快速成形技术中STL数据模型的浓淡处理

在快速成形技术的前处理过程中 ,STL数据模型的浓淡处理是一个非常重要的内容之一。OpenGL是一个开放的 3D图形应用程序编程接口 ,已经简化了许多编程操作。通过利用OpenGL图形编程工具和VisualC 6.0编程语言 ,详细介绍了快速成形技术中STL数据模型的浓淡处理方法 ,从而使得STL数据模型的浓淡处理变得非常简单、方便和高效 ,使STL数据模型的显示功能更加完善 ,有利于操作人员对STL数据模型的后续处理和实体成型。     

迭代学习控制在GTAW焊接过程中的应用研究

针对相同工件的批量焊接,并且焊接轨迹相同的情况下,焊接过程具有极高的重复性。提出了基于迭代学习控制(ILC)的脉冲气体钨极氩弧焊(GTAW)焊接过程跟踪控制方法。根据GTAW焊接的动态过程模型,设计了GTAW焊接过程控制的ILC算法,并对算法的收敛性进行了证明。研究结果表明,ILC可以有效地利用焊接过程中的重复信息,经过60次迭代学习后,焊接系统输出可以较好的达到期望轨迹,并获得较高的控制精度,验证了方法的有效性。与PID控制相比ILC控制器不但可以获得较好的跟踪效果,而且还能有效抑制外部扰动的作用,具有较强的鲁棒性。     

重组大肠杆菌表达17β-羟基类固醇脱氢酶全细胞催化合成宝丹酮的研究

宝丹酮作为一种重要的蛋白同化雄性激素类固醇,具有提升肌肉质量和耐力的功能。宝丹酮的传统合成方法是以1,4-雄烯二酮(ADD)为底物通过化学法合成,但过程复杂、污染严重。17β-羟基类固醇脱氢酶(17β-HSD)可催化甾体化合物C-17位点的氧化还原反应,实现ADD和宝丹酮的相互转化。本研究通过基因序列同源性分析,筛选到6种不同来源的17β-HSD基因并对其在大肠杆菌中进行异源表达。利用不同重组菌转化ADD合成宝丹酮,结果表明重组菌BL21/pET28a-HSDPy的ADD转化率最高,因此选择BL21/pET28a-HSDPy进行进一步研究。鉴定了重组菌的酶学性质并优化其全细胞转化条件。结果表明在生物量为36 g·L^-1、底物浓度为5.40 g·L^-1条件下,经过两次补料,获得了3.66g·L^-1宝丹酮,比优化前提高了4.1倍。而且在生物转化过程中未检测到副产物。为生物合成宝丹酮提供了可能。     

钛合金钻削加工及其新发展

从钛合金自身的切削加工性能出发,系统介绍了钛合金的切削加工基本原则。阐述了传统钛合金在钻削加工中常出现的几点问题:钻头材料、钻头几何参数分析和冷却介质的选择。根据钛合金的导热率低、弹性模量低、硬度较低和化学活性强等特点合理地调整钻头材料的选择,对原有钻头几何参数进行优化,正确选取冷却介质。并介绍了当前钛合金切削加工技术的新发展。     

42CrMo钢加热过程中的奥氏体晶粒尺寸演变

通过金相试验方法测定42CrMo钢在890～930℃下保温10～240 min后的晶粒尺寸.结果表明,42CrMo钢在加热到试验温度 890～930℃时已经完全奥氏体化,保温过程中的晶粒生长属于正常生长;加热温度对晶粒尺寸的影响较大,保温时间对晶粒尺寸的影响较小;随保温时间的延长晶粒生长缓慢,晶粒尺寸与保温时间满足指数...     

半导体企业高级订单承诺系统

为提高半导体企业的客户服务质量,研究半导体产业多工厂多阶段生产供应链系统和多客户关系、多产品市场环境下的订单承诺（Available-to-Promise,ATP）优化问题.以利润和客户满意度为目标,充分利用半导体产品之间的替代性,建立基于线性规划的高级ATP系统.该系统应用优化软件OPL将模型中的内容转化为OPL语言.仿真实验表明,该方法能帮助半导体企业提高订单响应速度,做出可靠ATP决策.     

River: an intermediate language for stream processing

This paper presents both a calculus for stream processing, named Brooklet, and its realization as an intermediate language, named River. Because River is based on Brooklet, it has a formal semantics that enables reasoning about the correctness of source translations and optimizations. River builds on Brooklet by addressing the real‐world details that the calculus elides. We evaluated our system by implementing front‐ends for three streaming languages, and three important optimizations, and a back‐end for the System S distributed streaming runtime. Overall, we significantly lower the barrier to entry for new stream‐processing languages and thus grow the ecosystem of this crucial style of programming. Copyright © 2015 John Wiley & Sons, Ltd.     

基于移峰填谷的排水泵站优化调度研究

采用改进的动态规划算法对定速泵排水泵站的优化调度问题进行求解,考虑了峰谷分时电价制度对电费的影响,以一座配有两台定速泵的排水泵站为例,首先建立了该泵站的物理模型和动态规划模型,然后构造了改进动态规划算法并详细分析了该算法的主要思想和求解算法时的编程思路,最后计算出了双泵控制下的最优启停控制序列和优化结果,并将该结果与传...     

肺腺癌CT影像分子分型研究进展

研究表明在明确驱动基因后进行特异性靶向治疗,肺癌患者的中位生存期显著延长。而除高通量测序技术和荧光原位杂交等分子生物学技术外,影像基因组学的出现,也为肺腺癌分子分型预测提供了一种无创的新方法。本文对肺腺癌计算机断层扫描(computed tomography, CT)影像分子分型的研究进展进行综述。首先,介绍肺腺癌分子分型的研究背景及肺腺癌主要的基因突变类型;然后,重点介绍两种主要的研究方法,即CT语义特征与肺腺癌分子亚型的相关性分析和基于机器学习的肺腺癌分子分型预测模型;最后,总结了该领域现阶段面临的主要问题,并对未来的研究方向做出展望。肺腺癌CT影像分子分型研究已经取得了一定成果,但仍存在很多问题。相关性分析与基于影像组学的预测模型研究由于样本各异且受过多人为干预,导致研究结果差异大,甚至有部分文献得到的结论截然相反。而基于深度学习的预测模型研究采用端到端的神经网络模型,人为参与极少,降低了研究难度,但尚处于起步阶段,构建的模型大多相对简单,远不能达到临床应用标准。今后的研究应聚焦于结合多种医学图像构建肺腺癌分子分型的大样本深度学习预测模型,同时结合临床信息、语义特征及影像组学特征...