基于ADAMS及ANSYS的柔性机器人动力学仿真系统

针对 ANSYS不适于机械动力学分析 ,而 ADAMS不适于有限元分析的状况 ,本文首次将 ADAMS及 AN-SYS结合 ,建立了柔性机器人动力学仿真系统。它通过模态中性文件结合 ADAMS及 ANSYS。按功能将此系统分成模块进行二次开发 ,省去复杂的建模及自己编程工作 ,提供了统一的仿真标准。文中通过两个三臂机器人协调操作的算例验证了此系统的有效性和优越性。此系统有较广泛的应用范围 ,能成为 CAD和 CAM的基础     

供应链建模、仿真与优化问题的研究

研究了供应链建模技术，提出了一种供应链建模方法，并建立相应的供应链运作参考模型，研究了供应链仿真与优化方法，并设计和开发了供应链仿真优化软件。以企业为背景给出了供应链建模、仿真优化方法的应用，结果表明，该方法可用来优化供应链的运营管理过程。     

海杂波背景下的雷达性能评估研究

雷达对海探测时会受到海杂波的影响,研究雷达在海杂波背景下的性能评估对雷达系统设计阶段具有重要的指导意义。首先分析了海杂波的复合K分布模型,建立了雷达参数和环境参数与杂波幅度模型参数之间的关系。然后简单介绍了基于SIRP法仿真时空相关海杂波的方法。接着建立了一种基于雷达实际工作环境、应用CFAR的结合蒙特卡洛法评估雷达性能的体系。最后设定雷达应用场景对雷达性能进行评估,结果表明提出的雷达性能评估体系对雷达设计人员有较好的应用价值。     

微电网实验教学平台研制

本文提出了一种微电网实验教学平台建设方案,研究了典型微电源控制系统工作原理,提出了微电源控制策略,计算了容量配比并给出了系统硬件电路模型。基于该平台学生可自行设计验证性实验和综合性实验,同时可以对微电网的稳定运行控制策略进行在线模拟和仿真,达到了预期教学效果。     

发电机励磁辅助控制功能对特高压直流送端动态无功支撑能力的影响研究

发电机励磁调节器的精确建模是分析发电机无功支撑能力的基础。针对现有研究中缺乏考虑发电机励磁辅助控制功能对直流近区发电机动态无功支撑能力的影响这一不足之处,分析了发电机过励限制、低励限制、定子电流限制、最小励磁电流限制等励磁辅助控制功能对直流近区发电机无功特性、换流站母线电压的影响。实际特高压直流送端大电网仿真计算结果表明,发电机低励限制和最小励磁电流限制考虑与否会影响特高压直流送端暂态、稳态过电压水平,发电机过励限制、定子电流限制会影响特高压直流送端长期低电压的动态过程。发电机励磁辅助控制功能的考虑与否对于特高压直流送端近区电网的电压稳定、功角稳定分析结果有重要的影响。建议在特高压直流送端稳定分析中,发电机励磁模型采用包含各个辅助控制功能的详细励磁模型。     

天然气长输管道阀门电动执行机构国产化研制

目前我国天然气长输管道阀门电动执行机构主要依靠进口,增加了天然气管道建设和运营成本,制约了天然气管道行业的发展。有必要开展天然气长输管道设备的国产化研究,在大口径天然气管道上使用国产电动执行机构替代国外进口产品,提高我国天然气管道设备的保障能力。中国石油西气东输管道公司联合4个厂家开展了天然气管道阀门电动执行机构的研制工作,对标国外先进产品关键指标,制定了电动执行机构研制技术条件,完成了首批国产化电动执行机构的产品设计、样机试制、工厂试验和产品工业性试验。国产化电动执行机构产品的性能达到了研制技术条件要求和国内外相关技术标准要求,具备批量生产条件,电动执行机构国产化定型产品可在天然气长输管道建设中推广应用。     

紫外线照射损伤表皮郎格罕细胞的光、电镜研究

紫外线照射能减少表皮内郎格罕细胞(LC)的数目,并引起其形态结构改变。为了进一步探讨紫外线照射对LC影响的作用机理,本研究利用ATPase染色法显示游离表皮内LC,于光镜下观察不同剂量的紫外线照射豚鼠皮肤后,表皮LC密度动态变化,同时采用组化电镜手段进行光、电镜对比研究照射前后LC的形态结构。实验用Hartley杂交豚鼠30只,分6组,分别接受不等剂量的紫外线照射。照射前脱去背部毛,每日照射1次,连续4天,6组动物接受照射的总剂量     

常用分布式光纤传感器性能比较

分布式光纤传感器在温度、结构健康检测及通信光缆故障诊断方面发挥着越来越大的作用.分布式光纤传感器种类有很多种,不同种类其测量原理和测试精度、范围等参数也不同.文章对九种常用的分布式光纤传感器作了介绍,并给出了一些商品化仪器的参数,最后将它们的优缺点进行了比较.     

螺钉断裂原因分析

金相检验及电镜分析发现,镀锌的防松螺钉在拧紧后断裂的主要原因是螺纹根部受到腐蚀,外形出现凹陷,造成应力集中所致.     

基于图卷积的视网膜血管轮廓及高不确定度区域细化框架

针对传统卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)受感受野大小的限制,无法直接有效地获取空间结构及全局语义等关键信息,导致宽血管边界及毛细血管区域特征提取困难,造成视网膜血管分割表现不佳的问题,提出一种基于图卷积的视网膜血管分割细化框架。该框架通过轮廓提取及不确定分析方法,选取CNN粗分割结果中潜在的误分割区域,并结合其提取的特征信息构造出合适的图数据,送入残差图卷积网络(residual graph convolutional network, Res-GCN)二次分类,得到视网膜血管细化分割结果。该框架可以作为一个即插即用模块接入任意视网膜血管分割网络的末端,具有高移植性和易用性的特点。实验分别选用U型网络(U-neural network, U-Net)及其代表性改进网络DenseU-Net和AttU-Net作为基准网络,在DRIVE、STARE和CHASEDB1数据集上进行测试,本文框架的Sp分别为98.28%、99.10%和99.04%,Pr分别为87.97%、88.87%和90.25%,证明其具有提升基准网络分割效果的细化能力。