脉动热管倾角与外场热负荷耦合传热特性实验研究

热负荷与倾斜角是影响脉动热管传热性能的重要因素.在热负荷与倾斜角度相耦合的工况下对脉动热的传热性能进行分析.实验采用热电偶测温的方法,得到脉动热管在热负荷与倾斜角相耦合工况下的温度分布规律.实验表明:在相同功率下,倾斜角度为0°时脉动热管工作效率最高,倾斜角度为180°时脉动热管工作效率最低.当倾斜角度不变时,随着热负...     

浅析低压供电设计计算

根据低压供电系统的整定计算原则,分析了低压供电设计计算中遇到的问题,提出了利用新设备和新技术的优势,解决供电设计中的难题。     

1MW屋顶并网光伏系统实践

云南师范大学屋顶并网光伏系统具有不同的屋面结构、组件安装方式以及接入电压等级,以其为基础,详细介绍了1 MW屋顶并网光伏系统的系统构成、组件安装、逆变器选型等,并且对该光伏系统的运行数据以及效益进行分析.     

机械零件表面特征的数字化综合表达方法

在自动化机械制造中,一个关键技术是对机械零件表面质量的表达和实现.本文提出一种描述机械零件表面特征的综合参数法.它首先,从工件表面测量并获取表面特征数据,再将每组数据作线性变换及非量纲化;然后建立非量纲参数下的参考系;最后,确定零件表面特征的位置并给出综合参数表达表面特征.按本方法,零件表面的理想参数值来源于且只能来源于已知表面.该方法不仅可以有效地评价已加工表面质量,而且为机械产品的数值化网络化设计制造奠定技术基础.     

地榆中主要止血成分的优化提取及含量测定的研究

对地榆中主要的止血成分含量的提取方法进行择优筛选,并对其进行方法学考察。以地榆皂苷-I和没食子酸为对照品,运用紫外-可见分光光度计,分别在323nm和760nm波长处,测定总皂苷和总鞣质的吸光度值,计算其含量,并进行方法学考察。结果:用60%浓度的乙醇,浸泡7h,在超生功率为60W的条件下,提取100min时为最优的提取条件。皂苷的提取率为6.39%,鞣质的提取率为13.68%。本提取工艺稳定,所得鞣质、皂苷的含量较高,为提取鞣质和皂苷的最佳方式。     

用双层PTS算法降低OFDM峰均功率比

针对正交频分复用(OFDM)系统中峰均功率比(PAPR)高的问题,提出了一种双层PTS算法来降低PAPR.该算法通过把子载波的数据分成2层,每层都分别使用了次优PTS算法来对该层的PAPR进行优化,从而降低整个OFDM系统的PAPR.仿真结果表明,双层PTS算法大大降低系统的复杂性,同时使PAPR得到了更好地抑制.     

TEM喇叭天线中平衡非平衡转换器的研究

在天线信号的传输过程中,为了更好的传输信号,减少信号传输过程中的反射损失,可以在一般时域TEM喇叭天线上加一个平衡-非平衡转换器。此文通过对时域TEM喇叭天线添加平衡-非平衡转换器前后的电压驻波比的变化,研究平衡-非平很转换器的作用。     

面向自动问答的机器阅读理解综述

人工智能正在深彻地变革各个行业.AI与教育的结合加速推动教育的结构性变革,正在将传统教育转变为智适应教育.基于深度学习的自动问答系统不仅可帮助学生实时解答疑惑、获取知识,还可以快速获取学生行为数据,加速教育的个性化和智能化.机器阅读理解是自动问答系统的核心模块,是理解学生问题,理解文档内容,快速获取知识的重要技术.在过去的几年里,随着深度学习复兴以及大规模机器阅读数据集的公开,各种各样的基于神经网络的机器阅读模型不断涌现.这篇综述主要讲述3方面的内容:介绍机器阅读理解的定义与发展历程;分析神经机器阅读模型之间的优点及不足;总结机器阅读领域的公开数据集以及评价方法.     

基于人工智能的小微企业贷款模型

小微企业对提高社会就业率，发展民营经济，促进经济内循环发展都具有十分重要作用，我国金融市场及社会信用体系建设尚不完善，小微企业普遍面临融资困难的问题，这一难题严重制约了小微企业的发展，构建符合我国国情的小微企业贷款策略是我国当前亟待研究的一项重要课题．采用人工智能中的神经网络技术，对小微企业贷款按风险程度进行分类，预测出该微小企业的信用等级，简化小微企业贷款业务传统流程．建立合理的数学模型，辅助银行得到对各行业的信贷策略，为银行贷款提供最优的决策方案．     

热障涂层加热系统的自适应模糊预测控制

针对航空发动机热障涂层加热过程中的时变、大惯性、滞后以及高度非线性等问题,提出了一种基于T-S模糊模型的广义预测控制策略来控制涂层的温度。首先,针对模糊C均值(FCM)算法容易陷入局部最优的问题,采用自适应遗传粒子群优化(GA-APSO)算法来优化模糊C均值(FCM)算法的全局寻优能力,并对T-S模糊模型的前件参数进行辨识;其次,采用自适应遗忘因子的递推最小二乘法来估计T-S模糊模型的后件参数。 最后,根据得到的T-S模糊模型设计模糊预测控制器并进行仿真实验。仿真结果表明,在利用自适应遗传粒子群算法对FCM算法进行优化后,算法的初始适应度值、收敛适应度值以及辨识模型的均方误差都有较大程度的降低,说明改良后算法的全局寻优能力得到了很大提升,对样本的模糊聚类效果也更好。在有干扰的情况下利用PID控制器和模糊预测控制器分别跟踪期望温度,相比传统的PID控制,模糊预测控制的控温精度更高,达到稳定期望温度所需时间更短,仿真结果验证了控制方法的有效性。