[硕天电源]助力四川省国家教育考试巡查系统

国家教育考试巡查系统建设,电力保障的重要性不言而喻。UPS作为保证供电的核心关键设备必须稳定可靠。硕天电源凭借高质量的产品和全方位的服务,成功将产品应用于四川省多个市区的国家教育考试巡查系统,为系统提供了长效可靠的后备电力,提高招考的信息技术水平和服务保障能力。。     

销售企业怎样在疫情中掘金

疫情当下,抓住机遇助力企业高质量发展;克服挑战使其成为业务增长点,是销售公司需要关注的。当前,国内新冠肺炎疫情虽然整体得到控制,但仍然无法根绝疫情传播,给国内实体零售业带来了冲击的同时,也会给成品油零售行业带来新的发展机遇。如何抓住机遇,助力企业实现高质量发展提速?是当下销售公司需要关注的问题。     

英飞凌创新双传感器封装技术

这种双传感器封装集成了两个线性霍尔传感器或两个角度传感器。这两个传感器都具备单独的电源和独立的信号输出。借助电隔离技术实现了二者的电气独立。这意味着这两个传感器均独立工作,从而提高了系统可靠性。这种SMD封装具备8个或16个引脚。英飞凌也提供了采用这种封装的单传感器型号。     

汽车电动助力转向系统的发展

简述了电动助力转向系统的研究现状及其基本结构、工作原理和主要特点。分析了该系统的主要元件，论述了亥系统的发展趋势。     

计算机控制的汽车电动助力转向系统

文章简述了电动助力转向系统的工作原理和结构特点 ,并详细描述了其控制电路。电路采用脉宽调制的控制方式来改变电机电枢两端的平均电压 ,以达到控制电机的目的 ,台架试验结果表明控制系统是有效的     

基于Q-学习算法的SAS与EPS协调控制仿真研究

为提高汽车的行驶平顺性和转向稳定性,用Matlab/simulink平台建立了SAS(半主动悬架)与EPS(电动助力转向)的集成模型,并与Carsim整车动力学模型结合,建立联合仿真模型;在此基础上,提出了一种基于Q一学习的协调控制方法,在给定转向工况范围情况下,通过Q一学习算法获得的Q值,将其用于控制器设计,实现对SAS与EPS两个子系统进行协调控制;通过比对仿真结果中的车身横摆角速度和车身侧倾角等性能参数表明:采用Q-学习协调控制方法比常规的集成控制方法有效地降低了车身横摆角速度和车身侧倾角,更好地优化两者之间的匹配关系,使汽车行驶的平顺性和转向的稳定性得到了有效的改善,从而提高了整车的安全性能.     

科技变革见证商业创新——2012商用超极本助力黑马企业成长计划启动

11月25日,由英特尔(中国)有限公司、惠普公司、通软(英特尔博锐技术)中国解决方案中心、《创业家》杂志社和VIVA无线新媒体共同参与,并由商用超极本演绎的一场"科技变革助力商业创新"大戏今天在国家会议中心拉开帷幕。在全国近百位国内顶级投资人和行业领军人物共同见证下,"2012商用超极本助力黑马企业成长计划"正式启动。该项目旨在通过业界合作伙伴的共同努力,探索如何通过实施商用计算领域的创新技术提高创业企业的效率和管理水平,在日益复杂多变的技术环境     

重型车辆流量控制式ECHPS系统建模与仿真

关于车辆转向液压系统优化控制问题,针对重型商用车辆传统的具有固定助力特性的HPS系统存在的高速时转向操纵安全性差的问题,提出一种旁通流量控制式电控液压助力转向(ECHPS)系统,建立了ECHPS的机械和液压子系统模型及整车二自由度动力学模型。分析了转向系统可变助力特性的设计要求,建立了ECHPS助力特性MATLAB/Simulink仿真模型,通过仿真计算得到了ECHPS在不同车速下的转向助力特性曲线。仿真结果表明,所设计的ECHPS可变助力特性同时满足了低速时的转向轻便性要求和高速时的良好转向"路感"和操纵稳定性,并得到旁通流量与车速的关系曲线为设计ECHPS旁通流量阀开度的控制策略提供了基本依据。     

肩负媒体社会责任 推动行业健康发展 《中国化妆品》杂志社社长佘再玲

非常高兴与大家欢聚北京,我们根据当前的形势,把本届论坛的主题确定为"‘双循环’‘新《条例》’下,行业迎来的的机遇与挑战",邀请了政府和协会的领导、科技专家、企业领袖、媒体同仁、金融机构等各界人士,围绕着行业政策、科技创新、金融助力、品牌建设、社会责任、美妆文化等议题进行深入的探讨和交流,具有很强的现实性和前瞻性。2020年是非常不平凡的一年,在新冠肺炎疫情严重的时候,《中国化妆品》杂志社不畏艰难,组织了致敬最美白衣天使"爱心壹号"公益行动捐赠活动,后来又陆续组织了"我为盲童送本书"等一系列社会公益活动。     

基于神经网络的助力搬运装置自适应控制方法研究

为提高助力搬运装置在建筑工地等复杂路况下的适用性,通过对国内外助力系统及其控制方法发展现状的调查和分析,提出一种智能助力控制系统。首先建立控制模型,在智能控制的研究中发现BP神经网络能够对输入信息进行识别并分类处理,且计算较简单,容易实现,但BP神经网络隐含层节点数难以确定、易陷入局部最小值,因此,采用遗传算法对BP神经网络进行优化(GA-BP),并设计具体实现方法。采集平坦、斜坡两种路况的数据,通过人工赋予理想输出数据,将其一部分作为训练数据,对GA-BP神经网络及BP神经网络进行对比训练,另一部分作为验证数据,检验两种网络的训练结果。使用MATLAB进行数据仿真分析,验证GA-BP神经网络控制方法的可行性。试验结果表明:这种控制方法能够有效地解决助力搬运装置在复杂路况下的自适应控制问题。