《机械优化设计》课程教学研究与改革

为了提高机械优化设计课程的教学效果,分析了该课程的教学特点,提出了机械优化设计教学中的一些改革方法与措施,能够充分调动学生的学习积极性与主动性,有效提高了教学效果和教学质量。     

大连国际会议中心屋盖设计

大连国际会议中心屋盖采用管桁架空间结构。考虑屋面板布置的不规则性,桁架节点为刚性节点,采光部分用相贯管节点,其余部分尽量采用焊接球节点,个别形状复杂的节点采用铸钢节点或组合节点。由于屋盖支座分布不均匀,造成屋盖周边出现不规则的悬挑,变形很大。为节约钢材和建筑的美观,屋盖周边与幕墙柱相连,采用相容性分析,幕墙柱参与支承屋盖的作用,大大减小屋盖挠度。支座下部采用钢管组合柱支承,支座为球铰节点,限制位移、放松转动,满足设计要求。     

大连国际会议中心斜折柱试验研究

由于建筑方案需要,大连国际会议中心工程中设计了一批钢管混凝土斜折柱,斜折柱下部竖直,中部开始弯折,且折角较大,其上部为支撑钢平台,斜折柱受力状态复杂。通过试验,对斜折柱的极限承载力、延性、刚度等力学性能进行了研究。研究表明,斜折柱上下柱折角处应力集中现象明显。采用加厚折角处钢板厚度、增加纵肋、折角处采用整板连接等措施可提高斜折柱承载能力,满足工程需要。     

坊子近代德式建筑的艺术价值

对坊子近代德式建筑进行了概述,从外观线条、视觉效果、对称效果、以人为本的居住理念等方面归纳了近代德式建筑的艺术风格,指出这些德式建筑群建筑科学及文化艺术方面的价值,是人类可利用的历史文化遗产。     

GC/MS法分析烟用接装纸中挥发性有机化合物

建立了顶空-气质联用(HS-GC/MS)法,对烟用接装纸中挥发性有机化合物(VOCs)残留量进行测试.结果表明:(1)该方法检测限为0.001-0.004 mg/mL,回收率为89.35％- 108.96％,相对标准偏差(RSD)＜4％;(2)所有52个被检烟用接装纸榉品均为合格样品,所有样品中均未检出苯、乙苯、二甲苯、乙酸异丙酯、丁酮,YC171-2009《烟用接装纸》标准中规定的5种VOCs成分中只有乙酸正丁酯有个别检出;(3)醇类检出率较高,其中所有样品都有乙醇检出,异丙醇、正丁醇的检出率也比较高;(4)丙二醇甲醚有较高的检出率,且其检出量相对较大.研究结果充分说明,该方法适合于烟用接装纸中VOCs的快速批量检测.     

SPE—GC／MS法测定水中苯胺类化合物条件优化的研究

采用全自动固相萃取装置（SPE）代替传统的液液萃取前处理方式,通过不断优化固相萃取仪器条件,筛选各种类型的固相小柱,调节不同pH值的样品,增加有机改良剂等方式,使样品的加标回收率及重现性等得到了很大提高。使用气相色谱一质谱联用仪（GC／MS）代替气相色谱仪,使被测物质定性更加准确,也排除了一些杂质和仪器假阳性的干扰,为及时准确地分析检测地表水中的苯胺类物质提供了方法依据。     

基于S3C2410的射频开关矩阵控制系统设计与实现

在自动测试系统中,开关矩阵的主要功能是实现测试系统与被测试电路单元之间的信息交换,提高测试效率.介绍了一种基于ARM微控制器的射频开关矩阵控制系统设计方案,该方案采用基于ARM9的S3C2410微处理器作硬件开发平台,S3C2410的GPIO接口作控制输入,嵌入式Linux 2.4.18作系统软件平台.给出了控制系统的硬件电路结构和服务器软件流程.该系统通过拨码开关的选择,具有本地键盘和网口与上位机通信两种配置制方式,配置灵活,符合测试系统需求.     

热沉用高导热碳/金属复合材料研究进展

碳/金属复合材料是极具发展潜力的高导热热沉材料,更高性能的突破并发展近终成型是适应未来高技术领域中大功率散热需求的必由之路。本文分别从碳/金属复合材料的传热理论计算、影响热导性能的关键因素及近终成型技术的发展现状进行了综述,指出未来碳/金属复合材料高导热发展一方面需要从界面导热理论计算上取得突破,对关键参量进行理论筛选和优化;另一方面,需要综合考虑界面、增强体尺寸、含量、分布,对多个参量进行集成调控,甚至进行构型化设计,实现更高热导率的突破;最后,还要发展近终成型的制备技术,从而摆脱现有金刚石/金属为代表的碳/金属复合材料加工难度极大、成本高昂的应用困境。     

电气工程及其自动化技术在水厂中的应用

多年来,我国的工业化、信息化发展迅速,各种现代信息技术陆续出现且被应用到了更多领域,改变了原有的行业发展模式,加速了行业现代化。水厂运行与社会经济发展、人民生产生活息息相关,现阶段的条件下水厂原有的运营和工作模式暴露了诸多问题,大型水厂中采用了电气工程与自动化技术,构建了自动化工作模式,对提高水厂运营效率与效益都有重要的作用。基于此,本文重点分析了水厂中的电气工程及其自动化技术,对水厂工作具有指导与借鉴价值。     

大规模MIMO系统领域自适应定位

环境变化引起的信道状态改变使得传统的基于信道状态信息(Channel State Information,CSI)的指纹定位方法定位精度显著下降。近年来的研究表明,领域适应是克服上述缺点的一种合适策略。领域适应将环境改变前后分别看成是两个不同分布下的源域和目标域,能够通过缩小两个领域之间的差异得到适用于目标域的模型。基于此,提出了一个基于分歧差异的深度卷积对抗网络(Disparity Discrepancy Based Deep Convolutional Adversarial Network,DDCAN)领域自适应指纹定位方法,该方法在大规模多输入多输出(Massive Multiple Input Multiple Output,M-MIMO)系统中将CSI重构得到的角度时延信道幅度矩阵(Angle Delay Channel Amplitude Matrix,ADCAM)作为指纹,在拥有源域的有标签样本和目标域的无标签样本的情况下,通过最小化源域误差和分歧差异可以有效训练出适用于目标域的定位网络。在此基础上,分别构建了分类和回归定位模型,其中针对分类定位模型,提出网格中心重定位的方法,以增加定位精度。仿真结果表明,该方法可以有效缓解环境变化对定位方法的影响,并达到较高的定位精度。