GeoGebra软件在数学分析教学中的应用举例

随着信息化时代的发展,各类教学软件的出现给教师带来了各种挑战,也给学生带来了各种选择的机会,同时也导致以前的传统课堂难以满足学生的需求.对于数学课堂也不例外,GeoGebra软件的出现给数学分析课堂带来无穷乐趣,同时也解决了以前很难理解、解决的问题.GeoGebra软件有电脑版、手机版,使学生可以随时随地作图,随时随地学习,对于数学分析教学起到很重要的作用.     

多机电力系统非线性自适应励磁控制器的设计

为了增强多机电力系统的动态稳定性,提升电力系统平抑负荷扰动的能力,本文提出了一种基于自适应反步技术的非线性自适应励磁控制方案.由于发电机的机械功率和阻尼系数受系统运行状态的影响,因此可以直接视为未知数,利用自适应定律估算出来这些未知量.根据李雅普诺夫(Lyapunov)函数的形式推导出自适应规律,保证发电机的转子角速度、机端电压、输出功率等不同物理量均收敛.然后在4机11母线的电力系统输电线路上仿真三相短路故障,测量转子转速偏差,对所提出的控制方案进行评估,并与现有的反步控制器和常规电力系统稳定器(CPSS)进行了比较.根据仿真结果,本文所提出的方法比现有的两种控制器的控制效果更有效.     

基于蜻蜓翅脉结构的连续碳纤维增强树脂基复合材料仿生设计与增材制造

以具有轻质高强优异性能的蜻蜓翅脉结构为设计灵感，在分析翅脉网格结构抗冲击原理的基础上，设计了传统和仿生两类对比结构。采用熔融挤出3D打印机成功制备了具有不同结构的连续碳纤维增强聚乳酸复合材料试样，并对不同结构复合材料试样的拉伸性能和抗冲击性能进行了测试和对比分析。研究分析结果表明：由于拉伸力方向上的连续碳纤维含量相对较少，限制了仿生结构复合材料抗拉强度的提高，但仿生结构的平均抗拉强度为传统结构的1.18倍；当仿生结构复合材料试样受到冲击力时，其内部六边形结构的连接角度会发生变化，从而极大消耗冲击能量，同时具有六边形网格结构的连续碳纤维可以有效阻碍裂纹的扩展，因此仿生结构的平均冲击韧性可以达到传统结构的2.46倍；仿生蜻蜓翅脉结构可以显著提高增材制造复合材料的综合力学性能，且对于抗冲击性能的提高具体突出效果。连续碳纤维增强树脂基复合材料的有效可行的仿生蜻蜓翅脉结构设计和增材制造，可极大扩展其在高冲击载荷领域中的相应应用。     

存在同轴度误差的径向永磁联轴器传动特性分析

针对径向永磁联轴器在制造和安装的过程中,主从动转子间易产生同轴度误差,从而引起传动不平稳、效率降低等问题。首先通过磁场分析得到同轴度误差的存在会导致磁力线分布和磁感应强度出现明显的不均匀变化,再利用磁荷库伦定律建立同轴度误差下径向永磁联轴器传动特性的数学模型,推导出相应转矩计算公式,并将公式计算值与仿真测试得到的径向永磁联轴器稳定传递转矩数值分析比对,验证所得转矩公式的正确性。最后根据公式的计算结果分析不同结构参数下同轴度误差对系统传递转矩的影响,得出为保证各型号尺寸的联轴器系统可实现正常传动时的安装精度。     

植物基市场竞争激烈 雀巢能否脱颖而出

"人造肉"、"植物基"无疑是近来非常火爆的话题。据美国有线电视新闻网(CNN)报道,作为全球最大的食品制造商,雀巢日前宣布,今年春季将在美欧地区推出数款不同口味的植物基香肠,以及其他植物基熟食肉类。所谓"植物基",也就是无肉、以植物为原材料的食品。在素食风潮盛行的当下,雀巢作为业内巨头将面临更多竞争。     

基于特征选择遗传算法对混合动力汽车的研究

针对传统遗传算法优化串联式混合动力汽车时燃油经济性和排放性不佳、优化运行时间过长的问题,提出一种基于特征选择遗传算法的串联式混合动力汽车系统参数和控制策略参数的多目标优化算法,并建立以动力性能指标为约束的混合动力汽车参数优化的非线性模型,其中目标函数包含最佳的燃油消耗和排放等指标。首先对目标函数的可行解空间进行特征选择,筛选出与目标函数相关度较高的可行解,并将基于特征选择的优化方法与传统遗传算法相结合,对其控制参数进行优化。其次通过ADVISOR仿真程序,计算出目标函数的最佳燃油消耗量和排放值。仿真结果表明:与传统的遗传算法相比,燃油经济性提高9.96%,CO、HC和NOX的排放分别降低18.07%、26.71%以及15.61%,同时优化运行时间降低62.14%。     

煤基高碳醇粗产品的加氢精制研究

高碳醇(C~+_6混合醇)是重要的精细化工原料,广泛应用于合成增塑剂,洗涤剂和分散剂等。以合成气为原料,经费托合成途径一步制得高碳醇的方法,近年来得到密切关注。但是,费托合成高碳醇的粗产品中,除了醇和烷烃外,还有较多的烯烃、醛等不饱和化合物,以及少量的有机酸,因此需要通过加氢精制将其脱除,以简化后续精馏分离工序。针对该体系开发了活性炭负载的Pd基催化剂,在液体空速6 h~(-1),氢油比100～300,温度100～310℃,压力8 MPa条件下,在实验室微型反应装置上对催化剂的性能进行了评价,考察其活性、选择性和稳定性。试验表明,不饱和组分的转化率随温度升高而增加,在温度高于250℃后,不饱和组分转化率可以达到99%以上,且能够将原料中大部分的酸加氢转化,转化率高于90%。但是当温度高于270℃后,醇收率开始显著降低,说明高温条件下醇在催化剂上发生了一定程度的氢解反应。因此,为了尽可能提高加氢产物中醇的收率,较优的反应温度应在250℃左右。采用X射线衍射(XRD)技术表征了反应前后催化剂活性位的晶相和粒径,证明催化剂的活性位是金属Pd纳米粒子,粒径约为20 nm,且在反应前后基本保持不变,催化剂在反应过程中活性位结构稳定。在实验室开发的基础上,该催化剂经历1 000 h寿命实验和规模化制备等环节,成功应用于陕西榆林合成气制高碳醇万吨级工业试验的粗产品加氢精制工序,在反应温度约250℃,8.4 MPa下,不饱和组分转化率100%,酸转化率90.4%,生产出只含有醇和烷烃的混合油品,为后续醇油分离技术的开发奠定基础。     

基于神经网络和遗传算法的锭子弹性管性能优化

为得到减振弹性管对下锭胆的支承弹性和锭子高速运动下的稳定性等性能的最优匹配效率,依据减振弹性管的等效抗弯刚度及底部等效刚度系数公式,利用MatLab数值分析软件构建弹性管抗弯刚度和底部挠度数学模型。首先,结合Isight优化软件基于径向基神经网络构建其近似模型,且使精度达到可接受水平,并以模型的关键结构参数弹性模量、螺距、槽宽、壁厚为设计变量,结合遗传算法对弹性管抗弯刚度和底部挠度进行多目标优化设计,得到Pareto最优解集和Pareto前沿图,确定出减振弹性管结构工艺参数的优化方案。通过对优化数据进行分析发现,该方案在保证减振弹性管弹性的同时,其底部振幅明显减弱。