电机驱动的ABS/TCS的建模仿真

针对高性能电动汽车加速到指定车速过程较慢且车轮打滑的问题,利用双三相永磁同步电机的低压大功率的高性能控制,设计出双三相永磁同步电机TCS/ABS控制系统。首先建立双三相永磁同步电机动力模型和1/4车辆模型,然后分别基于PID控制和模糊控制策略,通过车身速度是否达到目标车速来确定理想滑移率值,最后将此值作控制目标,设计了电动汽车TCS/ABS的闭环控制系统。运用MATLAB/Simulink构建了仿真模型并进行验证,结果表明,控制系统启动时低速阶段能实现滑移率的目标控制,同时能有效避免轮胎打滑,实现高性能电动汽车的短时间快速启动到指定车速巡航,且模糊控制效果更好。     

面向云计算的计算机数据可视化技术研究

互联网时代下,强有力的数据运算能力和加密技术是必要条件与有力保障.深入研究了数据可视化技术,从数据可视化理论概述入手,着重探讨基于Web的数据可视化技术和数据可视化的关键技术,在此基础上,探讨了面向云计算的大数据可视化技术的实施,旨在为该技术的更好应用提供参考.     

基于AMESim的液氧供应系统启动特性分析

为研究液氧供应系统启动阶段的压力平稳性,使用AMESim对液氧加注启动阶段平稳性进行了仿真,比较了设立启动容器和不设启动容器两种情况下液氧加注启动阶段的压力、流速的稳定性,通过仿真分析了启动容器设立的位置对加注流量稳定性的影响。通过对某型号动力系统试验液氧加注泄出系统进行仿真,将仿真结果与试验数据对比,验证了仿真过程中使用孔板替代发动机模拟负载的正确性与使用AMESim软件进行液氧供应系统仿真的合理性。经仿真分析,设立启动容器可使启动阶段压力震荡时间缩减至设立前的四分之一,设立启动容器后可明显减小启动阶段产生的压力凹坑,启动容器与负载端的距离为启动段平稳性的主要影响因素。     

面向工程应用的电磁散射特性建模关键问题研究

随着计算电磁学和计算机技术的迅速发展，电磁散射特性建模技术从算法研究向产品化、集成化、工程化发展.文中分析了探测、识别、伪装等实际工程应用中对电磁散射特性建模技术的具体需求，总结了几何建模、网格剖分、电磁计算和模型验证等建模流程中存在的关键问题与解决方式，以及电磁散射建模技术的发展特点.     

孝义市发展土地股份合作社的探索实践

土地股份合作社是农民专业合作社的一种创新形式。文章通过实践调查,对其组织土地股份合作社的做法,包括基本原则、工作流程、措施保障、扶持政策以及实施中发现的问题、今后改进发展的方向,进行了探索研究。     

油井杆管在线清洗车研制

在修井作业过程中,油井杆、管起出时会有原油泄漏。在地面进行蒸汽清洗时,会产生大量的污油、污水,造成环境污染和资源浪费。研制了油井杆管在线清洗车。该车主要包括加热、增压清洗系统和废液负压回收处理系统等,并配备有智能控制系统,可在起抽油杆和油管的过程中实现在线清洗、废液回收和循环再利用。现场试验表明,该车结构紧凑、运行安全平稳、清洗效率高、废液回收利用率高、操作智能化,能达到作业现场污油污水零排放的环保要求,应用前景广阔。     

海南油茶种仁蛋白质提取及双向凝胶电泳-质谱初步鉴定

以海南油茶成熟种仁为试验材料,比较2种不同方法对该植物蛋白提取效率的影响,同时结合单向SDS-聚丙烯酰胺凝胶电泳(SDS-PAGE)、双向凝胶电泳技术(2-DE)、质谱(MS)鉴定手段和Mascot Distiller软件进行分析。结果表明:改良后的BPP抽提法可以有效提取油茶种仁蛋白,通过Image Master 2D Platinum 5.0分析后,在凝胶图上共检测出847个蛋白点,集中分布在等电点(pI)pH 5.0～6.0、相对分子质量86～42 kDa范围内;其图谱背景清晰,蛋白点形状圆润、分辨率高、分布均匀,基本无明显拖尾现象;选取12个高分辨率的蛋白点,经质谱成功鉴定了10个,分别代表10种蛋白质,鉴定成功率达83.3%。BPP抽提法适用于后续油茶种仁的蛋白质组学分析研究。     

超级电容辅助燃煤机组快速调频技术研究

超级电容具有功率密度大、充放电速度快、循环寿命长等特点。为经济有效地提升深度调峰下火电机组一次调频响应能力，本文提出了一种超级电容辅助优化一次调频方案。基于目前电网调频需求以及机组调频能力，分析机组所需要的超级电容功率以及容量。结果表明:通过合理的电容选择与连接控制，可以实现主蒸汽调节阀的运行开度进一步提高，机组煤耗降低1.0 g/(kW·h)左右，节能收益显著，4.3年可收回成本。本文技术可应用于火电机组一次调频优化及提高机组灵活性等技术改造项目。     

基于空间合作关系的基站流量预测模型

针对传统的自回归积分移动平均（ARIMA）模型和长短时记忆（LSTM）单元在基站流量预测中没有利用基站（BS）间合作关系的问题，提出一种利用由用户群体在不同基站下访问产生的基站合作关系的流量预测（TPBC）算法。首先，通过基站之间的合作关系构建基站合作网络，并对此合作网络进行社区划分得到基站社区；然后，通过格兰杰因果关系检验方法寻找与目标基站同一社区且关系最紧密的若干基站，作为目标基站的合作基站；最后，使用LSTM和词嵌入层（Embedding）搭建混合神经网络，并根据目标基站和合作基站的流量信息进行流量预测。实验结果表明，TPBC在基站流量预测上的均方根误差（RMSE）相比ARIMA和LSTM分别减小了29.19%和27.47%。TPBC能有效提高基站流量预测准确率，在流量卸载和绿色节能等领域具有重要意义。