美国空军选出空间导弹的中标公司

美国空军选出空间导弹的中标公司美国空军选择麦道公司和洛克希德－马丁公司作为其价值２０亿美元空间导弹计划的中标者，这项计划的目标是开发一种新的导弹代替美国空军现有的所有空间导弹，以减少开支。最近美国空军部长告诉国会，节省２５％～５０％的发射费用这一目标...     

转谷氨酰胺酶对大豆蛋白粘度的影响

利用转谷氨酰胺酶(TGase)对大豆蛋白进行改性,并对其粘度进行研究。随着TGase加量的增加,蛋白溶液的粘度不断增加。脱脂豆粉(LTSP)、大豆分离蛋白(SPI)和11S蛋白的粘度均在45℃时最大,而大豆7S蛋白在温度为50℃时粘度最大。随反应时间的延长,体系粘度呈先增加后减少的趋势,大豆11S蛋白的粘度在反应时间为90min时达到最大,其他三种蛋白在120min时粘度最大。     

独立风力发电系统中VRB的控制设计

随着风力发电规模的不断增大,为提高独立风电系统运行的稳定性,本文在该系统中增加了新型环保钒氧化还原液流电池(VRB)储能系统,以有效减少功率波动给系统带来的不利影响.根据VRB等效数学模型,分析了VRB荷电状态(SOC)与端电压之间的变化特点,设计了VRB SOC的控制方法,并对具有VRB储能系统的独立风电系统进行建模和仿真.仿真结果表明,在含有VRB储能系统的独立风电系统中,通过控制VRB SOC可以使系统在风速及负荷瞬变的情况下保证对负荷的稳定供应.     

基于配电线路磁场逆问题的非接触电流检测反演方法

随着智能电网建设速度加快,为保证电力系统安全稳定运行,对电力系统参量信息进行提取分析的要求越来越高。当前,配电系统中大量配电架空线路电流难以实现非接触式的有效检测。针对此问题,提出了一种基于磁场反演的非接触式三相配电架空线路电流检测方法。首先根据磁场逆问题建立线路电流反演寻优模型,继而引入参考点机制的非支配排序遗传算法（non-dominated sorting genetic algorithm,NSGA-Ⅲ）对该模型进行求解,然后结合优劣解距离法（technique for order preference by similarity to ideal solution,TOPSIS）筛选出符合决策者要求的最优解,以此绘制拟合曲线并提取特征参数。最后通过算例分析与试验验证了所提方法的有效性和准确性。     

电动阀行程关改力矩可行性分析和研讨

以某核电站用于控制楔形闸阀通断一次水回路的L120-20型电动阀门为研究和评估对象,结合大修机组在机组启机前该系统水管道回路在关信号指示到位的情况下出现有介质流动声音,且管道开口处有大量介质流出为背景,对该结构的电动阀门从工作结构原理、偏差产生原因、可行性评估、力矩试验和实践验证方面进行深入阐释和分析由行程调整力矩关的必要性,并得出可行性结论。     

NiTiNb箔片激光焊接工艺及其接头的组织与性能

采用Nd:YAG激光器实现200μm厚Ni47Ti44Nb9形状记忆合金箔片的焊接,并对激光工艺参数进行了正交试验。采用光学显微镜观察接头的显微组织,用精密拉伸仪测试了接头强度,并用精密硬度计测试了接头的显微硬度。结果表明:200μm厚Ni47Ti44Nb9形状记忆合金对接的最优激光工艺参数是平均功率为16.8 W,脉宽为4.4 ms,频率为4.5 Hz,此时,接头的抗拉强度为880 MPa,达到母材强度的95%。水平面呈均匀的鱼鳞纹状。横截面出现了分层现象,焊缝中心为超细等轴晶,热影响区为柱状组织。纵截面为等轴晶与NiTi-βNb伪共晶析出带交替分布,焊缝区的平均硬度大于母材的平均硬度。     

JZ20-2MUQ平台初步损伤诊断和安全评估方法研究

在参考目前海洋平台损伤检测方法的基础上,应用固有频率的损伤检测方法,以频率变化量与频率之比为参数,结合JZ20-2MUQ平台的相关检测数据,对该平台进行了损伤诊断和初步的安全评估.对损伤诊断和安全评估结果的深入分析验证了固有频率损伤检测方法的可行性.     

针织面料在消防制服设计中的应用

文章介绍了消防制服的发展变化及需求,以及针织面料在19式消防制式服装中的应用现状,详细阐述了19式消防针织服装中长袖体能训练服、绒背心、保暖内衣裤、无袖衫及裤衩的材料组成、材料特点、性能要求及款式结构,并预测针织面料在行业制式服装中的发展前景,为企业的制式服饰研发提供了必要依据。     

基于矩阵特征重构的深度学习负荷监测方法

为解决负荷特征学习和训练模型难以求解、识别准确率不高的问题,文章提出了一种基于奇异值特征矩阵重构的深度学习非侵入式负荷监测方法,首先利用奇异值分解算法对采集到的混合信号进行负荷分离,并设定奇异值的门限,保留通过门限的左右奇异值矩阵,然后获取处理后的左右奇异值矩阵的克罗内克积,实现信号的特征矩阵重构;将大量典型家电的运行电流数据转换成重构特征矩阵的形式,并使用卷积神经网络模型进行训练,从重构的特征矩阵中提取独立负荷特征,进而建立能够处理重构特征矩阵数据的卷积神经网络模型,并基于该模型提取数据特征,从而达到辨识负荷特征的目的。