两种Skyhook阻尼实现方式在柔性隔振平台中的对比研究

利用Skyhook 阻尼进行柔性隔振平台的主动隔振控制时，可以简单地通过调节控制增益实现对低频段隔振器模态共振响应的抑制，且不影响高频段的隔振性能。在实际使用中，Skyhook 控制有两种常见的实现方式，即积分加速度反馈和积分力反馈。为分析两种实现方式用于柔性隔振平台时所产生的减振效果的差异，基于柔性Stewart 型隔振平台，结合多个ADAMS和MATLAB联合仿真案例开展详细且直观的对比研究。结果表明，对于传统的柔性隔振平台，积分力反馈法会由于实际柔性铰链的残余刚度而不能完全抑制隔振器刚体模态的共振；并且对于有效载荷的低阶模态，同样以抑制低频刚体模态为目的而设计的积分加速度反馈主动控制比积分力反馈法有更好的阻尼效果。最后，给出了对于两种控制方式选取和相应平台设计的意见。     

绿色储粮新技术在粮食储藏中的应用研究

民以食为天,21世纪以来我国人民的生活质量逐渐提升,也更加注重粮食安全问题。粮食储藏对于国家粮食安全和国民生活水平至关重要,要秉持绿色可持续发展理念,以高存储量、低能耗、低污染为前提实现对生态体系的保护。本文针对现阶段粮食存储过程中出现的问题加以分析,立足于低温、低能耗的原则,有效利用客观条件严控材料使用情况,推行绿色、安全、无污染、节能的储粮技术,从而有效提升社会经济效益。     

农业农村部：调整黄河禁渔期制度 延长禁渔时间、扩大禁渔范围

<正>为养护黄河水生生物资源、保护生物多样性、促进黄河流域生态保护和高质量发展，农业农村部日前发布通告，对黄河禁渔期制度做出调整。根据通告，黄河河源区及上游重点水域从2022年4月1日起至2025年12月31日实行全年禁渔，黄河宁夏段至入海口禁渔期延长一个月，即由4月1日至6月30日延长为4月1日至7月31日，禁渔期内禁止除休闲垂钓外的所有捕捞作业类型，同时鼓励地方实施更严格的禁渔期制度。     

乳白玻璃生产中节能优化的探索

针对日用玻璃陶瓷生产过程的能耗环节进行探索,优化配方使其更适合于电熔炉的生产工艺,通过对配方中各氧化物引入的原料进行优化,降低原料整体熔点,增加出料量,最终达到降低能耗、减少成本的目的 ,提高企业在行业中的竞争力.     

南水北调中线总干渠藻类的生态调度

南水北调中线总干渠无在线调蓄水库,对藻类生态调度过程中出现的问题开展生态调度实现策略和实施方式研究。主要实现策略包括:划定自身的调蓄区,隔离生态调度对下游的影响;采用高效的渠池运行方式,减少生态调度时蓄量的反复调整;综合考虑安全、快速、平稳等需求,设定生态调度实施进程和方式。具体实施方式包括:将总干渠划分为流速调控区、调蓄区和正常运行区,分别实施等体积、控制蓄量和闸前常水位方式运行;将生态调度过程划分为充水阶段和泄水阶段,基于流速调控目标值、持续时长和水位降幅约束条件,确定各阶段时长和各分区的闸门群调控方案等。基于2018年3月输水工况,采用明渠一维非恒定流模型,仿真总干渠上游15个渠池的藻类生态调度过程。结果表明,生态调度可在3.5 d内完成,各渠池的平均流速由0.48 m/s增至0.93 m/s,持续时间超过2 h。在整个生态调度过程中,水位变化平稳,水位变幅符合安全阈值要求,下游渠道的正常运行未受生态调度明显影响。     

浅谈石油工程注水工艺技术优化

随着我国经济的高速发展,社会公众对石油的需求越来越大。在石油工程中,如何通过改善石油开采技术来提高石油开采效率,和提高石油开采量,成为社会公众关注的焦点。对此,本文以石油工程中常见的低压低渗油层为出发点,对这些开采难度大、开采效率低的油田进行简要分析,并对如何在石油工程中优化注水工艺技术的简述如下。     

考虑井眼清洁条件下的小井眼钻井液性能优化研究北大核心

新疆油田玛湖部分区块采用长水平段(超2000 m)小井眼技术进行钻井和开发。在钻井过程中,井眼不清洁导致的卡钻,井筒压力过大导致的漏失问题严重制约了该区块的高效经济开发。钻井液性能的优化是解决上述问题的关键方法之一。为此,采用了CFD数值模拟的方法,建立了环空固液两相流模型,探究了不同钻进参数下钻井液不同流变参数(赫巴流变模型)对岩屑运移和环空压耗的影响。根据数值模拟结果可知:(1)提升钻井液密度有利于提高携岩能力;(2)不同钻进参数下,钻井液流变参数对岩屑运移作用效果不同;(3)钻井液流变参数并非越大越有利于岩屑运移;(4)结合玛湖区块特征,确立了最优钻井液流变参数范围,并将该范围成功的应用于现场。     

白酒生产企业勾调车间布局设计的应用分析

结合白酒厂项目设计经验和现场学习经历，介绍了白酒生产厂家勾调车间的工艺流程及相关计算。鉴于白酒勾调车间的火灾危险性类别为甲类，对勾调车间涉及的危险因素进行分析，并从土建、工艺、排水、消防、通风、电气等角度，着重阐述了工厂设计过程中应注意的防火安全问题。     

能耗优化的神经网络轻量化方法研究进展

近年来，神经网络在语音识别、计算机视觉、自然语言处理等领域都取得了良好的进展.大量的神经网络被部署于诸如手机、摄像头等依赖电池或太阳能供电的小型设备.但神经网络参数量大计算复杂，需占用大量计算资源并消耗电能，从而限制了其在资源受限平台上的应用.学术界和工业界逐渐关注于神经网络的高能耗问题.神经网络轻量化方法可以有效地减少参数数量、降低参数精度或优化计算过程从而降低神经网络能耗.本文从能耗优化的角度梳理了神经网络能耗估算方法和神经网络轻量化方法的基本思路，综述了近年来该领域主要研究成果，并提出了能耗估算和能耗优化的神经网络轻量化方法存在的挑战及进一步研究的方向.其中神经网络能耗估算方法包括测量法、分析法和估算法.能耗优化的神经网络轻量化方法包括剪枝、量化、张量分解和知识蒸馏.对于进一步研究方向我们认为，首先需要建立可自适应网络类型的能耗模型；然后需要考虑平衡精度和能耗的轻量化方法.其次需要实现硬件平台可泛化的轻量化方法；最后开发搜索空间可约束的轻量化方法.