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1.
以杭州奥体网球中心项目为研究对象,采用MIDAS Gen软件进行了开合屋盖安装过程施工分析.主要内容包括:考虑施工过程影响的整个安装过程的施工仿真分析;固定屋盖悬挑端、关键设备节点、活动屋盖悬挑端、支座节点等关键节点的受力和变形分析;考虑合拢温度的合拢结构分析.通过监测结构关键控制节点的变形及应力并与理论分析结果进行对比分析,分析结果对施工方案的优化及实施提供可靠依据,为今后类似工程提供借鉴和参考.  相似文献   
2.
以黑木耳(Auricularia auricula-judae)粉末为材料,研究了超声微波联用辅助提取黑木耳黑色素的方法。通过单因素实验考察黑木耳干粉粉碎粒度、超声功率、微波功率和超声微波联用时间对提取效果的影响,并采用响应面法优化工艺条件。通过与传统溶剂提取法及超声辅助提取法进行比较,结合扫描电镜(Scanning electron microscope)观察不同提取方法对于黑木耳干粉组织结构的破坏程度,以此验证超声微波联用辅助提取黑木耳黑色素的优势。结果表明:木耳黑色素的最佳提取工艺条件是:超声功率398 W、微波功率392 W、联合作用时间31 min。此条件下黑木耳黑色素吸光度为0.984,粗黑色素得率达到9.10%,相较传统溶剂法提取法(7.20%)、超声辅助提取法(5.20%)分别提高26.38%、75.00%。经比较不同提取方法后的黑木耳组织的SEM图像,表明黑木耳组织经超声微波联用辅助提取方法后,组织结构破损严重。结果证实:超声微波联用辅助提取黑木耳黑色素的方法相较于传统溶剂法可节约溶剂的使用量,相较于超声辅助提取法所耗费的时间有所减少,并且可提升黑木耳黑色素得率。  相似文献   
3.
通过对生物运动机理的深入研究分析,基于仿生学设计了一款具有主-被动变刚度柔性回转关节的单腿机器人,以追求更好的稳定性、更快的运动速度及更高的能量利用率为目标,基于综合应用动力学、碰撞理论和机械振动建立了机器人腾空相和着地相,以及落地碰撞和起跳冲击的动态模型,针对柔性回转关节的主-被动变刚度对纵向弹跳频率、落地碰撞和起跳冲击的影响规律进行深入系统的研究,并进行了相应的仿真验证.验证了被动变刚度有效地降低着地相支撑腿的振动频率,增加刚度,降低支撑期下肢受力时的机械震颤.柔性回转关节通过主动变刚度增大刚度能够缩短触地时间,提高弹跳的频率,且可以适应不同的地面.主-被动变刚度柔性回转关节对单腿的弹跳运动,提高了跳跃的稳定性、适应性,为足式机器人的后续研究提供了实质性的基础.  相似文献   
4.
针对某型车门下沉问题,通过台架试验获得车门、铰链和车身等各单因素下沉量和车门绞链系统整体下沉量,对单因素下沉量与系统整体下沉刚度进行线性拟合分析,得到车门铰链系统各单因素与系统下沉刚度的相关度排序.对前、后车门分别选取相关度较高的单因素进行优化,最终改进方案的仿真和试验结果证明该方案可有效地提升车门下沉刚度.采用定量分析法可快速找出影响下沉刚度的敏感因素,并能够快速生成优化方案,为新车型设计提供参考.  相似文献   
5.
实际生活中,食品储存情况复杂,对食品新鲜度的准确检测十分重要.将常见食品分为水果、蔬菜、肉类三个类别,并根据实际情况,对不同食品储存情况设计相应实验,利用设计的电子鼻系统对食品样本进行检测,将测试得到的样本数据用于建立线性判别分析(Linear Discriminant Analysis,LDA)、支持向量机(Support Vector Machine,SVM)、卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)模型,最终利用不同模型对食品样本的状态:新鲜、水果腐败、蔬菜腐败、肉类腐败,作出分类识别.对于实际测试样本,LDA、SVM、CNN识别准确率分别为:45.00%、85.00%、90.00%,结果证明基于深度学习的电子鼻系统可对不同储存情况下的食品新鲜状态作出有效判断,可在一定程度上为受主观因素影响的感官评价提供客观参考,提高食品新鲜度判断准确性.  相似文献   
6.
由于缺乏UPFC实时运行优化指导工具,UPFC强大的潮流控制能力无法灵活发挥。基于智能电网调度控制系统设计了UPFC运行优化辅助决策应用功能,根据实际UPFC工程限额工作模式下潮流计算特点,求解UPFC控制措施灵敏度,利用在线丰富的计算资源,进行UPFC多控制目标集群并行计算,获取UPFC静态安全控制措施和潮流优化控制措施。该应用功能可利用UPFC控制能力提高电网运行的灵活性,为调度运行人员提供辅助决策。苏州南部电网500 kV UPFC工程算例分析说明了UPFC在线运行优化辅助决策计算流程,结果显示所提方法可有效解决UPFC近区静态安全问题,并优化近区网络损耗。  相似文献   
7.
针对自动发电控制问题中的状态信息测取和最优发电控制策略的难题,结合深度置信网络与最优控制理论,提出了一种应用于自动发电控制领域的深度置信网络状态最优反馈算法。首先,设计了一种适用于发电控制问题的全状态最优反馈控制策略,并引入了深度置信网络学习全状态最优反馈控制特性,以深度置信网络的非线性表达能力弥补传统线性控制的不足,进而实现了非全状态信息反馈下的近似最优发电控制,有效解决了最优发电控制问题中的状态信息测取难题,同时提升了自动发电控制性能。在IEEE标准两区域系统的算例仿真结果表明,所提算法可以实现由自区域频率偏差与传输功率偏差组合反馈下的系统近似最优发电控制,验证了所提方法的有效性、可行性和强鲁棒性。  相似文献   
8.
我国对环境污染问题越来越重视,大气污染物超低排放已刻不容缓.因为是煤炭消费大国,燃煤烟气的大量产生严重破坏了大气环境,脱除燃煤烟气中的污染物已势在必行.综述了目前使用的一些燃煤烟气脱硫技术,并对我国未来烟气脱硫技术的发展提出展望.  相似文献   
9.
随着僵尸网络的日益进化,检测和防范僵尸网络攻击成为网络安全研究的重要任务.现有的研究很少考虑到僵尸网络中的时序模式,并且在实时僵尸网络检测中效果不佳,也无法检测未知的僵尸网络.针对这些问题,本文提出了基于流量摘要的僵尸网络检测方法,首先将原始流数据按照源主机地址聚合,划分适当的时间窗口生成流量摘要记录,然后构建决策树、随机森林和XGBoost机器学习分类模型.在CTU-13数据集上的实验结果表明,本文提出的方法能够有效检测僵尸流量,并且能够检测未知僵尸网络,此外,借助Spark技术也能满足现实应用中快速检测的需要.  相似文献   
10.
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