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张华振 《智能计算机与应用》2021,11(9):128-130
为解决传统实训系统在应用中存在的实际问题,开展基于VR技术的虚拟智能车间实训系统设计研究.对系统服务器及车间实训内容开发板进行选型;基于VR技术对虚拟智能车间模型进行处理,演示车间实训内容等,完成基于VR技术的虚拟智能车间实训系统设计.实验证明,本文设计的实训系统与传统实训系统相比,能够实现对实训资源的高精度分配,满足学生实训学习所需.该系统为实训者提供了一个虚拟可视化的实训基地,极大地提高了实训者的应用技能,同时也为制造业的相关领域带来变革.通过实验进一步证明,设计的实训系统与传统实训系统相比,能够实现对实训资源的高精度分配,满足学生实训学习所需. 相似文献
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近年来在下扬子地区页岩气地质调查井所获取的地层岩心资料,揭示该地区下志留统风暴沉积较为发育。基于精细的岩心观察描述,详细分析了下扬子地区下志留统高家边组下段中上部风暴沉积的特征,并阐明了风暴作用对泥页岩的影响。研究表明:研究区风暴岩岩性偏细,以粉砂岩为主,石英含量较高,结构成熟度较低,具2种不同的粒度概率曲线;主要发育底部冲刷面、块状层理、平行层理、丘状交错层理、波纹交错层理、准同生变形构造等沉积构造;垂向上主要识别出4种风暴沉积序列,均具有从底到顶粒度变细的沉积特征,不同的沉积序列与风暴流能量的强弱有关。下扬子地区早志留世频繁的风暴活动与研究区的古地理背景和古气候条件具有内在联系。特大型风暴对浅海陆棚深水区的细粒泥质沉积物特征产生重要影响,包括降低有机质含量、减少单层厚度、破坏垂向连续性、改变原始沉积构造和侧向稳定性等,总体上降低了泥页岩的品质。因此,研究认为在页岩气的勘探和评价过程中应重视风暴因素对陆棚深水区原始泥质沉积物的影响。 相似文献
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在80 MHz~1 GHz频段,单个功率管输出功率能达到100 W以上,为研制输出功率400 W的功率放大器,文中设计了四路功率合成器。该合成器需要实现功率容量大、工作频带宽、体积小的设计目标。在功率容量方面,文中采用悬置带状线结构,其功率容量远远大于微带线结构;在工作频带方面,采用切比雪夫九节阻抗变换器,将工作带宽拓宽为80 MHz~1 GHz;在体积方面,文中合成器的功率合成部分采用Y型节级联实现四路功率合成,阻抗变换部分采用切比雪夫阻抗变换器进行阻抗变换,该结构相较于磁环巴伦功率合成器,不但具有损耗小、平坦度高的优点,而且通过将阻抗变换器设计成曲折的形状,进一步缩小了合成器体积。仿真与实测结果显示该合成器在80 MHz~1 GHz范围内还具有较高的平坦度,合成效率可达90%以上。 相似文献
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生物光声成像(Photoacoustic Imaging,PAI)是一种新型的无创复合功能成像方法.生物组织不均匀的声学特性会使超声波在组织界面处发生反射,导致重建图像中存在伪影和失真,降低图像质量和成像深度.文中综述了目前抑制PAI声反射伪影的主要方法,包括延迟相减法、基于杂波去相关理论的方法、短滞后空间相干法、基于深度学习的方法、光声引导聚焦超声法、基于超声平面波模型的方法和多波长激励的方法等,详细介绍各方法的原理,分析其优势和不足,并展望未来的研究趋势. 相似文献
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目的:鉴定中国白酒发酵过程中的微生物种类,研究关键酶的特征与作用机制有利于提高白酒的优质品率。方法:本研究用形态学和生理学、16S rRNA、gyr B基因和antiSMASH分析的方法对酒曲中的一株微生物进行了验证;对该菌株的特性进行了研究,采用分子建模的方法获得了羧酸酯酶的3D模型,用分子对接的方法探讨了该菌株的羧酸酯酶的机理。结果:该菌株为产羧酸酯酶的革兰氏阴性菌Pb1(MW580690);该菌株呈现典型的S型生长曲线,产物曲线为S型,羧酸酯酶活化最优pH范围为5.0~9.0。分子对接结果显示Phe21A为该酶具有催化活性的主要氨基酸,水解三丁酸甘油酯为丁酸和甘油。分子对接结果显示三丁酸甘油酯经过构象变化被转移到催化中心后,进一步被加工;酶的亲水性和疏水性的相互作用表面有利于配体向下转移,进而从疏水性通道释放产物到的酶表面。结论:产羧酸酯酶的菌株为贝莱斯芽胞杆菌,并为羧酸酯酶水解三丁酸甘油酯类物质的底物识别、转移和催化机理提供了新的见解。 相似文献
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退化特征提取是机械健康状态监测的重要组成部分,伴随旋转机械长时间连续运转,退化特征出现性能波动甚至下降,给退化特征提取和选择造成了困难.首先利用一个特征映射算法库对振动信号提取特征,并基于Kolnogorov-Smirnov (KS)检验和Benjamini-Yekutieli过程对原始特征集进行过滤,然后利用双目标优化遗传算法(Bi-objective Optimization Genetic Algorithm,BOGA)结合支持向量机分类器(Support Vector Classifier,SVC),在有监督的环境下搜索出最佳特征子集,其中BOGA设置了SVC分类精确度和特征子集维数两个目标函数,前者进行最大化,后者进行最小化.通过在液压泵退化状态数据集上进行实验和在凯斯西楚大学轴承数据集与FRESH_PCAa、ReliefF、JMIM三种方法进行对比,验证了该方法在退化状态识别上的较好性能. 相似文献