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1.
5G系统将移动通信服务从移动电话、移动宽带和大规模机器通信扩展到新的应用领域,即所谓对通信服务有特殊要求的垂直领域。对使能未来工厂的5G能力进行了全面的分析总结,包括弹性网络架构、灵活频谱、超可靠低时延通信、时间敏感网络、安全和定位,而弹性网络架构又包括对网络切片、非公共网络、5G局域网和边缘计算的支持。希望从广度到深度,对相关的理论及技术应用做透彻、全面的梳理,对其挑战做清晰的总结,从而为相关研究和工程技术人员提供借鉴。 相似文献
3.
4.
目的建立超高效液相色谱-串联质谱法同时测定糕点中6种常用合成甜味剂的分析方法。方法选用超纯水作为提取溶剂,涡旋和超声提取后,低温离心,取部分上清液加入正己烷除脂,Waters Atlantis■T3色谱柱、甲醇-5 mmol/L甲酸铵(含0.1%甲酸)作为流动相、亲水亲脂平衡型固相萃取柱HLB(hydrophile-lipophile balance)净化。结果6种甜味剂在质量浓度为10~200 ng/mL的曲线范围内呈良好线性关系,相关系数r均大于0.999,平均加标回收率在85.0%-98.2%之间,相对平均偏差(relative standard deviation,RSD)为1.3%~6.7%。结论该方法具有前处理简单、灵敏度高、检测速度快等优点,适合糖精钠、甜蜜素、三氯蔗糖、阿斯巴甜、阿力甜、纽甜的检测,但不适用于安赛蜜的检测。 相似文献
5.
飞机从一个航段飞向下一个航段时,需要对下个航段是否激活进行判断.提出了一种新的飞行计划航段自动激活方法,通过获取飞机当前位置及其磁差,并结合临近的3个航路点对应位置的磁差经纬度,分别计算3个航路点与飞机位置对应的磁航向角,通过磁航向角之间做差进行比较,进而判断是否被激活.算法推导完成后,通过基于模型的系统工程工具SCADE SUITE进行了建模,并结合杰普逊航图进行了实际数据采样与仿真.仿真结果表明:该航段自动激活方法能够有效稳定地激活下一航段,比传统方法计算简便,方法实用有效.已在实际飞行中成功应用,达到了预期效果. 相似文献
6.
建立了考虑毛管压力、渗透压、膜效应以及弹性能的压裂-焖井-生产多过程多相流模型,提出了以产能最大化为目标的页岩油水平井分段多簇压裂后焖井时间优化方法,采用现场生产数据和商业软件验证了该模型的准确性。基于该模型和方法,根据现场压裂压力数据反演裂缝参数,建立物理模型,模拟了压裂、焖井以及生产阶段储集层孔隙压力、含油饱和度的变化动态,并研究了7种因素对最优焖井时间的影响规律,通过开展正交实验明确了最优焖井时间的主控因素。研究表明,随着焖井时间增加,累计产量增量先快速增加后趋于某一稳定值,变化拐点对应的焖井时间为最优焖井时间。最优焖井时间与基质渗透率、孔隙度、毛管压力倍数及裂缝长度呈非线性负相关,与膜效率、注入液体总量呈非线性正相关,与排量呈近线性正相关。对最优焖井时间的影响程度从大到小依次为注入液体总量、毛管压力倍数、基质渗透率、孔隙度、膜效率、压裂液矿化度和排量。 相似文献
7.
地下岩体结构经常遭受到地震、爆炸、冲击振动等产生的动力扰动,利用3D打印技术的优势研究冲击荷载下岩体动态力学性能对实现3D打印技术在工程领域的应用具有重要意义。采用φ50 mm的变截面霍普金森压杆(SHPB)装置,对含预制裂隙的3D打印岩体试样进行动态单轴压缩试验。研究结果表明:试样的动态抗压强度随着预制裂隙倾角的增大呈现出先减小后增大的趋势,当预制裂隙倾角为30°时试样强度最小,当预制裂隙倾角为90°时试样强度最大。与3D打印岩体试样的静态单轴压缩强度对比发现,3D打印砂性材料具有明显的率效应,当应变率为139.65 s-1时,3D打印岩体试样的动态抗压强度是静态抗压强度的4.34倍。预制裂隙缺陷在一定程度上加剧了试样的能量耗散和破碎过程,并且30°倾角预制裂隙对试样能量耗散和破碎结果的影响程度最大。同时,3D打印岩体试样的能量耗散过程与破碎块度表现出明显的自相关性,所用的3D打印砂性材料的宏观破碎结果与能量耗散之间的关系与天然岩石材料有一定相似性,为今后3D打印材料模拟天然岩体应用于动态力学试验的可行性奠定了基础。 相似文献
9.
10.
针对自动飞行控制系统结构复杂、关联部件众多,发生故障时诊断时间长,从而影响飞机运行效率的问题,提出一种基于飞机通信寻址报告系统(ACARS)的远程实时故障诊断方案。首先,分析自动飞行控制系统的故障特点,设计搭建检测滤波器;然后,利用ACARS数据链实时发送的自动飞行控制系统的关键信息进行相关部件的残差计算,并根据残差决策算法进行故障诊断及定位;最后,针对不同故障部件残差间的差异大、决策门限无法统一的缺点,提出基于二次差值的残差决策改进算法,减缓了检测对象的整体变化趋势,降低了随机噪声和干扰的影响,避免了将瞬态故障诊断为系统故障的情况。实验仿真结果表明,基于二次差值的改进残差决策算法避免了多决策门限的复杂性,在采样时间为0.1 s的情况下,故障检测所需时间大约为2 s,故障检测时间大幅降低,有效故障检测率大于90%。 相似文献