合理选择实测模态确定工程结构弹性联接刚度

本文提供了一种利用实测数据,确定机械系统弹性支承及子结构间弹性联接未知刚度的有效方法。利用本方法,实际用于计算的实测模态对数较少,可减少实测工作量。同时,需求逆的矩阵的阶很低,可减轻计算过程中的误差积累。     

好焊机 星服务 省心·称心·放心·安心·舒心 五心钻石服务赢合作

企业往往关注其产品能否得以销售,而忽视了客户的真正需求和切身利益的满足和实现。如今,越来越多的企业开始重视客户服务,大多数企业把客户服务理解为单一的售后服务。成都埃森普特却认为客户服务贯穿售前、售中、售后,是整个销售过程得以进行的载体。埃森普特人认为想客户之所想,急客户之所急,满足客户的需求。保障客户的利益才是优质服务。只有服务得到客户的满意和认可,产品销售才能得以保障。编者收集整理了成都埃森普特公司为客户提供服务的一些小故事,希望能让更多的读者更全面地了解他们的服务理念和服务体系,供更多的企业学习和借鉴,促进整个焊接设备行业服务质量和服务水平不断提升和发展。     

成都埃森普特的“星服务”之路

企业之间的竞争已经从最初的产品竞争进升到了产品销售的各个环节。而其中犹为被关注的是客户服务质量的竞争,我们要想在充满挑战的客户服务中立于不败之地,就得学习和了解客户服务的各种方法和技巧,运用客户服务艺术来营造价值。“服务是双向的,你如何对待别人,别人就怎样对待你。”用心去为客户服务,用心聆听客户意见,你就会发现客户会慢慢信任你,这就是一种服务艺术。为此,编者走访了行业内以优质服务著称的成都埃森普特焊接设备有限公司,希望能探寻其中的服务艺术,与行业同仁共勉。     

基于要素识别的多层级绿色基础设施网络构建——以合肥市为例

绿色基础设施网络是加强景观连通性,提升区域生态安全格局的主要手段之一。本文将合肥市作为研究案例,基于 GIS 平台,结合形态学空间格局分析(MSPA)与景观生态学原理,通过识别重组绿色基础设施网络要素,运用 conefor 软件、最小累计阻力模型(MCR)构建绿色基础设施潜在廊道体系,最后结合现有结构性廊道优化潜在廊道体系得到多层级绿色基础设施网络。结果表明：合肥市绿色基础设施网络中心由 50 个大型斑块呈现,巢湖为网络中心中面积最大且连接度最强的;现状区域性连接廊道较少且建设较差,建设较好的连通廊道为南淝河、派河、白石天河、兆河及滁河干渠;整体分布上北部区域网络中心与廊道分布较少。通过分析现状绿色基础设施要素,最终构建起绿色基础设施网络,能够更加科学地为合肥市生态建设提供指导,同时也可为其他区域提供借鉴意义。     

汽车碰撞模型研究的发展

本文详细阐述了汽车碰撞的各种力学模型,分析了各种模型的特点,探讨了结构分析方法在我国企业应用推广的现状,指出了工程应用领域对计算机辅助工程的需求.     

对合理调整工程概算的探讨

本文通过一定数据及现象，从中找出超工程概算的主要原因及从几个方面叙述怎样合理调整工程概算的方法步骤，使读者对整个调概过程一目了然。     

基于电容能量的模块化多电平换流器次同步振荡抑制及其阻抗分析

针对模块化多电平换流器(modular multilevel converter,MMC)易与风机和弱电网相互作用导致次同步振荡的情况,文中提出一种基于MMC电容能量控制的次同步振荡抑制方法。该方法通过控制环流的零序分量来调制MMC中储存的电容能量,使得电容能量根据公共连接点频率对次同步振荡进行阻尼。基于谐波状态空间理论建立考虑能量控制的MMC序阻抗模型,从交流侧阻抗角度分析能量控制对MMC动态的影响,并研究MMC与风机和弱电网相互作用导致次同步振荡的机理。分析结果表明,能量阻尼控制抑制了MMC阻抗中次同步频段的谐振峰;风电出力过大或电网短路比过小时,MMC易出现次同步振荡;在MMC采取定交流电压与定功率控制两种情形下,文中提出的能量阻尼控制都能有效阻尼次同步振荡。此外,理论阻抗建模及控制器性能都在电磁暂态仿真中得到验证。     

分布电容对电能计量的影响

通过典型案例分析由于分布电容的客观存在而形成的无功充电功率对电能计量的影响。讨论线路热备用运行方式下,电能表有功正反向计量现象和轻载输电线路上cosφ低于《功率因数调整电费办法》中要求的原因,并提出二者的解决办法。     

边缘场景下动态权重的联邦学习优化方法

边缘计算(Edge Computing)作为一种新的计算范式,在网络边缘提供计算服务,相比传统的云计算模式,它具有高可信、低延迟等特点,在各行各业中有着广阔的应用前景,但在隐私保护和数据处理上仍存在一些问题。而联邦学习作为一种分布式的机器学习技术,能很好地解决边缘计算场景下数据分布不一致和数据隐私问题,但仍面临设备异构、数据异质及通信方面的挑战,如模型偏移、收敛效果差、部分设备计算结果丢失等问题。为解决上述问题,提出动态权重的联邦学习优化算法(FedDw)。该算法关注设备的服务质量,减少训练速度不一致导致部分设备参与带来的异构性影响,并根据服务质量确定在最终模型聚合时的占比,从而确保聚合的结果在复杂的真实情况下更具有鲁棒性。在10个地区气象站的真实数据集上与FedProx和Scaffold这两种典型的联邦学习算法进行了对比,实验结果表明FedDw算法具有更好的综合性能。