基于滚动摩擦作用下玉米颗粒在模拟筒仓卸料中的力链分析（网络首发、推荐阅读）

针对颗粒滚动摩擦作用对筒仓中玉米颗粒的力链空间分布进行研究，通过EDEM离散元软件建立筒仓模型与仿真玉米颗粒模型进行卸粮仿真模拟，并与筒仓卸料实验作流态对比，验证模型与仿真结果的准确性。通过对模拟仓进行切片观察和数据处理，对比分析了不同摩擦情况下力链的细观参数随时间演化规律。模拟结果表明：颗粒间摩擦系数越大，卸粮完成的最终时间越长；颗粒间滚动摩擦系数越小，颗粒由整体流转变为管状流的时间越早。对于有漏斗的筒仓来说，减小颗粒间摩擦会改变整体流和管状流之间的极限，从而增加产生管状流的面积。标准滚动摩擦系数下玉米颗粒在卸料过程中会出现起拱-塌陷效应；减小滚动摩擦，玉米颗粒卸料较稳定，未出现起拱的应力突增、以及拱塌陷的应力衰减；增大颗粒间滚动摩擦不但会增加拱效应，且出现成拱高度距离漏斗口更高。     

采用Aspen Plus软件对一氧化碳变换单元的模拟研究

煤制甲醇一氧化碳变换单元原设计根据温度梯度,回收热量副产4.1MPa、1.1MPa和0.46MPa蒸汽,借助Aspen Plus工程软件对已运行装置一氧化碳变换单元进行模拟校核。通过比较设计数据,变换系统的各流股数据与工艺包数据较为接近。可作为变换单元实际操作技术改造方案的比选和模拟计算的基础,对变换单元优化操作有一定的指导意义。     

基于图神经网络的网络性能智能预测

传统网络性能预测技术存在网络状态获取不够全面及网络性能评估准确性欠佳等问题，利用图神经网络学习推理网络关系数据的特点，结合捕获的网络全局信息，提出了一种基于图神经网络的网络性能智能预测方法。通过网络系统抽象及网络性能建模，将复杂的网络信息转化为形式化的图数据进行描述，利用图空域卷积处理图网络节点的消息传递过程，实现网络信息之间的关系推理，研究了实现网络性能预测的图神经网络模型，提出了一种能处理流量矩阵、网络拓扑、路由策略、节点配置的图神经网络体系结构，最后通过实验论证了模型能更好地实现包括时延、抖动和丢包率的网络性能的准确预测。     

儿童用品TBT通报数据可视化预警研究

探索采用数据可视化技术分析儿童用品TBT通报数据,以可视化图形图像呈现通报热点并揭示趋势信息,提出对策与建议,助力为儿童用品产业升级、TBT预警数据分析和信息传播工作提供新思路,提高中小企业的国外市场准入机会。     

究竟值几星?钉钉

最近,不少中小学生给《钉钉》打了“一星差评”,这是因为《钉钉》为学生们提供了一个在线学习渠道。而对于“一星差评”,《钉钉》也识趣地“求饶”。但摒除偏见,《钉钉》究竟能值几星?一份完整的线上协同方案,一场全社会的云办公实验作为阿里巴巴旗下的优质产品,《钉钉》本身是一款专为企业打造的工作沟通、协同、智能移动办公平台,它为企业提供了安全高效的即时通讯解决方案,并且为企业量身定制免费OA办公系统,大幅提高了工作效率.     

基于BIM的装配式建筑信息协同研究

从信息协同的角度,对装配式建筑参与主体与信息流进行归纳;在契合性分析的前提下,构建了基于BIM技术的装配式建筑全过程信息协同平台模型;并在其实施的各阶段对此平台进行应用分析。