澜沧江沿岸某岩堆地质特征及成因分析研究

岩堆是发育在山坡坡脚或平缓山坡上的松散堆积体，属于典型的不良地质现象，直接威胁着当地人民的生命财产安全。本文以澜沧江右岸某在建公路桥梁处岩堆体为例，从岩堆的几何形态、物质组成、形成条件等方面对岩堆的发育特征及成因机制进行了分析。研究结果表明该岩堆为一古岩堆，其成因机理为坡脚软岩遭受河流侵蚀冲刷、上覆硬岩拉裂崩塌所致。岩堆区上覆盖层主要由松散崩坡积物构成，具有分布范围广、厚度大、边界条件复杂的特点。本文的研究结果能够有力指导相关公路桥梁墩台设计，在实际工程建设中具有重要意义。     

基于竖缝式鱼道的鱼类上溯试验研究

为分析影响鱼类上溯的影响因素，基于竖缝式鱼道对19～27 cm体长范围内的鲫鱼开展连续上溯试验。通过物理模型和数值模拟相结合的方法，对鲫鱼上溯过程的位置与数值模拟得到池室内部的流速场和紊动能叠加分析，得到鲫鱼上溯所喜好的流速范围。试验结果表明，体长为19～27 cm的鲫鱼上溯所喜好的池室流速范围为0.091～0.524 m/s,试验中水流的紊动能最大值为0.035 6 m²/s²,小于0.050 m²/s²,属于低紊动能区，适合鱼类上溯，鱼类在上溯过程中会寻找流速和紊动能低的地方进行上溯。研究成果可为其他鱼类上溯提供参考。     

电力机车受电弓滑板C/Cu复合材料的研究进展北大核心

受电弓滑板是安装在电力机车车顶,从接触导线获得电力的设备。滑板/接触导线的导电性、摩擦磨损等一直是电力机车提速的关键问题,因此受电弓滑板材料的力学性能、摩擦磨损性能、导电性等方面的研究至关重要。炭纤维、石墨等作为性能优异的增强体,近年来广泛用于受电弓滑板材料。本文介绍了受电弓滑板C/Cu复合材料的研究现状,分析了C、Cu两相界面结合改善问题,展望了今后受电弓滑板C/Cu复合材料的发展趋势。     

基于图神经网络的网络性能智能预测

传统网络性能预测技术存在网络状态获取不够全面及网络性能评估准确性欠佳等问题，利用图神经网络学习推理网络关系数据的特点，结合捕获的网络全局信息，提出了一种基于图神经网络的网络性能智能预测方法。通过网络系统抽象及网络性能建模，将复杂的网络信息转化为形式化的图数据进行描述，利用图空域卷积处理图网络节点的消息传递过程，实现网络信息之间的关系推理，研究了实现网络性能预测的图神经网络模型，提出了一种能处理流量矩阵、网络拓扑、路由策略、节点配置的图神经网络体系结构，最后通过实验论证了模型能更好地实现包括时延、抖动和丢包率的网络性能的准确预测。     

基于LDC1314芯片的电感式旋钮控制系统设计

在家电产品中,旋钮操控是一种不可或缺的人机交互方式,相比于传统的机械式旋钮方案,电感式旋钮方案具有灵敏度可调、结构简单、利于产品面板一体化设计、可移动、易清洁、不易磨损等优势.本文结合电感式旋钮在中央空调控制器上面的应用,全面阐述了基于电感数字转换芯片LDC1314的电感式旋钮控制系统的结构、硬件和软件设计,该电感式旋钮控制系统方案可应用于不同的家电产品,提升产品外观和操作体验.     

盐肤木总多酚萃取工艺优化及抗氧化性研究

以总多酚得率为优化目标,对超临界CO_2萃取盐肤木叶中总多酚的工艺进行优化,并考察了总多酚的抗氧化性能。采用单因素实验研究了料液比、萃取温度、萃取压力和萃取时间对总多酚得率的影响规律。在此基础上通过响应面中的Box-Behnken法设计了四因素三水平优化实验。最优的工艺条件为:料液比(1∶2.15) g/mL,萃取温度47.69℃,萃取压力22.87 MPa,萃取时间124.87 min,预测最大的总多酚得率为8.85%。通过3组实验验证盐肤木叶中多酚平均得率为8.8%,与预测值较为接近。此外,盐肤木叶多酚的IC_(50)为57.41μg/mL,表现出较强的抗氧化性能。     

欧司朗车用激光器提升夜间行车安全

<正>近日,欧司朗发布了新款PLPT9 450D_E A01激光器。此款第二代蓝光多模激光二极管可应用于汽车辅助远光灯,照明距离可达600 m,相较过去的LED解决方案增加一倍。同时,PLPT9 450D_E A01激光器尺寸紧凑,在提升司机夜间行车安全的同时,还能实现照明系统设计的进一步简化。夜晚是驾驶车辆难度系数最高的时间段之一。光线差带来的低能见度导致司机视野变窄,盲区变大,再加上8 h工作后疲劳的身体或欠佳的路况,各种因素都会导致