舟山多端柔性直流输电工程系统设计

为了解决舟山群岛供电、海上风电送出等问题,规划设计了舟山5端柔性直流工程。舟山多端柔性直流输电重大科技示范工程是目前世界上在建的端数最多的柔性直流工程。为了满足柔性直流换流站启动、运行与控制、检修的需要,研究提出了柔性直流换流站的主接线方案。开展了柔性直流系统主回路参数研究,确定了换流站主设备和直流电缆的选型及主要技术参数、换流站运行功率范围。通过交、直流过电压研究提出了换流站过电压保护及绝缘配合方案。提出的柔性直流换流站主回路参数确定方法、绝缘配合方案、运行控制策略等形成了完整的柔性直流系统整体技术方案。提出了柔性直流系统设计的完整技术思路、设计方法及工具,为我国多端柔性直流技术发展及工程应用提供了有力支撑。     

企业会计成本控制问题研究

当今企业经营管理的一个重要内容就是优化创新企业经营财务的管理模式,其目的不仅是提高企业的经营管理水平,而且是对于提高企业的盈利的能力也有一定的帮助与指导。本文通过分析会计成本控制中的一些财务方面的问题,研究并指出它对企业财务管理的重要作用,进而找出在会计成本控制下完善财务管理的具体措施。     

虚拟试衣间应用进展研究

为深入了解人们对虚拟试衣间的性能需求,促进虚拟试衣间的研究发展,首先阐述虚拟试衣间的研究现状,从消费者体验的角度将现有的虚拟试衣间分为3类,分别为虚拟实时2D图像和视频技术、2D和3D人体模型技术、3D摄像机和激光技术。并详细分析各类型虚拟试衣间技术的优缺点。最后提出虚拟试衣间的构成要素,以及未来需要解决的3个关键问题,包括现实与虚拟的产业链矛盾、克服虚拟仿真技术困难、满足消费者试衣需求的问题。     

可装夹在工件圆锥面上工艺孔的夹具设计

针对外形复杂、不便装夹但存在工艺孔的工件,设计了两种可装夹在工件圆锥面上工艺孔的碰珠式和旋压式夹具.阐述了夹具的结构、应用原理、应用场合,并对两种夹具的优缺点进行了分析比较.     

羟乙基纤维素在多种面膜基布中肤感及配伍性研究

通过仪器测试和人体感官评价,考察含羟乙基纤维素(简称HEC)的面膜液在多种面膜基布中的肤感及配伍性,并对比研究了HEC与黄原胶应用于面贴膜的性能差异。仪器测试的结果表明对自身结构强度足够的面膜基布,包括中等及厚型面膜基布以及交叉铺网织法且编织较均匀的薄型面膜基布,HEC会使其有适度的延展性。相比黄原胶,HEC一方面可以和面膜基布有更好的配伍性,给面膜基布带来更好的柔软度和浸润性,另一方面能更好的保水和锁水。半脸感官评价的结果表明HEC相比于黄原胶在使用过程中有更好的贴肤性和润滑感,使用后皮肤的滋润度、弹性及光泽度更好,而且能够延长面膜变干的时间,总体上专家评估小组更喜欢HEC的肤感。     

浇铸尼龙新型有机复合催化剂的制备方法

作为一种重要的工程塑料,浇铸尼龙具有机械强度大、韧性良好、化学稳定性强等一系列的优点。然而,浇铸尼龙分子链间存在大量的氢键,结晶度高导致在低温或干燥环境状态下易脆、易裂、抗冲击及柔韧性差,极大的限制了其在某些领域的应用。为了改善此问题,本文以己内酰胺、氢氧化钠和六氢-2H-氮杂卓-2-酮为原材料合成制备了新型复合催化剂。研究结果表明采用新型的复合催化剂,浇铸尼龙具有更好的耐热性能(240℃)、更高的冲击强度(13.2 kJ/m~2)、更长的适应期(8.2 h),且微观结构致密规整,说明本实验制备的新型己内酰胺复合盐是一种良好的浇铸尼龙催化剂。     

基于夹角的灰色关联模型及其性质

为较好地反映序列的整体变化趋势和克服因素序列分散时的偏差问题,在定义特征序列与相关因素序列夹角的基础上,利用向量夹角公式,构建了灰色夹角关联度模型,并给出了该模型的相关性质;灰色夹角关联度模型可以用来解决时序序列和向量序列的关联性问题,还能客观地反映出序列的整体变化趋势;实例证明灰色夹角关联度能较好地反映序列间的关联程度。     

海尔30年：设计引领心生活

《论语为政》日“三十而立”。2014年,海尔30岁。这是一个企业从诞生走向成熟的里程碑式的分界点。从1984年第一台冰箱的问世,到如今整体家电套系打造居家理念,海尔经过30年的历练和成长,成为全球大型家用电器第一品牌。 海尔电器屡获全球各大奖项,2014年2月10日,全球大型家用电器第一品牌海尔被国际知名商业媒体《快公司》（Fast Company）杂志评选为中国最具创新力的公司。《快公司》认为海尔让每个员工自主经营的举措是具有颠覆性的创新。同年5月17日,第三届中国工业大奖颁奖典礼在北京人民大会堂举行,海尔荣获最高奖项“中国工业大奖”,是目前为止唯一获此殊荣的家电企业。     

基于人体舒适度日特征向量的PSO-NN短期负荷预测

通过详细分析负荷特征,结合平均风速、最大风速等8项气象数据,引入风寒指数、炎热指数和人体舒适度用以综合考量气象对负荷的累加影响。同时,通过构建日特征性向量,分别对不同季节采用不同的特征向量选择相似日。利用粒子群(PSO)优化神经网络(NN)的权值和阈值,从而降低了计算规模和提高预测准确性。算例表明,该方法能够针对不同季节特点,选取较合适的相似日,算法收敛速度快、有较高的预测精度和较强的适用性。