云制造平台资源需求的高效匹配策略研究

为快速、精确地从云制造平台资源池中搜索到满足用户需求的资源,实现资源与需求的高效匹配,提出了一种资源需求高效匹配策略。首先,建立了资源与需求的形式化描述模型,在此基础上,采用改进的K-means聚类算法按基本信息进行聚类,对云服务池中的资源进行预处理,形成多个资源簇;其次,计算用户需求与各资源簇聚类中心基本信息的相似度,确立备选资源簇;最后,再分别从资源的状态信息、功能信息和服务信息3个方面对备选资源簇中的备选资源进行筛选匹配。实例分析和研究结果表明:与已有的匹配方法相比,该方法在保持较高匹配精度的同时具有更高的匹配效率。     

铸态Ti-20Zr-20Al钛合金动态压缩力学性能与断裂机制研究

采用X射线衍射仪、金相显微镜、分离式霍普金森杆和扫描电镜等手段研究了Ti-20Zr-20Al钛合金在动态压缩条件下的微观结构、力学性能和断裂机制。结果表明,Ti-20Zr-20Al铸态合金由Zr基体相和TiAl/Ti₃Al针状相组成; 随着应变率增加,合金的抗压强度增加,失效应变显著增加; Ti-20Zr-20Al合金的断裂机制为解理断裂; 随着应变率增加,试验压缩断裂后碎片总数增大,平均粒径减小。采用DID模型模拟的材料碎片尺度与实验结果比较吻合,Grady模型与实验结果的偏差较大。     

直升机液冷/蒸发制冷联合系统关键部件试验性能

现代军用直升机经常执行特殊飞行任务，其机载电子设备具有功率大、瞬间振荡、高热通量等特点，使得环控系统的冷却需求呈指数上升趋势，进而制约着直升机的巡航功能和战斗性能的提升。针对直升机机载大功率电子设备的冷却需求，结合制冷剂、冷却液循环等子系统，搭建地面稳态试验台，针对蒸发器、冷凝器等关键部件进行了地面稳态试验。研究过程采用仿真与试验相结合的方法，开展了制冷循环中蒸发器、冷凝器等关键部件稳态仿真计算，且完成了蒸发器、冷凝器的换热性能试验研究，对所建立的仿真模型进行了有效性校核与参数修正。上述研究可为后续直升机液冷/蒸发制冷系统的关键部件设计提供一定的参考。     

特种车辆舱室送风系统布局仿真优化

特种车辆由于其功能特殊性和封闭性，无法像民用车辆一样利用窗户的开闭来控制舱室通风，长时间驾驶特种车辆，驾驶舱面临空间小、冷源少、热负荷大、缺乏新鲜空气等问题，且外部环境条件复杂。这就要求特种车辆舱室送风系统精细设计，满足人员和多个装置的热舒适和热控需求，因此有必要基于特殊车辆的驾驶舱特点，合理布局并优化通风系统，保证整舱热要求。为了让座舱送风与舱内热源热交换尽量完全，带出更多的热量，首先针对某型特种车辆，建立了典型舱室和乘员的三维物理模型和仿真模型。针对10种送风模式进行了详细的气流组织仿真优化分析，获得了特种车辆舱室多物理场。气流组织优化是从风口形式和送风口位置两方面进行，风口形式优化中提出多种风口组合形式，分别进行仿真。以设备温控、人员热舒适和空气龄等为目标，利用评价函数对仿真结果进行评价，对10种类型的送风工况进行了仿真。从仿真结果中，以上述多优化目标为依据，进一步开展了针对初步优选的送风形式的风口位置优化。在风口形式优化结果的基础上，采用遗传算法，将位置参数设为优化参数，选取两个评估函数作为优化的目标函数，并将头足温差等约束条件设置到优化模型中，对仿真结果进行筛选和逆优化研究，最终得到最优风口位置，完成气流组织优化。研究对于全密封特种车辆的有限空间热舒适性和空气质量研究具有一定意义。     

采前CaSO4处理对甘蓝芽苗菜采后品质的影响

研究了采前CaSO4处理对甘蓝芽苗菜贮藏过程中的抗氧化酶和生物活性物质的影响。结果表明,CaSO4处理降低了甘蓝芽苗菜的电解质渗透液;与对照组相比,CaSO4处理保持了较高的超氧化物歧化酶(SOD)、过氧化物酶(POD)和过氧化氢酶(CAT)的活性;此外,硫苷含量在贮藏过程中不断下降,CaSO4处理显著提高了新鲜芽苗中硫苷含量并抑制了各种硫苷的降低速度,维持了较高的黑芥子酶活性。与对照相比,CaSO4处理显著提高了贮藏过程中甘蓝芽苗菜异硫氰酸酯的含量;显著提高了甘蓝芽苗菜采前和采后品质,延缓其衰老,为甘蓝芽苗菜的生产和商业化提供理论依据。     

达萨瓦塔拉酒店:马拉萨萨罗瓦酒店,蒂鲁帕蒂,安得拉邦,印度

<正>蒂鲁玛拉-蒂鲁帕蒂寺庙是印度最受尊敬、最富有的寺庙,被认为是印度三位一体中三位至尊神之一的毗湿奴神的神圣住所。这里的宗教实践是虔诚的、仪式性的,怀有对神灵和庙宇习俗的极大信仰。每年有2000万虔诚的朝圣者拜访这座寺庙,需要有序的人群管理。这个地区被认为是婚礼和庆祝活动的吉祥地,也适合那些喜欢将休闲会议和神圣的寺庙参观结合起来的有眼光的商务旅行者。     

基于知识图谱的用户偏好神经建模框架

针对目前基于特征和基于路径的知识图谱感知推荐方法的不足,文中提出端到端的将知识图谱引入推荐系统的用户偏好神经建模框架(NUPM).该框架以用户在知识图谱中的历史访问项目为偏好起点,通过知识图谱中实体间的关系链接传播用户偏好,学习用户的潜在偏好,同时使用注意力网络融合各传播阶段偏好特征以构建最终的用户偏好向量.在真实数据集上的对比实验表明文中框架在个性化推荐中对用户偏好刻画的有效性.     

入射角度对激光点云精度的影响分析

入射角度影响着激光的光斑大小与回光信号强度,点云的采集精度与激光入射角度的变化直接相关。如何确定点云数据采集时的入射角度阈值进而确定扫描时的最佳测距是狭窄空间点云数据采集时的关键,直接影响着点云数据采集时的精度。本文通过分析入射角的理论模型,建立了入射角引起的误差估算模型。并根据理论及误差估算模型中的相关参数设计实验,分析入射角度对点云精度的影响规律,确定激光点云数据采集时有效的入射角阈值范围,研究成果对激光点云数据在精密工程测量方面的应用具有重要的意义。     

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