热退火对GaN阴极光电发射性能的影响

热退火不但可以减少GaN阴极样品中的各种缺陷和寄生电容，改善材料的结晶属性，而且可以改善样品的表面质 量，对提高样品的光谱响应是一种有力的手段，对GaN阴极样品进行了不同温度、不同时间的退火处理，使样品的性能得到了改善，最优条件下样品的暗电流为200ｐＡ，电阻率为1.6Ω·ｃｍ，最大光谱响应为0.19Ａ/Ｗ，依据光谱响应作为评估标准，可以得出，采用700℃热退火10min制备出的阴极具有更高的光电发射性能，从而实现了GaN光电阴极的优化制备工艺。     

基于波形分析的氧传感器故障诊断方法研究

氧传感器通过检测发动机排放尾气中氧离子的含量进而获得混合气空燃比信号。空燃比的大小直接影响发动机有害气体(HC、CO、NOx)的排放量,因此本文对比分析帕萨特1.8T发动机中氧传感器的正常工作波形和故障波形,提取波形上特征值,建立BP神经网络,输出故障类型。通过10组测试数据的诊断结果得出结论:基于波形分析的氧传感器故障诊断方法是可行的。     

μ-TAS领域光谱检测"集成缩微"现状及激光微技术的研究

光谱微检测技术是微全分析系统(μ-TAS)生化芯片的常用核心技术之一.对国内外相关文献进行分析表明,"功能集成与结构缩微"技术是当前μ-TAS领域对光谱微检测提出的迫切要求.对"集成与缩微"方面研究现状进行了综述,并对与此有关的激光微技术研究作了展望.     

机器人课圆了我的梦

有一次,我从电视上看到日本的机器人博览会上那形形色色的机器人时,当时我多想亲临现场、一览机器人的神奇啊!这学期学校加设的机器人课圆了我这个梦,机器人课使我们离高科技更近了。 在机器人课上,老师为我们生动地讲述了机器人为人类服务,以及编写初级机器人程序。接着,老师说:“下面大家自己动手做一做吧!我们便开始实践。我怀着好奇心,打开电脑,开始编程。我试着自己编了一个简单程序,便紧张地按下“运行”键,不好,我的程序不但没有成功,下面还出现了一道英文,提示我有一条命令错了,我赶忙调出刚才编的程序,仔细检查,再运行,就这样一次又一次,不知试了多少遍以后,终于成功了。成功的感觉真好!此时的喜悦胜过了失败的烦恼。     

基于概率神经网络的汽车防抱死控制系统故障诊断方法研究

针对汽车防抱死控制系统故障诊断问题,应用概率神经网络技术,分析了汽车ABS的工作原理、常见故障及故障原因,并将汽车速度、左前轮速、右前轮速、左后轮速、右后轮速和横向轮速作为特征值建立神经网络,对其进行学习训练和测试。并以40组故障数据为测试数据,对所设计的故障诊断方法进行验证。通过实验数据得出:基于概率神经网络的汽车ABS故障诊断方法可以快速准确地找出故障原因及故障点。     

基于综合需求响应和奖惩阶梯型碳交易的综合能源系统优化调度北大核心CSCD

随着能源需求急剧上升及环境污染日益严重,安全高效、低碳清洁的能源形式已成为能源发展的主流方向,而综合能源系统是降低环境污染排放、提高能源利用效率的有效途径之一。为了实现综合能源系统经济、低碳运行,本工作提出一种基于奖惩阶梯型碳交易机制和综合需求响应策略的综合能源系统低碳优化调度策略。首先,针对多元负荷的柔性特性和可调度价值,提出了考虑冷-热-电多元负荷的综合需求响应模型,并在此基础上,提出了响应补偿机制;其次,针对可再生能源的不确定性,采用拉丁超立方抽样法结合Kantorovich场景削减法生成光伏、风电和负荷的预测出力典型场景,并在优化调度模型中引入奖惩阶梯型碳交易成本,建立了以系统运行成本、响应补偿成本以及阶梯型碳交易成本之和最低的优化目标函数。最后,采用CPLEX工具箱对所提模型进行求解。算例仿真设置了不同场景,分析了综合需求响应策略和奖惩阶梯型碳交易机制对综合能源系统运行优化、节能减排的影响,验证了所建立的模型和策略能有效兼顾系统的经济、环境效益。     

移动式数控铣床微机总体方案的规划

为了满足大型零部件上部分工序加工,和在野外工地现场对一些钢结构件的补充加工,如桥梁钢架等,需要研制一种可移动式数控铣削加工设备。而对于一个数控系统,必须先拟定总体方案,绘制系统总体框图,才能决定各种参数和机构,然后分机械部分和电气部分进行设计。     

浅析项目教学法在机床电气控制教学中的应用

项目教学法实质上是以项目为导向,让学生通过承担和完成某个具体的项目来掌握专业能力、方法能力和社会能力。将项目教学法引入到机床电气控制课程教学中,理论联系实训,让学生在实践过程中提高动手能力,培养学生掌握控制电路的设计、安装、调试、故障处理的方法。     

浅谈《机械制图》课空间想象力的培养

针对机械制图课的特点,阐述了如何培养学生的空间想象能力和空间思维能力,提高学习制图课的兴趣,增强学习效果等方面的成功经验.     

GE与清华大学深圳研究生院联手研发高压绝缘体材料

2006年6月30日，GE高新材料集团有机硅部与清华大学深圳研究生院就共同研发高压绝缘体材料签署技术合作协议。 GE高新材料有机硅部在高压绝缘行业一直居于全球领先地位，此次与清华大学深圳研究生院联手，预示着双方的强强联合将带给市场更有技术含量及价格竞争力的产品。