天花板亮出全新形象

信发热电集团装机容量达到300万千瓦时，年供热汽能力达到420万吨。利用丰富的汽源优势，茌平县大力发展高耗汽的密度板产业。信发热电集团规划出专门的密度板项目区，投资3000多万元进行统一规划。茌平县政府有关部门则通过优惠政策、优质服务鼓励民资、吸引外资进入密度板生产领域。     

一种基于人工智能的电梯群目的层控制方法（2）

本文从概述电梯工业采用的人工智能技术出发，分析了人工智能技术在电梯工业中不断发展的原因。回顾和总结了相关的文献，这些文献在普通的人工智能文献领域是不易见到的。第2部分论述了AI规划和多智能体系统用于电梯群控制的新近发展项目。     

双向DC-DC变换器拓扑结构综述

基于国内外对双向DC-DC变换器的研究成果,简述了各种拓扑结构的基本组成,系统地分析了它们的工作原理,总结了优缺点和异同点,进而对双向DC-DC变换器拓扑结构的分类方法重新进行了界定,为展开奠定了根基。然后指出了现有拓扑结构适用场合和存在的问题,并在此基础上为研究新型拓扑结构提出了建议,同时也为工程应用提供参考。     

锅炉二次风门阻力系数仿真与试验研究

确定四角切圆煤粉锅炉二次风门阻力系数测量试验方案,建立二次风道三维模型并进行模拟试验,得到二次风门不同开度时风门前后压差、风门出口速度,绘制二次风门阻力特性曲线。通过模拟试验,得到二次风量与二次风门开度之间的关系,在锅炉运行中可以依据二次风门开度进行二次风流量精确调整。     

旋压变形量对B4C增强铝基复合管微观组织及力学性能的影响

本文采用等离子放电烧结+异步错距旋压方法制备了不同旋压变形量的B₄C颗粒含量为10wt.%的铝基复合材料管材,研究了变形量对复合管材微观组织和力学性能的影响。 研究结果表明:随着旋压变形量的增加,B₄C铝基复合管材内部B₄C颗粒分布由类似网状结构变为均匀分布,B₄C颗粒与基体铝合金之间界面形成了冶金结合;等离子放电烧结过程中的颗粒之间的“尖端放电”效应使得颗粒之间的界面处产生局部高温,促进了界面之间的结合,在界面处产生了AlB₂和Al₃BC金属间化合物;旋压变形量的增加,细化了铝合金的晶粒尺寸,减小了B₄C的颗粒尺寸,但旋压过程中导致的大尺寸B₄C颗粒的断裂弱化了细晶强化和颗粒强化对抗拉强度的作用。     

-180℃深冷处理对7A99铝合金峰值时效强韧性能与析出行为的影响

对7A99超高强铝合金反向挤压板材采用T6峰值时效处理与-180℃冷热循环时效热处理(简称T6-DCT),通过XRD、TEM、HRTEM与3DAP研究-180℃深冷处理对7A99铝合金反向挤压板材强韧性能以及析出行为的影响。结果表明,-180℃冷热循环时效处理使得铝基体的晶格常数由由0.40551 nm 增至0.40626 nm,起到了一定的固溶强化作用;-180℃冷热循环时效处理后晶粒内部生成大量与基体非共格的η相,晶界处η相呈现断续分布并形成晶界无析出带,降低材料的拉伸强度;-180℃冷热循环时效处理促进基体中Zn和Mg元素原子的微观偏聚,导致了Zn和Mg元素的非均匀析出;-180℃深冷处理可以减小时效终态析出相的平均等效半径与析出密度,将等效半径由1.2 nm减小至1.14 nm,将析出密度由4.53×10₂₄/m₃降低至3.87×10₂₄ /m₃,削弱析出强化效果; -180℃冷热循环时效处理后合金的强韧匹配性能得到显著改善,强度略有降低,韧性显著提高。     

纳米压痕技术在材料力学测试中的应用

近年来,材料纳米级力学测试日益引起广大研究者的重视。纳米压痕仪凭借极高的载荷和位移分辨率,广泛应用于材料表面的微纳米级力学性能的测试,包括硬度、弹性模量、塑性应变、薄膜界面结合强度以及材料疲劳特性等。综述了几种纳米压痕和纳米冲击技术测试材料力学性能的方法和原理,介绍了纳米压痕技术在材料力学性能测试方面的若干先进应用实例及其测试机理,以及原子力显微镜和扫描探针显微镜在力学测试方面的原理和应用。最后,提出了纳米压痕仪存在的若干问题,并对纳米压痕技术的发展进行了展望,认为纳米压痕技术结合有限元模拟建立材料疲劳断裂模型,是纳米压痕在力学测试方面发展的必然趋势。     

电动直驱式超高压力控制系统的建模与仿真

提出了电动直驱式超高压力控制的方式,建立了交流伺服电机驱动液压系统实现压力控制的系统的数学模型,并且对系统的特性进行了分析。通过计算机仿真系统,利用PID控制策略分别对阶跃信号和斜坡信号进行仿真分析,研究了其性能。结果表明:该系统具有较好的稳定性和跟随性,可以在一定程度上提高压力的控制精度。     

基于改进GHSOM的运动想象脑电信号自适应识别方法

为解决运动想象脑电信号(MI-EEG)的识别方法泛化能力受限和自适应性差等问题,对传统的生长、分层自组织映射神经网络(GHSOM)进行改进,并提出一种主成分分析法(PCA)与改进的GHSOM神经网络(IGHSOM)相结合的脑电自适应识别方法。由于IGHSOM能够根据上一层扩展神经元的量化误差进行自动分层判断,使得其不仅对数据映射更加准确和详细,而且增强了网络的稳定性和自适应性。基于脑机接口(BCI)竞赛数据库,利用PCA进行特征提取,以IGHSOM为分类器进行实验研究。结果表明,该方法获得了较高的识别精度,验证了GHSOM改进策略及该识别方法的正确性和有效性。     

浅谈浙江传统民居建构所体现人体健康理念

现在人们对健康的关注日益突出,为了研究浙江传统民居建构对健康的影响,对它们进行研究与分析。利用文献查阅与实地调研等研究方法,解读浙江传统民居的建构特征,并对人体健康的概念进行分析。通过总结两者之间的关系,得出浙江传统民居建构对人体健康的发展具有促进作用。