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571.
基于可控频率芯片UC3863的串并联LLC谐振变换器,变压器原边串行连接,副边并行连接。根据串联谐振变换器的特征,开关管零电压开启(ZVS),整流二极管零电流关断(ZCS),功率半导体元件上的开关损耗小。在该变换器中,两个LLC变换器的一次绕组是以串联的方式连接的,从而两个变换器就有相同的原始电流,保证了两个变换器可以提供均衡的负载电流,并且降低了峰值电流。在输出端,两个变换器是并联连接的,它们可以分担负载电流,并减少副边整流二极管上的电流应力。通过在反馈回路中引入变频控制芯片UC3863,来控制PWM序列。对所提出变换器的工作原理,稳态分析以及设计依据做了详细讨论。以输出24 V/21 A变换器为例,验证提出的变换器的特性。 相似文献
572.
苜蓿叶蛋白抗氧化功能实验研究 总被引:1,自引:0,他引:1
本文通过加热法提取苜蓿叶蛋白(ALP),观察喂饲ALP的成年小鼠在60Coγ射线照射前后血中、GSH-Px、SOD和MDA的变化来进行ALP抗氧化功能的动物体内研究,结果显示ALP能提高正常小鼠血中GSH—Px活力及SOD活力,降低其MDA含量(P〈0.05),有效防止因辐射而造成的脂质过氧化损伤成年小鼠血中GSH—Px、SOD活力的降低和MDA含量的增加(P〈0.05),因此具有抗辐射、抗氧化的作用,是一种值得开发的优质植物蛋白。 相似文献
573.
574.
接触刚度和接触阻尼是表征机械结合面动力学性能的两个重要参数,而机械结合面的动力学性能很大程度上影响着整个机械系统的振动水平,因此对于接触参数的研究一直是相关学者关注的方向。介绍了一种测试机械连接界面切向接触刚度和接触阻尼的实验装置和方法,并将表面织构技术运用到机械结合面设计,通过实验测量分析初步探索了机械结合面切向接触参数的表面织构效应。 相似文献
575.
本文根据学校教材管理的实际情况,结合Delphi开发和数据库技术,在传统管理手段基础上,以Windows XP操作系统、SQL SERVER 2000数据库为平台,实现了针对大学的教材管理而研发的管理系统.在程序设计方面,通过对学校教材录入发放,学生领书业务进行需求调研、归纳、分析,以教材录入领取主要业务流程为主线,并结合组织结构,对系统及数据库的总体设计的基本思想进行了论证。并利用Delphi 7.0数据库开发工具,实现了教材管理系统的开发,它包括教材管理、班级管理、计划管理、教材入库出库管理。此系统还包括符合系统使用人员思维观念和使用习惯的条件查询。通过该系统的应用,加速了学校实现教材管理现代化的进程,提高了现有教材的共享程度和工作人员的工作效率,对传统手工资料的存贮进行了革新,提高了教材管理的决策水平。 相似文献
576.
提出了一种多模型结融合的动作识别方法,目的是利用大数据时代下数据形态的多样性并结合已有模型,以提高识别准确率。该方法使用视频或图像序列与骨架序列对整个模型进行训练。对于骨架序列提取其关键帧,然后使用长短时记忆(LSTM)编码器对骨架序列进行特征提取得到骨架特征。接着使用卷积神经网络得到RGB视频或者图像序列的特征,进一步经过循环神经网络提取特征,得到RGB特征。网络的损失函数方程组由分类误差与上述两种特征的L2范数组成。使用混合最速下降进行网络优化。该方法使用关键帧训练LSTM编码器,大大缩短了训练时间。结合手工提取的关键帧与非监督方式获取的卷积特征,提高识别准确率。在Florence和MSR3D数据集上的实验结果表明,该方法对动作识别具有良好的分类效果。 相似文献
577.
采用气相色谱-质谱联用(GC-MS)仪、以正癸烷为内标,对8个不同产地红花椒挥发油的组成进行了分析,并比较了不同产地红花椒挥发油含量和组成的差异。研究结果表明:不同产地红花椒挥发油差异较大,样品间挥发油组分不同,相同组分间其含量差异也较大;8个不同产地样品的挥发油含量范围为1.64~5.89m L/100 g;共鉴定出64种化学组分,包括39种烃类、11种醇类、8种酯类、3种醛类和3种酮类,其共有组分数21个,共有组分含量间存在较大差异;非共有组分的含量都比较低,非共有组分中含量占总含量百分比大于1%的较少;样品间主要成分也有所差异,共有组分中的主要成分是柠檬烯、月桂烯和桉树醇。红花椒挥发油含量和组分间的差异决定了样品间香气和品质的差异,可将不同红花椒挥发油含量和组分的差异作为鉴别产地的指标。 相似文献
578.
579.
传统的深度置信网络(DBN)采用随机初始化受限玻尔兹曼机(RBM)的权值和偏置的方法初始化网络。虽然这在一定程度上克服了由BP算法带来的易陷入局部最优和训练时间长的问题,但随机初始化仍然会导致网络重构和原始输入的较大差别,这使得网络无论在准确率还是学习效率上都无法得到进一步提升。针对以上问题,提出一种基于稀疏降噪自编码器(SDAE)的深度网络模型,其核心是稀疏降噪自编码器对数据的特征提取。首先,训练稀疏降噪自编码;然后,用训练后得到的权值和偏置来初始化深度置信网络;最后,训练深度置信网络。在Poker Hand 纸牌游戏数据集和MNIST、USPS手写数据集上测试模型性能,在Poker Hand数据集下,方法的误差率比传统的深度置信网络降低46.4%,准确率和召回率依次提升15.56%和14.12%。实验结果表明,所提方法能有效地改善模型性能。 相似文献
580.