方法能够有效地降低深度强化学习网络的训练步数,能充分利用边缘计算资源提升任务处理的实时性,降低系统能耗.     

基于多目标遗传算法的混合动力汽车能量管理优化

混合动力技术是实现汽车节能减排的有效途径。以P2混合动力汽车为研究对象,考虑电池荷电状态(state of charge, SOC)分别为高、中、低3种不同的电量模式时,设计不同的能量管理策略,以实现混合动力汽车节能减排的同时维持SOC的平衡的目的。该策略在基于规则的基础上采用Isight软件中的多目标遗传算法对门限值进行优化,以提高能量管理策略中门限值的可靠性和有效性。仿真结果表明,该能量管理策略对降低车辆油耗的效果显著,并且能很好地维持电池SOC的平衡。